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。

選択肢

• アABC分析
• イSWOT分析
• ウ競合分析
• エ決定木分析

正解と解説

正解：エ 決定木分析

決定木分析は、目的変数をよく説明する属性を選んで分岐条件を作り、データを段階的に分割していく手法である。性別・年齢層・職業・年収といった属性の組合せでセグメントを枝分かれさせ、各セグメントの購入率を比較できるため、購入可能性の高い層の特定に適する。分岐条件が図で読み取れる解釈しやすさも利点。

選択肢ごとの解説

• ア重点管理対象を選ぶ手法で、属性の組合せによるセグメント予測には使えない。
• イ強み・弱み・機会・脅威を整理する戦略立案の枠組み。
• ウ競合他社の動向を把握する分析で、顧客セグメントの予測手法ではない。
• エ正解。属性で段階的に分岐させセグメントごとの傾向を予測できる。

この問題は2回出題されています

• 2022年度 春期 午前II 問3この問題の代表ページ
• 2025年度 春期 午前II 問3（このページ）

同じ分野の他の問題

• マーケットバスケット分析の説明はどれか。2022年度 春期 午前II 問9
• 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…2018年度 秋期 午前II 問3
• レコメンデーション（お勧め商品の提案）の例のうち，協調フィルタリングを用いたものはどれか。2016年度 秋期 午前II 問3
• 消費者行動研究者ヘンリー・アサエルは、消費者と製品との関わりの程度と、消費者がブランド間の違いを知覚できる程度によって、…2025年度 春期 午前II 問10
• 需要の価格弾力性に関する説明として、適切なものはどれか。2025年度 春期 午前II 問9