令和7年度 春期 午前Ⅱ 問3
業務分析・データ利活用
ある企業では,顧客データについて,顧客を性別,年齢層,職業,年収など複数の属性を組み合わせてセグメント化し,蓄積された大量の購買履歴データに照らして商品の購入可能性が最も高いセグメントを予測している。このときに活用される分析手法はどれか。
- アABC分析
- イSWOT分析
- ウ競合分析
- エ決定木分析
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✓ これが正解エ決定木分析
解説
属性の組合せで段階的に分岐させて予測するのは決定木分析です。
見分ける軸は、複数の属性を順に組み合わせて顧客をセグメントに分け、どのセグメントが最も購入しそうかを予測している点です。決定木分析は、目的とする結果、ここでは商品を購入するかどうかに影響する属性を使い、性別で分け、さらに年齢層で分け、というようにデータを段階的に枝分かれさせていく手法です。分岐を重ねた結果は木の形の図になり、末端の各グループごとに購入の可能性を比べることができます。どの属性の組合せがどの結果につながるかを図から読み取りやすいため、マーケティングでのセグメントの予測に使われます。属性による条件分岐を重ねて結果を予測していれば決定木分析と覚えると判断できます。
ほかの選択肢はなぜ違うのか
- アABC分析:ABC分析は、品目を売上高などの大きい順に並べ、累積の比率で重要度の区分に分けて、管理の重点を決める手法です。顧客の属性を組み合わせてセグメントを作り、購入の可能性を予測するための手法ではありません。
- イSWOT分析:SWOT分析は、自社の強みと弱み、外部環境の機会と脅威を整理して戦略を考える手法です。企業を取り巻く状況を把握するためのもので、購買履歴をもとに顧客のセグメントごとの購入可能性を予測するものではありません。
- ウ競合分析:競合分析は、競争相手の製品や戦略、強みなどを調べて自社の立ち位置を把握する活動です。分析の対象は競合する企業であり、自社の顧客データからセグメントごとの購入可能性を予測する手法ではありません。
この問題の用語
- 分析集めたデータを細かく分けて、何がどう関わっているかを読み取ること。量が増えるほど、扱う道具も考え方も変わります。
出典:令和7年度 春期 ITストラテジスト試験 午前Ⅱ 問3
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