1. マーケティング・リサーチの基礎知識として押さえておきたい「ディシジョン・ツリー分析」

マーケティング・リサーチの基礎知識として押さえておきたい「ディシジョン・ツリー分析」

by hern42
 マーケティングを行う上で、いろいろな用語の知識が必要となってきますが、皆さんは「ディシジョン・ツリー」について知っているでしょうか。これを知らないと、意思決定の段階において、判断する手段を狭めてしまう可能性があるので、知っておいた方がいいと思います。では「ディシジョン・ツリー分析」とは一体どのようなものなのでしょうか。

「ディシジョン・ツリー分析」とは

 「ディシジョン・ツリー分析」とは、あるプロジェクトなどで、そのプロジェクトを実行したときに起こりうる意思決定シナリオとその結果を樹形図上に列挙して、可能性のある選択肢をすべて明確にした上で、どのような方法を選択するべきかを見出そうとする分析方法です。

 この方法は従来の方法では、一つずつの項目でしか判断できなかったことが意思決定のシナリオを組み合わせることによって、選択肢の数字が変化します、また、複雑な物事を一気に処理することが可能となるので、これを利用することによって時間の短縮にはきわめて重要な分析方法の一つになります。

実際の利用方法

 実際の利用方法としては、興味のある目的の変数を従属変数としてディシジョン・ツリーの最初の変数(ルート)として設定します。その際にどのような項目を設定するのかということなのですが、典型的には、「買う/買わない」「契約する/契約しない」などといった二分的な項目を設定する変数であることが多いです。そして、一つの従属変数を設定したものに関係性のありそうな項目を独立変数として利用するのです。例えば、「買う/買わない」という従属変数に対しては、性別・年代・地域・所有製品・年収グループなどが考えられます。

 そこから、独立・従属した変数を設定したうえで、ディシジョン・ツリー分析によってまとめられた項目を一気に処理することによって、状況によって変化する様々な変数が出てくることになります。ディシジョン・ツリーを分析する際に使われる図については、C&R treeと呼ばれるものとCHAID(チェイド)と呼ばれる手法があります。前者は不純度と呼ばれる統計値に基づいてもっとも差を示す値で分岐されるものであり、後者は同じディシジョン・ツリー分析でも、カイ2乗値に基づいて分岐する手法であるという違いがあり図の利用方法によって図の内容が異なってきます。

 以上が、ディシジョン・ツリー分析の説明と利用方法になります。マーケティングの質を高めたいという人は是非試してみてください。

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