Biデータサイエンスは、統計的アプローチを用いてお客様のビジネス課題の本質的な解決に貢献します。ここでは、ある企業様の顧客アンケートデータを題材に、複雑な回答項目から顧客の潜在的な価値観を抽出し、データに基づいたマーケティング戦略の立案に繋げた事例をご紹介します。
【お客様の課題】
ある企業様は、新商品開発やサービス改善のために大規模な顧客アンケートを実施しました。しかし、回答項目が多岐にわたり、一つひとつの質問への回答を単純に集計するだけでは、「顧客が本当に何を求めているのか」「どのような心理的要因が購買意欲に結びついているのか」といった本質的な洞察を得ることが困難でした。経営層からは、漠然とした多数の回答データから、より少ない数の、意味を持つ「潜在的な要因（ファクター）」を抽出し、戦略的な意思決定に活かせる明確な根拠が強く求められていました。
【Biデータサイエンスによるデータ分析の実施】
ご提供いただいたアンケートデータには、顧客の回答が多数の評価項目として含まれていました。これらの項目間の複雑な関連性を整理し、データに隠された本質的な構造を明らかにするために、高度な多変量解析手法である因子分析を実施しました。これにより、一見すると無関係に見える複数の質問項目が、実は「サービスへの満足度」「ブランドへの信頼感」「価格への敏感度」といった、より少ない数の抽象的な因子によって説明できることが明らかになりました。
分析プロセスの詳細
- データクリーニングと変数選択
因子分析に先立ち、分析の質を高めるための入念なデータクリーニングと変数選択を実施しました。名義尺度や不適切な欠損値を持つ変数を分析対象から除外し、正規性の検定は行わず、順位相関分析を用いて適切な項目を選定しました。具体的には、Item-Total相関分析やGood-Poor分析といった手法を用いて、項目が分析全体と高い相関を持つかを事前に確認しました。 - 探索的因子分析による因子の特定
どの項目がどの因子に属するかを事前に仮定せず、データから自動的に因子構造を探索する探索的因子分析を実施しました。これにより、顧客の回答データが持つ本質的な構造を客観的に捉え、マーケティング戦略に活用できる複数の潜在的因子を抽出しました。 - 因子の解釈と命名
抽出された各因子について、その因子と相関の高い項目（因子負荷量の高い項目）を詳細に検討し、ビジネス上の意味を持つ名前に解釈しました。例えば、「使いやすさ」「デザイン性」「カスタマーサポート」といった項目が同じ因子に分類された場合、これを「プロダクト満足度」といった具体的な因子名として定義しました。
【統計学的に配慮した点・工夫】
- 変数の偏りに対する対処
データクリーニングの段階で、平均値±標準偏差が最大値や最小値を超えるような天井/フロア効果のある変数を慎重に除外しました。これにより、変数の偏りが分析結果に与える影響を最小限に抑え、信頼性を担保しました。 - モデルの多角的な検証
抽出された因子が統計的に適切かを判断するために、共通性や複雑性といった指標を多角的に評価しました。共通性が低い項目は全体を説明する因子に含まれていないと判断し、複雑性が高い項目は複数の因子にまたがって関連しているため解釈が難しいと判断し、分析結果の解釈を慎重に行いました。また、因子間相関を確認し、過剰な因子の重複がないか検証しました。
【分析結果から得られた示唆】
本分析により、膨大なアンケートデータは、わずか数個の「潜在的な因子」でその本質を説明できることが明らかになりました。例えば、顧客の購買行動には「ブランドへの信頼感」や「価格への合理性」といった因子が強く影響を与えていることが証明されました。この結果に基づき、企業様は全ての顧客に同じマーケティング施策を展開するのではなく、抽出された因子を基に顧客をセグメント化し、各セグメントの潜在的なニーズに合わせたパーソナライズされたメッセージやオファーを優先的に実行する方針を決定しました。これにより、限られたリソースを最も効果的な施策に集中させ、顧客満足度とロイヤルティを最大化できる明確な根拠を得ることができました。
【補足】
※本事例は実際の分析プロジェクトをベースにしていますが、守秘義務の観点から題材や内容を改変し、顧客およびプロジェクトが特定されないように配慮して掲載しています。
