アソシエーション分析とは？オムツとビールが一緒に売れるって本当？

アソシエーション分析をご存知でしょうか。マーケティングではよく活用する分析方法ですが、その内容を知らないマーケティング担当者もいると思います。

アソシエーション分析を活用すると、関係性がない商品に意外なつながりがみえるなどメリットも多いです。

この記事ではアソシエーション分析についてわかりやすくご説明します。ぜひ、参考にしてください。

アソシエーション分析とは？

アソシエーション分析とは、いうなれば消費者が店頭でカゴに入れる中身を推測する分析方法です。実際には莫大なデータからユーザーの行動パターンや関連性を引き出します。

これをマシーンラーニングモデルと呼びます。マシーンラーニングモデルでは「こうなれば」「こうする」というアソシエーションルールにもとづいて、支持度や信頼度という指標から関連性の高いパターンを割りだしていきます。

平たくいうと、「これを買えばこっちも買うだろう」という情報が数字で定義されることです。それがアソシエーション分析になります。

前述のとおり、アソシエーション分析はアソシエーションルールにもとづいて消費者の購買行動を予測することです。そのため、消費者が次にとる行動を検証したいときに有効な分析方法になります。

たとえば、店舗やオンラインストアでの商品配置にも有効活用できます。アップセルやクロスセルの効果を高めたいときは、アソシエーション分析を取り入れるといいでしょう。

アソシエーション分析の具体例で有名なのは、「オムツとビールが一緒に売れる」というものです。オムツとビールは一見するとまったく無関係に思えます。

しかしながら、アメリカの小売業者がアソシエーション分析を実施したところ、オムツを購入する人は同時にビールも購入しているデータがでました。この事例をもとに多くの店舗がオムツ売り場の近くにビールを陳列したところ、店舗の売上げが向上したとのことです。

このデータは「男性がオムツを購入するときに自分へのご褒美としてビールを購入する」という仮説もでています。（真意は不明）アソシエーション分析をもとにした商品配列やレイアウト変更に有益であることが理解できるでしょう。

アソシエーション分析では、支持度や信頼度、リフト値と呼ばれる指標が重要です。以下でそれぞれについてご説明します。

支持度とは、異なる商品を同時に購入したことを示す指標です。数値が多いほど、その商品の組み合わせが出現する可能性が高くなります。具体的な計算式は以下をご覧ください。

支持度＝商品Aと商品Bを購入した顧客数 ÷　全体顧客数

以上の計算式に当てはめて数値が大きいものは組み合わせることで、マーケティング施策の対象になるでしょう。

信頼度とは、異なる商品の相関関係を測る数値です。この数値が高いほど、その商品同士の相関関係が強くなります。たとえば、商品Aを購入した人のうち商品Bをほとんどの人が購入したのであれば、信頼度が高いといえます。

ただし、信頼度は全体数に左右されることがあるため、この指標だけで判断することは避けましょう。なお、計算式は以下をご覧ください。

信頼度＝商品Aと商品Bを購入した顧客数 ÷　商品Aを購入した顧客数

リフト値とは、異なる2つの商品（商品Aと商品B）を購入した人の割合が、その一方だけを購入した人の割合よりどれくらい多いかを示した数値です。リフト値が小さい場合はその2つの商品の関連性が低いといえます。数値が1に満たなければマーケティングに有効な指標にならないでしょう。計算式は以下をご覧ください。

リフト値＝信頼度 ÷　（商品Bを購入した顧客数 ÷　全体顧客数）

アソシエーション分析では以下に注意して取り組んでください。

アソシエーション分析では複数のデータの因果関係をみていきます。そこでは商品Aを購入した人の7割が商品Bを購入していても、その逆が必ずしも成り立つとはいい切れません。商品Bについて関連性を知りたいときは、改めて商品Bを分析する必要があるわけです。

どのような分析にもいえることですが、目的を持つことが大事です。「何のためのアソシエーション分析なのか」をしっかりと検討してみてください。どのような課題を解決するかわかっていれば、細かな比較も可能です。

最後にアソシエーション分析の事例をご紹介します。

Amazonなどの大手ECサイトを利用しているならばご存知だと思います。「この商品を買った人はこちらも買っています」などの表示は、アソシエーション分析によるものです。

関連商品として購入すると便利なものを紹介していますが、その内容はユーザーによって変化します。効率のいいプロモーション広告といえるでしょう。

自社でオウンドメディアを運営しているならば、アソシエーション分析を取り入れたいところです。対象となるのは読者が訪問したページの組み合わせ、来訪時のキーワードの組み合わせなどです。

それらをルール化して分析すると訴求力が高まり、滞在率や回遊時間の改善に効果があります。

アソシエーション分析は、商品の関連性を知るための分析方法です。一見すると関係ない商品であっても、オムツとビールの事例からわかるように関連性が見えてきます。

アソシエーション分析をするときは、支持度や信頼度、リフト値をもとに取り組んでみてください。記事内容をもとに、ぜひアソシエーション分析を行ってみましょう。