CHAID分析市場調査

CHAIDセグメンテーションモデルの詳細

CHAID (カイ二乗自動相互作用検出器) 分析は、マーケティングのセグメンテーション手法です。カテゴリ応答変数間の関係を識別するのに役立ちます。また、他の変数の組み合わせにも使用できます。CHAID は、カテゴリ変数が多数あるデータ内のパターンを検出します。セグメントを作成し、データを視覚的に表示します。

実際には、CHAID 分析を市場調査ツールとして使用します。さまざまな顧客グループをセグメント化するために使用します。CHAID は、顧客がマーケティング キャンペーンにどのように反応するかを調べます。各グループの属性に従って分析します。たとえば、マーケティング キャンペーンを実行するとします。顧客の特性を知る必要があります。たとえば、地理的な場所、社会経済的ステータス、性別などです。これらの特性は、応答率に最も影響します。CHAID 分析では、選択した変数に沿ってデータ セットを分割するツリーを作成します。これは、特性がキャンペーンへの応答の確率に与える影響を示します。

市場セグメンテーション手法としてのCHAID

CHAID 分析の利点の 1 つは、方程式が含まれていないことです。代わりに、視覚的であるため、理解が容易です。分析対象の市場をわかりやすい視覚的表現でセグメント化します。たとえば、上の画像では、下部のノードが市場のセグメント化を表しています。各カテゴリのサイズまたは応答性に基づいて市場を分割します。このようなセグメント化により、マーケティング リソースを優先順位に従って簡単にランク付けできます。特定のベンチマークに従ってノードの応答率を分析できます。次に、サイズに従って分析します。このようにして、どこにさらに多くのリソースを割り当てる必要があるかを判断できます。応答率の高いセグメントは、簡単に達成できる成果を表しています。応答率は高くなりますが、マーケティングの労力はあまり必要ありません。したがって、平均よりも応答率が低いセグメントを避けることができます。このセグメントにマーケティングするにはより多くのリソースが必要になり、得られる見返りは少なくなります。

CHAID 分析は、分析研究のために独立変数間の関係を決定します。企業はこれを予測ツールとしても使用します。CHAID 分析を使用すると、従属変数間の重要な関係を明らかにできます。これには、以前の購入、頻度、最新性、プロモーション、価格、製品などが含まれます。これらの変数は、メール勧誘などの市場キャンペーンへの反応に影響を与える可能性があります。CHAID 回帰ツリーを使用すると、これらの反応を簡単に予測できます。

定量調査

You can also use the CHAID analysis to do a quantitative analysis. You use it by testing for association between two variables. You apply Chi-Square tests when building the CHAID tree. In this way, you determine the statistical significance of predictors of response rates. For instance, you can use Bonferroni corrections to account for false positives.  Market research using CHAID can thus use regression analysis for data mining. You can also use it for statistical modeling and analysis.