DEIM Forum 2019 F3-4

消費者アンケートを活用した飲食店顧客の多面的理解
堀賢人†

鎌田麻衣子†

酒井翼†

早稲田風太†

坂田一郎‡

浅谷公威‡

†東京大学工学部システム創成学科 〒 113-8654 東京都文京区本郷 7-3-1‡東京大学大学院工学系研究科
E-mail: †sakai-tsubasa787@g.ecc.u-tokyo.ac.jp
要約 ビッグデータの分析を通じた消費者の趣味嗜好の理解とそれによる効率的な顧客獲得が広く試みられている。顧客の年齢・職業といった基本情報や購買履歴の分析から得られる情報は効果的であるが、多様な消費者の嗜好を考慮すると、より多角的な視点からの消費者の購買心理の理解が必要である。本研究では、消費者の基本情報・
内面・価値観・行動に関する計 2000 項目ほどの多角的なアンケートデータから「飲食店への来店頻度」を予測する
タスクを通じて、各サービスを利用する消費者に特有の特徴量の集合の抽出を行った。結果、飲食店の購買データ
のみではできるはずのなかった新たな視点からの消費者嗜好の把握が可能となり、また飲食店ごとに特徴的な消費者層の把握が可能となった。本研究の結果は、マーケティングにおける消費者の情報収集を検討するうえでの重要な示唆となる。
キーワード マーケティング,ユーザー情報,特徴量選択,主成分分析,クラスタリング

1. は じ め に

費者の多様な嗜好が、消 費者の飲食における購買行動

今日のマーケティングの分野において、データ分析に関わっていることが分かる。 つまり、購買履歴のみ

は非常に重要となっている。例えば、店舗が蓄積したならず本人の内面や価値観といった情報の活用が、消POS（ Point of Sales)デ ー タ の 活 用 に よ り 、 小 売 業 者

費者心理を捉えたマーケティングに重要と考えられる。

の 注 文 予 測 を す る こ と が で き [1]、効 率 的 な 販 売 に よ る
企 業 の コ ス ト 削 減 に つ な が っ て い る [2]。

ところが、従来ではそれらの多角的な情報は担当者の経験に基づき収集されており、何が重要な情報になその一方で、消費者心理に焦点を当て、各消費者にりうるかに関して包括的な理解はあまり進んでいない。

関するデータの分析を通じて消費者心理を理解し、そ本研究では、消費者の基本情報・内面・価値観・行の分析結果を活かした施策を行うことで効率的な顧客

動 に 関 す る 計 2000 ほ ど の 多 角 的 な ア ン ケ ー ト 情 報 か獲得を目指すということが広く試みられている。

ら特定の飲食店への来店頻度を予測することを通じて、

例えば、ポイントカードはそういった試みの一つで消費者のどのような情報が購買行動に影響を与 えうるある。ある顧客がポイントカードを使用すると、そのかを分析し、マーケティングのための消費者に関する顧客の購買履歴がデータベースに蓄積されていく仕組

情報収集を検討するうえでの重要な示唆を行う。

みになっているため、ポイントカードを保持する全顧
客の年齢・職業といった基本情報と購買履歴をセット

2. 使 用 デ ータ と前 処 理にしたシングルソースデータが構築される。このよう

2.1. 使用データ概要

な シ ン グ ル ソ ー ス デ ー タ は POS デ ー タ と は 異 な り 各 消

本 研 究 で は 、株 式 会 社 ア サ ツ ー デ ィ・ケ イ（ 以 下 ADK）

費者ごとの分析が可能なことから、購買行動の根本にの 保 持 す る ア ン ケ ー ト デ ー タ 「 ADK 生 活 者 総 合 調 査 」

あ る 消 費 者 心 理 の 把 握 に 非 常 に 役 立 て ら れ る 。例 え ば 、を使用した。これは、生活者の意識・価値観、消費行

購買履歴として家計簿を使用した研究では、家計簿の動、メディア接触などを総体的に捉える大規模な調査

分析をダイレクトマーケティン グに利用することで収したものである。

益性を非常に大きく向上させることができるという潜在 的 可 能 性 が 示 さ れ て い る [3]。

「 ADK 生 活 者 総 合 調 査 」は 、15 歳 か ら 69 歳 ま で の 幅
広 い 年 齢 層 の 約 1 万 5000 人 に 対 し て 、 計 2000 ほ ど にしかし、多様な消費者の嗜好を考慮すると、より多わたる項目についてのアンケート調査となっている。

角的な視点からの消費者の購買心理の理解が必要であ

調査項目は、年齢や性別職業といったような基本的なると考えられる。 消費者のブランドに対する態度が快属性から、消費行動（どんなサービスやブランドを利楽および功利主義的要素に基づくことを示した研究用しているか）、生活行動、価値観といった個人の内[4]や 韓 国 に お け る 外 食 の 消 費 者 価 値 と フ ァ ー ス ト フ

面 に 関 す る 事 柄 ま で 非 常 に 多 岐 に わ た る （ 表 1） 。 まード店の特質の重要性との関係を調査し、消費者は功たこのアンケートはシングルソース調査であるため、利主義ではなく快楽の理由で外食の値を選ぶことを示
し た 研 究 [5]な ど か ら 、効 率 性 な ど の 面 だ け で は な く 消表 1： 使 用 デ ー タ の 質 問 項 目

これは一つの質問に対して選択肢が複数用意されていた 場 合 に 、 そ れ ぞ れ の 選 択 肢 に つ い て One-Hot ベ ク ト

種類

説明するからである。例えば「勤務業種」という 質問項目

基本属性

基本的な個人情報（年齢・性別・職業・家族形態・
収入など）

趣味・
スポーツ

日頃行っている趣味
観戦するスポーツ

るが、これらの選択肢番号は順序尺度ではないため、体的な利用商品や地域名を問うものなど非常に多数の

消費意識

商品の嗜好
商品を購入する状況
商品購入手段消費している具体的な商品
人生観
友人関係に関する価値観
仕事に関する価値観
その他生活に関する価値観

後述する主成分分析を実施した際の各主成分の解釈が情報についての大まかな意識
ネットやテレビなど各メディアに対する意識釈していくため、対象とする特徴量が多いと作業が煩

情報意識

本データには、ほぼ同質な質問であるために主成分

食意識・
健康

美味しさ・価格・家族など食事において重視する事柄
具体的な食品購入場所
具体的な食品・飲料・飲酒嗜好
健康に対する意識・不安ル化されているため、選択肢の個数だけカラムが存在については、「１．農林漁業」「２．金属・ゴム・ガ
ラス・セメント」のような形で選択肢が用意されていダ ミ ー 変 数 と し て One-Hot ベ ク ト ル 化 し て あ る の で ある 。 今 回 利 用 し た 「 ADK 生 活 者 総 合 調 査 」 は 特 に 、 具
選択肢が用意された質問項目が多かったため、このよ
うな膨大なカラム数となっている。
し か し 、こ れ ら 全 て の カ ラ ム を 分 析 対 象 に し た 場 合 、

生活価値観

わかりにくく複雑になってしま うと考えたため、以下の項目の削除を実施した（各主成分はその主成分における各特徴量の因子負荷量の大きさを見て手作業で解雑になる）。
①ほぼ同質な項目の削除分析を実施した場合同じ主成分に来ることが明らかであると考えられる項目が存在したため、削除を実施した。
②具体的な固有名詞が選択肢である項目の削除

美容

美容・化粧品の嗜好
美容に対する意識・不安
具体的な化粧品購入場所

有名詞が回答となっている質問項目は個人の内面性を住意識

居住住宅タイプ
住宅購入意向
利便性・自然・育児・家族・空間など
住において重視する事柄
生活サイクル（時間帯と行為）
テレビ番組の視聴状況（時間帯、番組名）ては残した。

生活行動・
視聴行動

路線・街・商業施設

居住・通学通勤エリア
訪問したことのある商業施設
利用路線

本データはある特定の企業の経営改善のための分析を目的とした非常に具体的な固有名詞を選択肢とする
質問項目が存在する。 具体的な商品名や銘柄などの固解釈するには不適切であると判断し、削除した。ただし、分析の対象とした飲食店に関する固有名詞につい③条件に合致した人のみが回答する項目
本データには、男性のみが回答する質問項目や２０歳以上のみが回答する質問項目など、条件に合致した人のみが回答する項目が存在する。しかし、例えば男性のみが回答する質問項目は、主成分分析を実施した
場合には「男女を分類する主成分」としてまとめられそれぞれの項目の関連性を分析にすることで購買行動につながる因子の分析が可能となった。
このように幅広い年齢層の調査対象者を多様な質てしまい、性別で分類する以上の意味を持たなくなってしまう。したがって、このように全対象者が回答しない項目は削除した。

問項目によって多角的に捉えることによって、特定の飲食店の購買履歴のみではできるはずのなかった新たな視点からの消費者嗜好の把握を行うことができると考えられる。

2.2. データの前処理
本 ア ン ケ ー ト デ ー タ 「 ADK 生 活 者 総 合 調 査 」 の 元 のデ ー タ フ レ ー ム の カ ラ ム 数 は 約 1 万 5000 個 に も わ た る 。

3. 分 析 手 法
本 稿 で は 、ま ず 主 成 分 分 析 に よ っ て 、計 2000 ほ ど にわたる項目を主成分分析によって同様の傾向を持つ項
目 同 士 を ま と め 、 次 元 圧 縮 を 行 っ た 。 次 に 、 LightGBM
を用いて各飲食店サービスの利用有無の予測モデルを

たて、その中の重要変数に着目することで、各サービ

4.1. 基本 属 性データのみを使用した場合との比較

ス の 特 徴 を 比 較 し た 。 ま た 、 k-means 法 を 用 い て 回 答

ここでは、基本属性以外のデータを使用することの者のクラスタリングを行い、各飲食店のユーザー層の有用性を比較するため、基本的属性のデータのみを使

類似性について分析した。

用 し た 場 合 と 比 較 を 行 う 。基 本 属 性 デ ー タ に は 、年 齢・

ここでは、分析手法についての詳細を説明し、具体性 別・職 業・最 終 学 歴・既 婚 有 無・年 収 等 の 19 項 目 を的な結果は次章で説明する。

含む。また、全体のアンケートデータの処理方法と同3.1. 主成 分 分析による特 徴量の次元 削 減

じ く 主 成 分 分 析 を か け た あ と に 、LightGBM を 用 い て フ

どのような因子が利用有無に聞いてきているかをよァストフード B の来店予測精度を算出した。

り包括的に分析するため、主成分分析を用いて、次元そ の 結 果 、F 値 と し て は 0.5957 と な り 、後 に に 示 す

圧縮を行い、互いの関連性の強い項目についてまとめ

全 体 の ー で た を 使 っ た 場 合 の 最 適 な F 値 の 0.6545 に 劣た。

る結果となった。この ことにより、一般的に取得され3.2. 勾配ブースティングによる予測モデル

るような基本属性データ以外にも、今回のような大規

上 記 で 次 元 圧 縮 を 行 っ た 変 数 を 、LightGBM[6]と い う

模データを利用することの有用性が示唆された。

機 械 学 習 手 法 を 用 い て 予 測 モ デ ル を 構 築 し 、分 析 し た 。
LightGBM と は 、 勾 配 ブ ー ス テ ィ ン グ を 用 い た 決 定 木のアンサンブル学習モデルである。ほかの勾配ブース
ティングに比べ、計算量が少なく、また使用メモリも少ない効率的な学習方法として知られている。

4.2. 主成 分 分析による特 徴量の次元 削 減
前 述 の 通 り 、抽 出 し た 主 成 分 の 数 は 、LightGBM に よる 予 測 モ デ ル が 最 適 に な っ た 値 、 45 を 採 用 し た 。

予 測 モ デ ル を 構 築 す る こ と に よ り 、各 主 成 分 が 目 的 変

次に各主成分について、ウェイトの絶対値が高かっ数である来店の有無について、どの程度影響を与えてた特徴量に基づいて、ラベル付けをした。各主成分のいるか分析する。重要度が高いと判断された特徴量す

ウ ェ イ ト (= 因 子 負 荷 量 )の 上 位 に は あ る 程 度 似 た 項 目

なわち、上記の主成分分析で求められた主成分は来店が入っており、関連の強い項目同士をまとめられてい行動に関連の強い主 成分であると判断できる。以下のた。

処理により重要度を算出した。
・ ア ン ダ ー サ ン プ リ ン グ +ブ ー ス テ ィ ン グ
・ 5 Fold
こ れ ら よ り 25(5x5)モ デ ル 学 習 さ せ て そ れ ぞ れ の 特 徴
重要度の平均を最終的な重要度とした。
飲食店への来店行動を予測するための最適な主成分
数 の 選 択 に つ い て 、代 表 と し て フ ァ ス ト フ ー ド B の 予
測精度を基に行った。具体的には、精度と再現率の調
和 平 均 で あ る F 値 を 基 に 、こ れ が 最 大 化 す る 主 成 分 数
を 求 め た 。結 果 と し て 45 が 得 ら れ 、こ れ を サ ー ビ ス ごとの比較においても採用した。

3.3. クラスタリングによる可視化
次 元 削 減 に よ り 45 次 元 に 圧 縮 さ れ た デ ー タ を

図 1： 主 成 分 数 を 変 え た 時 の F 値 の 推 移

k-means に よ り ク ラ ス タ リ ン グ を 行 う 。 そ れ ぞ れ の ク
ラスタの中心点からクラスタの特徴を探る。そして、

表 2 は 主 成 分 分 析 に よ り 得 ら れ た 45 の 主 成 分 に つ いクラスター毎にそれぞれのサービスをどの程度利用して、それらの主成分を構成する特徴量の傾向に基づきているかをみる。ここでの目的はユーザー層を k 個のラベル付けを行ったものである。「因子負荷量の高いクラスタに分類してそれぞれのクラスターがどのよう特徴量の傾向」では、各主成分が正のときに、この傾な特徴を持つか分析することでマーケティングに役立向が強いということを表している。例えば、主成分 0てようというものである。

が正に大きい時に、健康意識が高く、食へのこだわりが強い、ということが言える。

4. 分 析 結 果と 考察
本 章 で は 、具 体 的 な 分 析 結 果 と そ れ に 対 す る 我 々 の 考
察を述べる。

表 2： そ れ ぞ れ の 主 成 分 と 関 連 の 強 い 項 目 の 傾 向主成分

因子負荷量の高い特徴量の傾向（正のとき）

主成分

因子負荷量の高い特徴量の傾向（正のとき）

主成分 0

流行や健康への意識・食へのこだわり

主 成 分 23

ラジオ視聴無し

主成分 1

流行ファッション等への非敏感性・食へのこだわりのなさ

主 成 分 24

テ レ ビ CM へ の 敏 感 性 ・ 高 級 食 品 へ の こ だ わ り

主成分 2

新聞の購読・未婚

主 成 分 25

自己啓発・成長意欲

主成分 3

男性・未婚

主 成 分 26

周囲の口コミに鈍感

主成分 4

女性・教養への意識

主 成 分 27

キュレーションサイトに批判的

主成分 5

加工食品等に対する抵抗感・食への健康意識

主 成 分 28

DM に 対 し て 敏 感

主成分 6

テレビメディアへの不信感・食事の消費の多さ

主 成 分 29

ポータルサイトに敏感・健康への無関心

主成分 7

未婚・子供の無

主 成 分 30

家族（親）と暮らしている

主成分 8

既婚・子供有り

主 成 分 31

ワークライフバランスの重視

主成分 9

テ レ ビ CM に 対 す る 鈍 感 さ

主 成 分 32

権威への信頼・テレビを録画視聴

主 成 分 10

未婚独身、ソーシャルメディアの利用

主 成 分 33

動画広告への敏感性

主 成 分 11

テ レ ビ CM に 対 す る 信 頼 ・ 即 席 食 品 へ の 抵 抗 の な さ

主 成 分 34

ス ポ ー ツ へ の 興 味 の な さ・オ フ ィ シ ャ ル サ イ ト の 閲 覧

主 成 分 12

ステータスに関する意識

主 成 分 35

オフィシャルサイトへの不信

高級品の消費・暮らし向きの余裕・キュレーションサ
イトの閲覧

主 成 分 36

動画広告への敏感性

主 成 分 13

主 成 分 37

実店舗への信頼・テレビの録画視聴

主 成 分 14

ラジオの利用無し

主 成 分 38

実 店 舗 よ り も DM に 敏 感

主 成 分 15

バナー広告の利用、健康的な食事への関心のなさ

主 成 分 39

オフィシャルサイトへの信頼

主 成 分 16

駅・電車内広告へ敏感性、自分のセンスの自信

主 成 分 40

健康への自信・専門家への信頼

主 成 分 17

テレビの録画視聴・独居

主 成 分 41

主 成 分 18

チャレンジ精神・高級志向

イ ベ ン ト（ ク リ ス マ ス 等 ）消 費 の 少 な さ・安 さ へ の 思
考主 成 分 19

テ レ ビ CM へ の 敏 感 性

主 成 分 42

旅行好き
DM へ の 敏 感 性 ・ イ ベ ン ト （ ク リ ス マ ス 等 ） へ の 意 識

雑誌広告・記事への鈍感性

主 成 分 43
主 成 分 20
主 成 分 21

ラジオの利用有り

主 成 分 44

家族と同居

主 成 分 22

テレビの視聴あり・ソーシャルメディアへの鈍感性はあまり見られなかったが、カフェに共通して見られた。
第 0 成分には、「流行や健康への意識、食へのこだ

4.3. 勾配ブースティング法による予測モデル

わり」といった項目が入っていた。殆どのサービスに

表 3 は各飲食店への来店頻度予測において重要と判

おいて、主成分が正のときに、予測値が正となる結果断 さ れ た 主 成 分 を 、重 要 度 順 に 示 す 。表 中 の 数 字 は 4.1になった。すなわち、「流行や健康への意識、食へのに示した主成分の番号と対応する。

こだわり」が強ければ強いほどこういった飲食店を利本 稿 で は 、 今 回 ADK か ら 提 供 を 受 け た デ ー タ の 秘 匿用するという結果になった。食へのこだわりを持つ人

性や飲食店各社の経営への影響を配慮し、サービスをが様々な料理を提供する飲食店を利用するというのは匿名にした。「カフェ」とは主にコーヒーを提供する

直観的にも妥当だといえよう。

飲食店を表しており、「ファストフード」は、ハンバ

第 6 主 成 分「 テ レ ビ メ デ ィ ア へ の 不 信 感・食 事 の 消ーガーやフライドチキンを提供する飲食店サービスを費の多さ」についても、利用と主成分におなじ正の関表している。

係があるといえる。カフェにおいては、第６主成分がまず、全体的な結果について概観や考察を述べる。
その後、個別のサービスに特徴的に見られた変数を取り上げ考察していく。

上位に来る傾向があった。
第 8 成分は「既婚・子供有り」を代表していた。
これもほとんどの店において、正の関係があった。

どのサービスについても、第 0 成分や第 8 成分、第第 5 成分は、「加工食品に対する抵抗感・食への6 成分が上位に来る結果となった。また、第 5 成分は

健 康 意 識 」を 代 表 し て お り 、カ フ ェ で は 上 位 に 現 れ ず 、

カフェにはあまり見られなかったが、ファスト フード

ファストフード店に共通して現れている。ここから、店 に 共 通 し て み ら れ 、第 13 成 分 は フ ァ ス ト フ ー ド 店 で消費者がファストフード店を利用するかどうかに対し 、表 3： 各 サ ー ビ ス に お け る 重 要 主 成 分 と そ の 順 位

表 4 : 各サービスに特徴的な主成分まとめ
カフェ A

41「 イ ベ ン ト（ ク リ ス マ ス 等 ）消 費 の 少 なさ・安さへの思考」

カフェ C

25「 自 己 啓 発 や 成 長 意 欲 」

カフェ D

10「 未 婚 独 身 、ソ ー シ ャ ル メ デ ィ ア の 利 用 」

カフェ E

16「 駅 ・ 電 車 内 広 告 へ 敏 感 性 、自 分 の セ ン
スの自信」

カフェ G

32「 権 威 （ 専 門 家 や 経 営 者 、 開 発 者 ） に どれだけ信頼を寄せているか」

ファスト
フード A

11「 テ レ ビ CM に 対 す る 信 頼 ・ 即 席 食 品 への抵抗のなさ」
2「 新 聞 の 閲 読 ・ 独 身 」
4「 性 別 ・ 教 養 へ の 意 識 と い っ た 項 目 」

ファスト
フード B

15「 バ ナ ー 広 告 の 利 用・ 健 康 的 な 食 事 へ の
関心のなさ」ファスト
フード C

29「 ポ ー タ ル サ イ ト へ の 敏 感 さ・ 健 康 へ の
無関心」

ファスト
フード E

31「 ワ ー ク ラ イ フ バ ラ ン ス の 重 視 度 」

専門店 B

35「 オ フ ィ シ ャ ル サ イ ト へ の 不 信 」

多さなどを売り出すことにより健康志向の顧客を獲得している店があり、他社との差別化を図る要素の一つとなっていることが示唆される。
第 13 主 成 分 は 、「 高 級 品 へ の 消 費・暮 ら し 向 き の 余裕・キュレーションサイトの閲覧」を代表していた。
いずれのカフェにおいても、主成分が正に大きいとき利用確率が上がるという結果になっており、 高級品をよく消費する等、可処分所得の多さとカフェの利用有
無の相関を示唆する。
上の表 4 は、個別のサービスについて、重要変数のト ッ プ 10 位 ま で を 目 安 に 、他 の サ ー ビ ス に は な か っ た
特徴的な主成分を取り上げたものである。なお、番号
その消費者の食への健康意識が強く影響を与えているは表 2 の番号と対応している。

ことが分かる。それは、ファストフードが健康に悪影

各サービスにおいて、ほかのサービスには見られな

響 だ と い う 研 究 結 果 [7][8]や 一 般 的 な 印 象 が 関 係 し て

いような主成分が重要度の上位に入ってきていることいると考えられる。ただ し、それぞれのファストフー

は、各サービスでユニークな顧客層を持つことを示唆

ド店について第 5 成分の影響をみると、ファストフー

している。また、特徴的に表れた主成分の具体的な中ド A や B、D に お い て は 、加 工 食 品 へ の 抵 抗 感 や 健 康 へ身を見たときに、単純に性別や未既婚の有無といったの意識が低い人ほど利用確率が上がっていたのに対し、項目だけでなく、「自己啓発や成長意欲」や「教養へフ ァ ス ト フ ー ド 店 C、E に つ い て は 加 工 食 品 へ の 抵 抗 感の意識といった項目」といったどちらかというと内面が強く健康への意識の高い人ほど利用確率が高いとい的な傾向も重要変数としてでてきたことは、飲食店のう結果が出ている。つまり一般に健康に悪いとされる

顧客を考えるうえで、内面的な要素も重要であろうこ

ファストフード店の中でも無添加であることや野菜のとを示唆している。すなわち、性別年齢や年収といったデモグラフィックな属性だけでなく、消費者への心表 5： 各 ク ラ ス タ の 特 徴

理的な傾向が特定のサービスの利用有無において重要な要素となってきていることが言える。

4.4. クラスタリングによる可視化
図 2 の よ う に 、 k-means の ク ラ ス タ ー 数 は エ ル ボ ー
法を用いて 6 つの層に分類することが最適と判断した。
それぞれのクラスタの特徴量ベクトルの中心点から、各クラスターの特徴を捉え、表 5 にまとめた。

クラスター0ソーシャルメディアの利用が少ない
新聞を読まない
クラスター1
テレビを見ない
成長意欲が低い
ワークライフバランスを軽視

クラスター2

チャレンジ精神が低い
高級志向が低いイベントに消費安さへのこだわりがない
旅行をあまり好きじゃない

クラスター3

流行へのこだわりが低い
高級食品へのこだわりが低い
記事に敏感

クラスター4

ステータスに関する意識が低い
健康な食事への関心がある
口コミに敏感権威への信頼が低い
即席商品い抵抗高級品への消費が少ない

クラスター5

教養への意識が低い
加工商品に対する抵抗感が低い
食への健康意識が低い
食への消費が少ない
ソーシャルメディアの利用が多い
成長意欲がある
ポータルサイトに敏感

表 6 はそれぞれのクラスタの各サービスの利用率を算出した後、サービス毎の利用率の合計が 1 となるよ
うに正規化したものである。各サービスでの利用率
Top2 と Worst2 を 緑 と 赤 に 色 付 け し た 。 表 6 か ら 以 下の 4 つのことが言える。

① ク ラ ス タ ー 2,4 は い ず れ の サ ー ビ ス で も 利 用 率 が 高い。
②クラスター3 はいずれのサービスでも利用率は低い。
③クラスター5 はカフェの利用率は低い。
④クラスター0 はファストフードの種類によっては利用率が低い。

特に 4 点目について、食へのこだわり やステータス

流行ファッションに敏感
食のこだわりがある
高級品への消費に関心が少ない
ステータスに関する意識が強いを気にするような層が、ファストフード店の利用が低
いことがわかる。
また、クラスタ毎のサービス利用率を見ることでサー ビ ス の フ ァ ス ト フ ー ド 店 A,B,D,G,H が 似 た よ う な 顧客層を持つということも読み取れる。

図 2： ク ラ ス タ ー 数 と SSE 値

表 6： 各 ク ラ ス タ ー と 各 サ ー ビ ス の 利 用 率

5. 先 行 研 究
インターネットが普及し消費者自らも情報発信源とな っ た 現 代 に お い て は 、 AISAS(Attention、 Interest、
Search、 Action、 Share)の プ ロ セ ス で 購 買 行 動 を 理 解する必要があり、顧客についてのデータを具体的に理解 し 、 対 応 す る マ ネ ジ メ ン ト が 重 要 と な る [9] 。 近 藤(2009)は AISAS プ ロ セ ス を SD モ デ ル で 考 察 し 、消 費 者

一方で、現在の研究は探索段階にあり、理論構築及のライフサイクル全般の理解と企業とのあらゆる接点

び手法に関して幾つかの課題が残る。今回の研究ではにおいて顧客提供価値を改善する必要性を説いている

年齢や性別などの基本調査に加え多角的な項目を調査[10]。

することで顧客層を特定する新たな指標を見つけるこ

飲食店業界において消費者から得られたデータを分とができたが、その指標を使った場合と基本情報のみ

析した研究には、顧客へのインタビューから重要視すを使用した場合の定量的な比較が今後必要となるだろ

る 属 性 を 導 き 満 足 度 評 価 を 行 っ た も の [11]や ト ル コ のう。また、主成分分析では各カフェやファストフード

フファストフード消費について消費者調査から議論し店ごとに異なる消費者の嗜好の特徴が見られた一方で、た 研 究 [12]、 消 費 者 が 飲 食 店 を 選 択 す る 際 に レ ス ト ラクラスター分析の結果では飲食店ごとの顧客の抽出がンのスタイルや雰囲気が重視され、消費者の年代や性できなかった。今後より実用的な結果を得るために、別によって好むスタイルに違いがあることを示した研

消費者を分類する手法についてさらなる検討が必要だ

究 [13]な ど が あ る 。

ろう。

また、本研究で用いた規模の大きいデータを次元削減し、それを元にクラスタリングを行うという手法は
電 力 消 費 者 の 分 類 の 研 究 に 用 い ら れ て い る [14]。

6. 終 わ り に本研究では、消費者の基本情報・内面・価値観・行動など多角的なアンケート情報を分析したことで消費者が重要視する属性をより網羅的に明らかにすることができた。アンケート項目を次元圧縮することで得られ た 45 の 各 主 成 分 は そ れ ぞ れ 意 味 付 け が で き 、そ れ らを用いることで各カフェやファストフードチェーンの来店頻度の予測モデルが生成された。
予測モデルの重要変数の各サービス間での比較をする こ と で 、各 カ フ ェ や フ ァ ス ト フ ー ド チ ェ ー ン の 間 で 、心理的な属性（流行に敏感・ステータス意識といった類）や消費傾向（高級志向といった類）における違いがあるといえる。さらに、全体データを使用し た場合のほうが基本属性のみよりも予測精度があがることも明らかになった。これらのことから、単純に消費者の基本的な属性のみだけでなく、こういった心理的な属性や消費傾向といったものが飲食サービスにおける差別化要因となっていることが示唆された。
この結果から、マーケティング戦略を考えるにあたって、カフェやファストフード業界といった枠組みではなく、各チェーン店が自身の顧客層の心理的な属性
や消費傾向に合わせて各自の戦略を立てることの必要性が示唆され、年齢や性別などの基本調査に加え多角的な項目を調査することの意味が裏付 けられた。
今回用いた手法は異なるデータベースにおいても適用可能であり、消費者に関する新しいデータが収集された場合には、同じ手法を用いてさらなる消費者の特徴を見つけ出すことができる。この手法を用いて得られる結果は、競争の激しい飲食店業界において各顧客のニーズにあったコンセプト設定や商品開発に有用なものとなるだろう。

参

考

文

献

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