アソシエーション分析とは？効果・活用事例・考え方を解説

アソシエーション分析は、特に小売業界で顧客の購入傾向を把握するために広く使用されるデータ分析のアプローチです。経営者の中には、この分析手法を取り入れて売上を向上させたいと考える方も多いでしょう。

アソシエーション分析を自社に導入する前に、その基礎知識や注意すべきポイントを理解することが、成功への第一歩です。

本記事では、アソシエーション分析に興味がある方に向けて、アソシエーション分析の概要や他のデータ分析との違い、主な活用例、アソシエーション分析を行う際のポイントなどを解説します。

アソシエーション分析とは？データから顧客を分析する手法

アソシエーション分析とは、膨大な量のデータから重要な情報を抽出するデータマイニングの手法のひとつです。この分析を利用することにより、特定の商品を購入した顧客が他の商品を同時に購入する傾向を見つけることができます。
得られた分析結果を利用して店舗の配置を最適化し、売上の増加や顧客の満足度向上に活用可能です。アソシエーション分析では、POSシステムのデータやレシート情報、オンラインショッピングサイトの購入データなどが多く用いられます。

データ分析に関しては、「ビッグデータの分析とは？解析手法・成功させるポイント・活用事例を解説」にて詳しく解説しています。

マーケティング戦略の立案に効果的

アソシエーション分析を活用すると、データに裏付けられた戦略の策定が可能になります。この分析により、異なる商品間の関連性を見つけ出し、新しい販売戦略の構築に活用できます。 また、得られた分析結果を利用して、売り場の最適化や売上の増加、顧客の満足度向上を実現することが可能です。 表面上は関連しないように見える商品間でも、データ分析を行うことで深いつながりが明らかになることもあります。隠れた関係性を見つけ出すことで、従来とは異なる視点での販売戦略が可能になります。

他のデータ分析との違い

アソシエーション分析と同じようなデータ分析の手法として、バスケット分析や商品ABC分析があります。 これらはアソシエーション分析と混同されがちですが、それぞれ目的や用途が異なります。以下では、これらの分析手法の違いについて解説していきます。

バスケット分析：併買される商品を抽出するのが目的

バスケット分析はアソシエーション分析のひとつで、顧客の購買行動に焦点を当てた分析手法です。
この分析では、顧客の購入データ（ショッピングカートの中身など）を詳細に分析し、一緒に購入される商品のパターンを特定します。
抱き合わせのセット商品を販売したり、商品紹介ページやカートに入れた際に表示するおすすめ商品などに反映できたりします。
バスケット分析は、主に小売業で活用されており、消費者の商品購入の組み合わせや傾向を把握するのに適しています。

商品ABC分析：商品管理の効率化が目的

商品ABC分析は、アソシエーション分析と同様にデータマイニングの手法の一種です。
この分析では、「売上高」「価格」「在庫量」「コスト」といった基準にもとづいて商品を評価し、累積構成比によってA・B・Cの3つのカテゴリに分けます。 これにより、販売すべき商品の優先順位を明確にします。 商品ABC分析を用いることで、商品管理の効率化や将来のビジネス戦略の策定に役立てることができます。

アソシエーション分析の主な活用例

アソシエーション分析は、顧客の購買行動を予測し、店舗改善や売上向上策に活用されています。この分析を通じて、「アップセル」（高品質商品への切り替え）や「クロスセル」（関連商品の同時提案）の効果を高めることができます。 例えば、「おむつとビール」の関係のように、一見無関係に見える商品同士の関連性を見つけ出し、それを基に商品レイアウトを工夫できます。 アソシエーション分析は、売れ筋商品の傾向を把握し、マーケティング戦略の策定や改善に広く応用されています。

アソシエーション分析の3つの指標

アソシエーション分析する際には、3つの指標を用います。

• Support（支持度）
• Confidence（信頼度）
• Lift（リフト値）

これらのアソシエーション分析の3つの指標について解説します。

Support（支持度・期待信頼度）：相関ルールの一般性の指標

Support（支持度・期待信頼度）は、異なる商品がどれほど一緒に購入されているかを示す指標で、相関ルールの存在比率を表します。
相関ルールの一般性を測定し、一般的な事象が多くの顧客に当てはまると考えられるため、戦略立案において効果的です。支持度が高い場合は、その相関ルールが将来も発生する可能性が高いとみなされます。

Confidence（信頼度）：商品同士の関連性の指標

Confidence（信頼度）は確信度とも呼ばれ、ある商品Aと別の商品Bがどれだけ一緒に購入されているかを示す指標です。
信頼度が高い場合、それは両商品間の関連性が強いことを意味し、店舗は「一方の商品を仕入れる際、もう一方も仕入れるべき」という判断がしやすくなります。 逆に、信頼度が低い場合、2つの商品は同時に購入されることが少ないため、一方が売れてももう一方が売れる可能性は低いです。このような商品を同時にプロモーションすることは、売上向上にあまり効果がないと言えます。 注意点として、Aの商品を購入した人がBの商品を購入する信頼度が低かったとしても、Bの商品を購入した人がAの商品を購入する信頼度が高い場合もあります。

Lift（リフト値）：前提と結論の関係性の指標

Lift（リフト値）は、商品Aと書品Bの間の関連性を測るための指標です。この値は「信頼度」を「支持率・期待信頼度」で割ることで計算されます。 リフト値が1（100%）未満であれば、AとBの商品の間には弱い関連性があると言えます。リフト値がちょうど1の場合、AとBの商品の間に特別な関連はないと考えられます。 しかし、リフト値が1を超えた場合、AとBの間に強い関連性があることが示され、これにより商品の需要を正確に把握することが可能になります。

アソシエーション分析を行う際のポイント

アソシエーション分析を行う際には、いくつかのポイントを考慮する必要があります。まず、分析対象となる商品の方向性を明確に設定すること、そして「支持度」「信頼度」「リフト値」を確認して判断することです。 以下では、これらのアソシエーション分析を行う際のポイントについて解説します。

分析商品の方向性を決めておく

アソシエーション分析には方向性があることを把握した上で、その結果をアソシエーション分析のルールに適切に適用することが重要です。アソシエーション分析のルールの構築は、しばしば商品のレコメンデーションとして表現されます。 方向性を見誤ったマーケティング戦略は、「関連性が高いはずなのに効果が現れない」という失敗につながるリスクがあります。 アソシエーション分析を実施する際には、関連する商品の方向性を正確に把握し、その結果を効果的に活用することが求められます。

「支持度」「信頼度」「リフト値」を確認して判断する

アソシエーション分析を進める際には、支持度、信頼度、リフト値の3つの指標を総合的に検討し、バランスよく判断することが重要です。単一の指標に頼ると、誤った結論に至るリスクがあります。 また、アソシエーション分析のルールを設定する際には、実際の販売現場での応用可能性も考慮に入れることが望ましいです。現場で実施可能で、販売戦略に役立つルールを見極めることもアソシエーション分析の成功には欠かせない要素です。

まとめ

本記事では、アソシエーション分析に興味がある方に向けて、アソシエーション分析の概要や他のデータ分析との違い、主な活用例、アソシエーション分析を行う際のポイントなどを解説してきました。

アソシエーション分析は、データマイニングのひとつであり、顧客の購買行動を予測して、マーケティング戦略を強化に役立ちます。

特にアップセルやクロスセルの効果を高めるのに適しており、予期せぬ商品の関連性を発見することで、店舗レイアウトの最適化や売上の向上につながります。アソシエーション分析を自社で活用したいと検討中の方は、本記事を参考にアソシエーション分析の導入をおすすめします。

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