商品・年齢別のクロス集計分析
商品と年齢別のクロス集計分析を行う際には、特定の商品を購入した顧客の年齢層の分布を把握したり、年齢層ごとにどのような商品が好まれているかを理解することが重要です。以下に、クロス集計分析を実施する手順とその例を示します。
手順:
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データの準備:
- 商品（例：ヘルメット、ジャケット、グローブなど）と顧客の年齢層のデータを収集します。
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データの整理:
- データを適切な形式に整理し、データフレームなどのデータ構造に変換します。
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クロス集計表の作成:
- 商品と年齢層を行と列に配置し、各セルに対応するクロス集計値（度数、相対度数、割合など）を計算します。
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クロス集計表の分析:
- クロス集計表を分析し、各商品ごとの年齢層の分布や、年齢層ごとの商品の好みに関する情報を把握します。
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結果の解釈:
- 分析結果をもとに、特定の年齢層にターゲットを絞ったマーケティング戦略や商品ラインナップの改善などの施策を検討します。
例:
以下は、仮想のバイク用品店での商品（ヘルメット、ジャケット、グローブ）と顧客の年齢層のクロス集計分析の例です。
データセット:
| 顧客ID | 年齢 | 商品 |
|---|---|---|
| 1 | 25 | ヘルメット |
| 2 | 30 | ジャケット |
| 3 | 35 | グローブ |
| 4 | 40 | ヘルメット |
| 5 | 45 | ジャケット |
| 6 | 50 | グローブ |
| 7 | 55 | ジャケット |
| 8 | 60 | ヘルメット |
| 9 | 65 | ヘルメット |
| 10 | 70 | グローブ |
クロス集計表:
| 年齢層 | ヘルメット | ジャケット | グローブ | 合計 |
|---|---|---|---|---|
| 20-30 | 1 | 0 | 0 | 1 |
| 30-40 | 1 | 1 | 0 | 2 |
| 40-50 | 2 | 1 | 0 | 3 |
| 50-60 | 1 | 1 | 1 | 3 |
| 60-70 | 1 | 1 | 1 | 3 |
| 合計 | 6 | 4 | 2 | 12 |
分析と解釈:
- 年齢層別に見ると、40代の顧客が最もヘルメットの購入率が高く、次いで50代と60代が続きます。
- ジャケットの購入は30代と40代が最も多く、グローブは60代が最も多いようです。
- 年齢層によって購買傾向が異なることがわかります。これを踏まえて、ターゲットとする年齢層に合わせたマーケティング施策を検討することができます。
このように、商品と年齢別のクロス集計分析を通じて、顧客の嗜好やニーズを理解し、効果的なビジネス戦略を策定することが可能です。