マーケティングの用語、多変量解析の意味を解説していきます。
多変量解析とは、マーケティング活動などにおいて、
主に分類や予測などに利用される統計的手法の総称のことです。
多数の変数間の相互関係を明らかにするために使われます。
多変量解析には多数の分析手法が存在し、
重回帰分析、判別分析、因子分析、クラスター分析、数量化分析など
主要な分析手法だけでも多岐にわたっています。
多変量解析が利用される場面としては、
売上などの予測を目的として、
その因果関係を数式でモデル化する際に利用されます。
マーケッターが早い段階で学ぶ分析、解析のための統計的手法で、
最もよく使われる手法・考え方の1つです。
マーケティングで多変量解析を利用する目的
多変量解析は変数（アンケート結果など、状況によって数値が変化する値）に関するデータなど多くの情報を、
仮説に基づいて関連性を明確にしていくための統計的手法のことです。
分かりやすく一言で言うならば、多変量解析は、
「複雑なことを分かりやすくするための方法」となります。
ある商品について、複数のさまざまな評価などのデータがあります。
売上、利益率といってデータもそうですし、
顧客満足度や商品特性などの商品に対する評価データもあります。
これらの評価データが何によって、どのように決まっていくのか、
それを調べていくことが多変量解析の目的になります。
売上なら商品の魅力や価格、販売促進や販売チャネルが関わってきます。
いわゆる、マーケティングの4P、
Product、Price、Promotion、Place、です。
そして、利益率の場合なら、原価や一般管理費が関わってきます。
商品特性の場合なら、原材料や製造方法などが原因になります。
このように、
商品に関する評価や何かしらの結果には、
数多くの要因、原因が関わってきます。
他にも、例えば商品の魅力なら、
ブランドやデザイン、スペック、信頼性などが総合的に関わってきます。
そのため、売れて儲かる商品を作るというのは
非常に複雑で難易度が高いということになるのです。
そのため、企業では、研究開発や生産工程、市場調査や売上予測など、
あらゆる場面の複雑な事象に対して多変量解析を利用することによって
その事象を分かりやすく分析、解析して情報を明確にし、問題を解決します。
たとえば、消費者の購買データなど、行動や商品に関するデータとともに、
顧客が何を購買するのかを予測して、
最適な商品や情報を、最適な顧客に届けることもできます。
つまり、多変量解析の目的は複雑なデータを分析し、分かりやすくすることであり、
多変量解析を利用することが分析力を高めるための大きな武器になるのです。
多変量解析を利用する上でのデメリット・問題とは？
多変量解析を行う場合はソフトウェアを利用して行っていきます。
そのため、多変量解析をする時には、データをソフトウェアに入力すれば
必ず何かしらの結果が出ることになります。
ですので、多変量解析では、
時には間違った結論や分析・解析の結果が導かれることになります。
また、大量のデータを扱うビッグデータを多変量解析する場合には、
従来の手法ではうまく分析・解析できない場合もありますので、
現在のソフトウェアや理論だけでは解決できない問題や事象も数多く存在します。
このように、多変量解析を行う上では
デメリットや問題が発生する場合もあるのです。
多変量解析では事前のデータ処理やデータ解析が非常に重要
多変量解析を行う手順についても解説していきます。
最初に収集したデータに必要のないデータがないかをするために、
データのクリーニングや加工を行っていきます。
たとえば、商品に関するアンケートの場合、
アンケートの収集方法によっては適切ではないアンケート結果が混ざる場合があります。
アンケートへの回答のお礼に特典などを用意している場合、
それを目的として中身のないアンケート結果が集まることがあるからです。
多変量解析を行う前にそれらのデータをクリーニング、削除する必要があります。
その後、「単変量解析」「2変量解析」を行い、
多変量解析へと進んでいきます。
多変量解析の主な手法の種類
多変量解析には多くの種類の手法がありますので、
主要な手法の種類、その手法の内容を解説していきます。
多変量解析の主な手法1：単回帰分析
1つの目的変数を1つの説明変数で予測する手法で、
最も簡単な分析の手法になります。
具体的な例に、身長から体重を予測する場合があります。
予測に使う身長が「説明変数」、そこから予測される体重が「目的変数」となります。
多変量解析の主な手法2：重回帰分析
1つの目的変数を複数の説明変数で予測する手法になります。
単回帰分析で体重を予測する場合に、
身長という説明変数で予測する例を出しましたが、
重回帰分析の場合にはそこに胸囲や腹囲なども説明変数として、
体重を予測するためのデータとして追加します。
多変量解析の主な手法3：判別分析
変数などのデータから1か0かを予測する分析の手法になります。
顧客に対するアンケート結果などを分析することによって、
「買う」か「買わない」かなどを分析して
顧客のグループに線引きを行うことができる手法です。
まとめ：多変量解析は現代のマーケティングに必須の分析手法
多変量解析は大量のデータを扱う現代のマーケティングでは
必要不可欠となる分析の手法です。
マーケティングに携わる場合には、
多変量解析が何なのか、そしてどのような手法なのか、
必ず理解しておく必要があるということになります。
以上が、マーケティングの用語、多変量解析の意味になります。
ぜひ、参考にしてください。
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