アソシエーション分析とは？販促に繋がる有効なルールを見つけよう

アソシエーション分析の基礎知識

用語説明：【アソシエーション分析（Association Analytics）】

アソシエーション分析（Association Analytics）とは、マーケティングで利用される代表的なデータ分析手法。顧客が商品を購入する際の購入パターンや売買履歴を分析することで、ある商品Aと商品Bの売れ行きについて、その関連性を抽出します。

解説

アソシエーション分析を活用すれば、商品Aが売れるときは、商品Bが一緒に売れるケースが多いなどのルールを見つけ出すことが可能となります。独立したいくつかの指標の組み合わせを基にして、ルールを見つけ出すので評価を行うことが容易になる手法です。

アソシエーション分析の結果は、売れる商品と売れない商品を見極めたり、さらには売上を伸ばすためのアップセル、クロスセルを効果的に実施する上で役立ちます。効果的なマーケティング戦略を推し進める上で、必要不可欠な分析手法となります。

一般的に言われている相関ではなく、商品Aと商品Bの関連（association）を分析する手法であるとされています。蓄積されたデータ（トランザクション）の中から、意味や価値がある情報を抽出することをデータマイニングと言いますが、その中で主流のやり方がアソシエーション分析となります。これは、マーケット・バスケット分析と呼称されることもある有名なマーケティング手法です。

アソシエーション分析の活用について

市場で販売されている商品やサービスについて、一緒に売れていく商品及びサービスを見つけ出すことで、アップセルやクロスセルに繋げるためのルールを明確化することが可能となります。過去の顧客の購買行動を分析することで、特定の商品が売れた際の頻出パターンを見つけ出すことが可能です。

このとき、商品Aと一緒に売れる商品Bとの間には、強い関係性があることが望ましいと考えられます。例えば、コンビニエンスストアでよく売れるジュースに注目した場合においては、その他のどの商品を選択しても（つまり双方の商品に関連性がなくても）、一緒に売れるという判断になりがちであり、分析の意味がなくなってしまうからです。

この関係性がアソシエーションルールと呼ばれるものであり、このルールを見つけ出すのがアソシエーション分析です。マーケット・バスケット分析とも呼ばれることから、レシートデータから得られる情報のみが分析の対象と考えられがちですが、必ずしも物品のみが対象となるものではありません。

例えば、対象をサイト運営サービスの向上とするならば、アクセス解析情報が分析データとなります。関連性のあるページ閲覧の組み合わせや、来訪時の検索キーワードの組み合わせに関連性がないかを検討し、ルール化していきます。

アソシエーション分析によるルールの評価方法

アソシエーション分析では、IF THENの形式でアソシエーションルールを作ります。その際には、顧客が買い物カゴ（バスケット）に商品を入れたときの、購買行動の記録データを分析し、アソシエーション（相関）の強さを評価していきます。そのためには、全てのトランザクション（記録データ）を分析するために、主に次の2つの指標を用います。

1.信頼度（confidence）
最も基本となる指標であり、確信度とも呼ばれます。例えば、キュウリを買ったお客さんのうち、一緒にトマトを購入した人がどの位いるかを確率の値として算出します。

2.支持度（support）
キュウリ購入とトマト購入が同時に発生する事象が、全てのトランザクションに対してどの位の割合を占めているかを表します。

ちなみに、この2つの指標に加えて、リフト値を計算することで、キュウリ購入とトマト購入の両事象が関連なく起きている可能性を測定します。有効なアソシエーションルールであるためには、リフト値が大きいことが望ましいと言えます。信頼度、支持度、リフト値の3つの指標によって、ルールの有効性を評価するのが王道です。

まとめ

アソシエーション分析は購買履歴などのトランザクションデータから、販促に繋がる有効なルールを見つけるために、信頼度・支持度・リフト値の3つの指標を算出します。これらの指標を用いてルールを評価し、有効性を見極めるやり方が一般に行われます。