マ閲ケティング・菅イ蓋ンス＝

客夕転ゲティング分析：デよタマイ芸ング

法の活周

佐藤 栄作
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1．はじめに

2．セグメンテ匿ションとタ【ゲティング

デ閻タマイニングには，目的志向的テしタマイニンマーケテイング計画を立案する上で，対象とする市グと探索的デ叩タマイニングがある．Berry and場を異質な消菅者の集合として捉え，それらを同質なLino仔［1］によれば，前者は，実務上の課題・目的がサ亡7グル冊プに分け，いずれかのサヒ7グループをタ閻明確な場合に行われるものであり，デ価タに基づき対ゲットとしてマーケテイング活動を展剛するというよ

象を分類・推定・予測することが多い．一方．後者は，

うな，Smith［4］によって提唱されたマゎケソトセタ

データに含まれる全ての変数間の，何らかの関係性をメンテ冊ションのコンセプトが，マhケティング研究構築することに主眼が置かれるものであり，アソシエおよび実務の双方において基本的な要素の一つとなっ冊ションル【ルないし関連事象グル閻プ化，クラスタている．そしてこのコンセプトは，製品差別化から広リング，記述とビジュアル化がその主な領域となる．

告，価格，流通チャネルまでマーケテイング戦略全穀

ただしBerry andLinoffが指摘しているように．両の課題解決のために広く同いられている．これに伴っ者は穎完的なものであり，探索的テ上蘭タマイニングをて，臼的に応じた様々なセタメンテ情ション手法が提行うことで得られたル【ル・知義は，目的志向的デm案されてきた［5．6］．

タマイニングにおける子測モデルの特産を向上させる

さらに情報技術の発展とコストの低下を背景として，ために役立てることができる．実際のデ¶タマイニン

個々の顧客に関する属性や行動デ」タが大量に蓄積可グの作業では，このような双方向的な作業を繰り返し能となり，加えてそれらの寓客に対する直接的なアブながら，最終的な目標に向かって作業を進めることとロ冊チが可能となってくるに従い，ダイレクト・マ…

なる．本稿では，デ蘭タマイニングの手法を利別して，ケティングやデ¶タベ岬ス・マ【ケティングの可能性

顧客タmゲティングを行う方法について耗説する．たが高まり，より小規模で同質性の高いセグメントの油だし，ここではデ…タマイニング手法の解説を行うこ川が求められるようになってきた［5］．このような要とが目的ではなく，あくまでもマーケテイングにおけ請に対してBultandWansbeek［7］は，ダイレクト・るタ冊ゲ■ティングへのテしタマイニング手法の適用にメ【ルのタ冊ゲット選定手法について研究し，限界鷲主眼を置いているため，目的志向的デ冊タマイニング用と限界収益を考慮することによって，RFMモデルを中心に，事例を交えながら説明することとする．デなど既存手法よりも効率的なターゲット選定を可能とmタマイニングの各手法についての解説は，Berryする・手法の提案を行っている．また，Iiossiら［8］は，andLinoff［2］やMitchell［3］を参照いただきたい．次

既存のダイレクト・マーケテイングに才；けるターゲテ

節では，セグメンテ冊ションとタ¶ゲティングに関すィングのための手法が，−一つのマーケテイング・アクる既存研究について若干のレビュ情を行う．節3では，ションに関する蘇客反応のスコアリングに主眼を置い常客ターゲティングのためのデ¶タマイニング・プロていることを批判的にとらえ，これに対して棄客あるセスについて耗親し，節4において事例を提示する．

いは顧客セグメントごとにマーケテイング・アクショ

最後に節5でまとめと考察を行う．

ンをカスタマイズすることで，さらに収益性を向上できると主張し，そのための手法の提案と実証分析を行っている．加えてRossiらは，マ冊ケティング担当者
さとう えいさく㈲流通経済研究所〒141−0031品川区酉五叔劇7−23−1
21tl（50）

が，顧客母集団のブランド選好や価格感度の分布のみが利柄可能な状況から，個々の顧客の購買宿直データ© 日本オペレーションズ・リサーチ学会. 無断複写・複製・転載を禁ず.

オペレ冊ションズ・リサ什チヽ J

とコ蘭サルデータ（売上変動要因を説明するデータ）グのアプローチをとることが扇つの方向である．具体が利用可能な状況までを想定し，それらの情報レベル

的には，顛客の展性や塔買履産デ【タを用いて，特定に応じて提案手法を適用し収益性の評価を行った．そのオフア に対する反応確率を予測するモデルを構築の結果に基づき，たとえ短期間の険買韓麗しか利用でしていくことが中心となる．本筋では，このプロセスきないような状況でも，ダイレクト・て戸一膚ケティングについてBerryand Linoff［1］を参考にしながら乾活動の収益性を改善できる可能性のあることを示した．

する．

LongandSchiffman［9］も，航空糞界における事例をしノ取り上げ顧客セグメントに関する検討を行った上で，プロセスを示している．全体として10個のステップ

Rossiらと同様に寮客への提示内容のカスタマイズのから構成されている．第1ステップは「必要なデ【タ必要性を主張している．の特定」である．目的に適合し，入手可能なデータをこのようにマーケテイング研究額域，特にダイレク特定する．同時に，過去の反応に対する観測結果のデト・て戸−ケティングあるいはロイヤルティ・マれケテ【タも当然のこととして必要となる．第2ステップでィングの研究では．注力すべき顧客を特定する（タ憾は，特定したデータを実際に取得する．続いて第3ス

ゲティングの）ためのスコアリング手法の開発から，テップでは，二取得したデ【タの各フィわルドに関して，寓客セグメンテ冊ションと情報提供や商品提案（以下，欠測俵や異常値，論理的矛盾の有無の検証を行い，異オファーと呼ぶ）のカスタマイズへと視点が移りつつ常がある場合にはその修正を行う．第4ステップでは，あることが伺える．

目的に対して取得したデ嬬タの集計レベルを合わせるなどの変換を行う．第5ステップでは，取得したデー

3．顧客夕塑ゲティング分析の流れ

タから予測に必要と想定される導出変数を作成する．

前節では，マmケティング括勤におけるタ【ゲティ例えば，取得したデ」タがトランザクション・データングに焦点を当て，これまでの研究の流れを簡単にまであれば，そこから1ヶ月の来店回数や結構買金額なとめた．ここでは特にダイレクト・マ【ケティングあどが導出変数として作成されるかもしれない．ここまるいはロイヤルティ・マ加ケティングの観点から，顛での段階で，予測モデル構築のために必要なデmタの客ターデティングについて論ずることとする．つまり，準備が一応完了する．

あるオファmに対する反応を，顧客あるいは寓客セグ第6ステップ以降がモデル構築のステップである．

メントごとのスコアとして表現し，コスト制約に基づ

第6ステップでは，準備したデ⊥タを学習・検証用，き，スコアの高い方から当該オフア｛に対するタ【ゲ評価用のデータセットに分割する．第7ステップでは，ット選定を行うための寓客ターゲティングを中心とし予測モテリレを構築するための手法を選択する．予測をて扱う．

行うと同時に，常客の反応メカニズムについての解釈も必要とする場合は決定木が選択され，その他の場合このような顧客夕蘭ゲティングのためのスコア算出
ヽ−．一ノ弼1は，データマイニングにおける予測モデル構築を行うには，旨頭に述べた目的志向的データマイニンには決定木以外にニュ佃ラルネットなどの手法も利用

出所：BerryandLinoff［1］pp．48Fig．3．3を加筆修正函1予測モデル構築プロセス
2003年3月号© 日本オペレーションズ・リサーチ学会. 無断複写・複製・転載を禁ず.

（51）21lされる．第8ステップでは，学習用デ価タセットを利的には，携帯メ¶ルやKIOSK端末による特定常客に用してモデルの学習が行われ．得られたモデルを検証限定したクーポン提供や，ポイントカ椚ドのポイント用デmタセットに適用して特産分析を行いながら，モ付与などのプロモーションを想定している．このようデルのチュ簡ニングが行われる．第9ステップでは，なことを行うためにこのスーパ椚マ冊ケソトでは，常第8ステップで得たモデルを，学習や検証に利用して客の属性や店請利用状況などから，潜在的ヨ冊タルトいない評価用データセットに適用し，最終的なモデル愛好者を特定する分析モデルを韓築することとした．のパフオ【マンスを確認する．この結果，十分な晴渡それに際して，このス情パ耶マ折ケットでは，1ヶ月が得られていると判断できれば，そのモデルを最終的のヨ¶グルト壌買金額が全体の上位30％に入り，かなモデルとして採択し，実際のタ冊ゲティングに利用つ食品に占めるヨmグルト購買金額構成比が全体の上することとなる．また．複数の手法を伺いて複数の予位30％に入る寓客を，ヨ什∵アルト愛好者と定義する

測モデルを構築している場合には，最終的にそれらのこととした．さらに，性別と年齢をもとにカテプライパフォーマンスを比較して，最良モデルを選択する．

ズされた性年齢区分，家族人数，65歳以上の同属豪このような流れに沿って車客ターゲティングのため族の有無，6歳未満の幼児の有無，小学生の有無，の予測モデルを構築することとなるが，図1の各ステ13〜19歳の子供の有無，店請までの来店手段．5分刻ップは逐次的に進むことができるとは限らない．図1

みの来店時間区分などカmド会員のアンケ冊トで靖足中の矢印に示されるように，それぞれのステーププにおしていた項目を，顛客観性デゎタとして利用することいて開蔑かあれば，問題に関連すると想定される前のとした．これと合わせて．過去の購買履歴チ㌦タから，ステップに立ち戻り，改良を加えて以降のステップをIlの休【1来店比率を算出し変数に加えることとした．

再夜行うといった反復的なプロセスとなる場合が多い

以上がここで扱う事例の設定である．
4．2 デ℡タの準備ことに留意されたい．

t二記の設定に対応するデータを，実際のス冊パmマ

4．覇審夕糟ゲティングのための分析事例

ーケットのデ冊タから作成し以降の分析を進めることとした．利用したデ⊥タは，関東のあるスーパ巾マ【

前節で示した鞍客タ【ゲティングのための予測モデ

ル構築プロセスに基づき，ここでは架空の事例を設定

ケットのFSPデmタである．全カード会員無害の中して説明を行う．ただし，導出変改の追加以前のステからランダムサンプリングを行った上で，さらにそのップは．状況に依存する部分が多いため立ち入らず，中からヨ折グルト購買を行った顕客のみを対象とし．

主にモデルの学習・評価に関する部分を中心に説明す

最終的に460人分の購買履匿デ¶タを抽出した．購買ることとする．なお，ここで設定した事例は，Berry複歴テ」タの抽出期間は，2001年4月から6月まで

and Linoff［1］（pp．421−423）を参考に構成したものである．このデータに関して，上記の定義に従い，ヨである．

冊グルト愛好者とそれ以外を区別する変数を追加した．
なお，ここでは実際に携帯メmル等のプロモmショ4．1分析事例の設定
初めに筆者が設定した事例の耗要を説明する．フリンを行ってはいないので．上記460人の額客デ什タを冊クエント・ショッパ【ズ・プログラム（FSP）を実学習用・検証用・評価朋に分割し，評佃開デ⊥タに基施している某ス冊パ叩マーケットが，ヨ憫グルトの購づく精度分析結果の提示までを説明の対象とする．

買が少ない寓客の中から潜在的なヨmグルト愛好者を対象460人の鞍客について以Fの表1ク）ように分割特定し，それらの額客に自転舗でのヨ【グルト購買をを行った．ただし，学習桐・検証用についてはモデル促進させるオフア【を提示したいと考えている．具体の学習段階で交差妥当化を行う際に複数に分割される衰l顛零テ」タの分割

耶ヨーグルト憂百害亨面胞軒肇蓄・披蔭再87；l427 1．ヽ78．3ヽ…圭‖＿膏粛南82ラ37．2ヽ 1．3ヽ5．8ヽ許亨岳38了．；− 15・9！8tl 10．仇212（52）© 日本オペレーションズ・リサーチ学会. 無断複写・複製・転載を禁ず.

オペレ竹ションズ・リサ椚チため，ここでは学習用・検証用と評価用の二つの分割

よりデ【タ救を擬似的に増加させた上で，決定木をデ結果を示す．

【タに適用した．モデル構築に際しては，決定木の暫4．3 モデルのチエ缶ニング

定度および誤分類に対する重みを変化させながら，学

表1では，ヨーグルト愛好者と設定された常客救と習および交差検証を交互に実施し，モデルの覇萎を綾その他の顧客数が極端に異なり，アンバランスな状況り返し行った．このような手帳で最終的に得られたモとなっている．このような状況のデ⊥タに決定木など

デルの，学習・検証用デ【タにおける病疫分析結果をの手法を適用し学習させると，全ての顧客をヨーグル表2に示す．なお，表2のデ【タ放と免の表1のデー

ト愛好者以外と予測するルールが抽出されることがタ数か一致していないのは，ヨーグルト愛好者のデー度々起こる．しかしこのようなルールが抽出されても．

タをオナ【′1㌧一サンプリングし，その他の顛客のデータヨーグルト愛好者を特定するという当初の目的には意数と同程度にしているためである．

味を成さないモデルとなってしまう．このケ【スでも〕この結果では全体の正分類率が81．8％となってお上記の学習・検証用テ⊥タを使って決定木の学習を行り，かつヨ【グルト愛好者の庭分類率も86．3％となったところ，そのようなル【ルが抽出された．っていることから，全体的な帝疫およぴヨーグルト愛

このような無意味なモデルとなることを回避する方

好者を特定するという目的の双方に関してある程度有法として主に二つの対策を講じることかできる．一つ望なモデルが構築できたと判断できる．決定木では得は，オ簡パーサンプリングである．これは，デ」タ数られたモデルのルールを参照して解釈を行うことも可の少ない方（この場合はヨーグルト愛好者）に関して，能であるが，ここでは事例が架空のものであり，デ←重複を許容してサンプリングを行い，蟹似的にデけタタも限定的なものであるため，得られたルール自体の敦を増加させるというものである．ただし，重複して検討については割愛する．

抽出するデータの変数に誤りが含まれている場合，そモデルのパフォーマンス評価には，累積ゲインチャれが増幅されてしまうため，データ数が十分に確保でートも利用される．図2は上記モデルを学習・検証用きている場合には，むしろデータ数が多い方からランデ憮タに連用した結果に基づく累積ゲインチャ…トでダムサンプリングを行い減少させた方がよいとの指摘ある．図の横軸の数値はスコア上位から順にデニタをもある［1］．もう一つの方法は，ヨーグルト愛好者をそれ以外と判断したi），その逆など，誤分類に対するよ積ゲインチャート（掌菅・検旺用デqタ）l

重みを変更することである．この事例では，ヨトグル

一甘 8 7 ■V 5 一〇 〇 〇 〇 ▲u O

ト愛好者を特定しか−のであるから，ヨーグルト愛好者をその他と判断する誤りに対する重みを，その道の誤りよりも大きく設定し，それによってヨけグルト愛好者については可能な限り正しく分類させるように詞㌔才 婁することとなる・ただしこの場合，ヨーグルト愛好0．3者でない顧客をヨけグルト愛好者と判断する誤りにつ0．2

いては大目に見るということになるため，その部分に0．1
0関する帝度は低下することとなる．

O 10 20 ユ0 48 50 ●0 TO 80 ∞ 1∞

本草例のデータについてもオーバーサンプリングに

国2 学習・検証用データに基づく累積ゲインチャート

蛮2 学習・検証用データに基づくコンフュージョン・マトリックス
針∃一タルト憂弄吾 r亨両面

棄懸垂 ヨニダ面卜愛好者

他

計
2003年3月号

l・00．孤82 ララ岳j耶：亜13．7ち718

7丁．孤3軸l00．仇300
1∞0ヽ3室王1© 日本オペレーションズ・リサーチ学会. 無断複写・複製・転載を禁ず.

（53）2t3

並べた場合のランクを示している．つまり10は，ス

本事例ではこのモデルを実際のマ輝ケティング・ア

コア上位から10％の常客デ冊タであることを示してクションに適用し，その結果を評価することはできないる．一方，図の擬軸の数値は，ヨ折タルト愛好者全いが，仮に特定のマ［ケティング・アクションに適用体の中での割合を示している．図中の対角線はべ冊ス

する場合．ヨ冊タルト非購眉者の常客データに，上記ラインであり，これに対して構築したモテリレがどれだの最終的なモデルを適吊しスコアを算出した上で，予けよく棲能しているかを評価する．例えば図2では．

算制約に基づき許容される人数を，スコア上位常客かスコア上位40％の常客をタ【ソrットとした場合，ヨら抽出しタ冊ゲットとすることとなるであろう．

冊タルト愛好者全体の60％以上を特志することがで

5． まとめき，上位60％の鞍客をタ【ゲットとした場合，80％以上のヨ折グルト愛好者を特定できていることを示し

本稿では，マーケテイング研究におけるマ ケソトている．累積ゲインチャ巾トでモデルの評価を行う場

セグメンテーションとタ巾ノブティングに関して耗麗し合，モデルによる曲線とべ簡スラインで囲まれた面積，た上で，特にダイレクト・マーケテイングあるいはロおよぴモデルによる曲線の立ち上がりに注目する．モ

イヤルティ・マーケテイングにおける敢客夕巾ゲティ

デルに基づく曲線とべ¶スラインで囲まれた部分の面ングに焦点を当て，Berry and Linoff［1］が提示して積が大きくなるほど，またモデルに基づく曲線の立ちいる分析プロセスに従い分析事例を交えながら，その上がりが急になるほど，当該モデルがよく穣能してい解説を行った．分析事例ではモデル輯築手法として決ることを示している．

定木を例に．潜在的ヨ¶グルト愛好者の特定を行うた

4．4 モデルのパフオ粁マンスの評価めのモデル構築について説明した．得られたモデルを構築した決定木モデルを学習・検証用デ⊥タに適用

学習には用いていない評価開デ」タに適用し，パフオし，コンプユ【ジョン・マトリックスと累積ゲインチ慣マンスの評価を行った結果，全体的な正分類，ヨ冊ャ雨トで評価した結果は耗ね良好なものであった．しグルト愛好者の正分類率，累積ゲインにおいて良好なかし，当該モデルが学習・検証用デ巾タに過度に適合結果を示した．

これらのデ憮タマイニング手法を利用した無害夕憮している可能性もある．このような点を考慮し，モデルの学習には用いていない評価桐デ竹タを使って，最終的なモデルのパフオナーマンス評価を行う．

1諭ゲインチャ臍ト（評車用データ）

表3は構築した決定木モデルを評価用デ冊タに適用
1

した結果から得られたコンプユ｛ジョン・マトリック

0．9スである．全体の正分類率は90．9％であり，ヨ蘭グ0月

0．T

ルト愛好者の正分類率は100％ととなっている．また，

O．6

図3は評価用デ…タにおける累積ゲインチャmトであ0．5
0．4

る．スコア上位30％のデmタにヨ【グルト愛好者が、，．．一′0．3100％含まれていることが分かる．これらの結果から．

0ヱ0．1

ここで構築されたモデルのパフオ椚マンスは良好であ0り，潜在的ヨ町グルト愛好者の特定を行うために利用

O 10 20 30 ■0 50 10 TO 80 10 100

可能であると判断できる．

図3 評価岡デ冊タに基づく累積ゲインチャート

嚢3 評価桐デ」タに基づくコンフユ冊ジョン・マトリックス
H項溺優 ヨーグルト蒙好竜

881∝I．仇ぞ両面皿￣■■二■二■二■皿J′■■■■山許2川（54）

100．仇
3

「11．1ヽ

2■88．肌
9 1−■ 】 ′ 2l© 日本オペレーションズ・リサーチ学会. 無断複写・複製・転載を禁ず.

27

100．仇

33

オペレ叩ションズ・リサ｛チゲティング分析の説明に際しては，可能な限りプロセ

Sons，1997（SASインステイチュ情トジャパン・江原・スを単純化して，内容も比較的平易なものとすること

佐秦共訳，ーデータマイニング手法 営業，マ竹ケティンを心砕けたつもりである．しかしそのために，データグ，カスタマーサボ竹トのための顧客分析」，海文堂出版，の準備段階についての説明やデ忘タマイニングの各種手法に関する解説．ニューラルネットなど他の手法の適用事例，複数の予測モデルを構築した上でのモデル選択などの話題については取り上げていない．これらの話題についての詳細に興味がある場合は，参考文献として記載したものなどを参照いただきたい．

最後にこのような分析を実際に行う場合，アニタマ1999．）．

［3］T．M．Mitche11，肋chtne L甜ming，McGraw−Hill，
1997．

［4】W．Smith，Product Differentiation and Market

SegmentationAsAlternativeMarketingStrategies，ノb〝れ嘱J〆肋戒gJ∫I雪＆Vol．21，pp．3−8，1956．

［5］M．Wedeland W．A．Kamakura，

The Historical

Development of The Marketing Segmentation Con−

イニングのプロセスを幾度も反復しながら分析作業を

Cept ，肋戒gJ曳g椚g乃如才わ乃，G7乃α少加Jα乃d肋班∂（わー

行うことによって，最終的に満足できる結果を得るこ励IEbnn（ねtions，Kluwer Academic Publishers，とができるということは十分認識しておいていただけ

1998．
［6］片平秀貴，「マ冊ケティングサイエンスj，東京大学出版

れば幸いである．

会，1987．

しノ

参考文献［7］，．R．Bt11tandT．Wansbeek，［1］M．）．A．Berry and G．S．Linoff，MdsLedngヱおね〟わ7∫〃＆7Ⅵg A〃α乃d洗お〝Cg〆C〟ぶわ桝grβg血Jわ朴Sh砂ManLqemenJ，JohnWiley＆Sons，2000（江原・金班rect Mail

OptimalSelectionfor，助成eting立ience，Vol．14，No．4，Pp．

378−394，1995．

［8］R．E．Rossi，R．E．McCullochandG．M．Alleby，

子・寄添・佐藤・清水・寺田・守口共訳，「マスタリン

ValueofParchase History Datain Target Market−

グ・デ叩タマイニング CRMのア冊トとサイエンス

1ng理論壕」，海文堂出版，2002．：江原・斎藩・佐藤・清水・1996．

守口共訳，㌻マスタリング・デmタマイニング CRMのア…トとサイエンス 事例劉，海文堂出版，2002．）．

［2］M・J・A・BerryandG．S．Linoff，エk由MintqgTbch−
扉御闇，ふ7J搭α乃d C〟5わ桝gr5ゆ∂れJohn Wiley＆，肋議g〟呵g肋α，Vol．15，No．4，pp．32ト340，［9］M．M．Long and L．G．Schiffman，Consumption

Values and Relationships：Segmenting The Market
for Frequency Programs，））urnaZ d G）nSumer

肋血Jわ＆Vol．17，No．3，pp．214−232，2000．

しノ

2003年3月号© 日本オペレーションズ・リサーチ学会. 無断複写・複製・転載を禁ず.

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