コンジョイントクラスタリング

コンジョイントクラスタリングについて

アンケート回答者の中には、同志の集団がいます。これらのグループ、つまり「クラスタ」は、各回答者の最適なパッケージがどの程度類似しているかによって決定できます。各属性に対する個々のユーティリティに基づいて各回答者をクラスタ化することで、サブグループと、それらのサブ集団を構成する人口層を特定できます。

クラスタリングに関するサーベイの準備

コンジョイントクラスタリングを使用する前に、コンジョイントプロジェクトのサーベイで適切な質問が行われていることを確認する必要があります。つまり、データを収集する前に特定の機能を設定する必要があります。

［アンケート］タブで、非コンジョイントブロックに質問を追加したことを確認します。下の例では、「デモグラフィック」ブロックには、年齢や回答者の世帯の人数などに関する質問があります。

デモグラフィックブロックはコンジョイントブロックのすぐ上にありますが、必要に応じて移動できます。

質問の書式設定

単一回答多肢選択式の質問を使用したコンジョイントクラスタリングのみを実行できます。これは、容易に分析できる限定された選択肢が提供されるためです。開始日、IPアドレス、受信者情報など、いくつかのアンケートメタデータを使用することもできます。

• 人口統計：年齢、収入の括弧、人種、性別などの基本的な説明情報を尋ねます。
• 行動：顧客が自社のブランドや製品とどのようにやり取りするか、または顧客の購買行動に関連する可能性のある行動について尋ねます。たとえば、顧客がショッピングに出かける頻度を尋ねることができます。
• オペレーショナル データ: Web サイトで費やされた時間、または会社の従業員の在職期間などの情報です。
• 質問の形式：行動と信念に関する質問をスケールとして書式設定します。スケールの範囲は、どの数値セットが相関しているのか、したがってほぼ同じクラスタ内にあるかを理解するのに役立ちます。はい/いいえおよび単一選択の質問は、クラスタ分析にはあまり役立ちません。
  例：「どんなお買い物客ですか」と聞くと、「モールでのショッピングを好む」、「オンラインショッピングを好む」、「ブティックでのショッピングを好む」の各オプションを提供することで、クラスタリングアルゴリズムでは、回答者を回答者ごとに 1 つずつ、3 つのグループに分類します。その代わりに、一連の質問（「モールでのショッピングは好きですか」など）として質問した場合1 から 7 までの応答では、クラスタリングアルゴリズムによって、さまざまな買い物客が互いに区別されているものを見分けることがより効率的になります。

クラスタの有効化

1. コンジョイントの［レポート］タブに移動します。
2. コンジョイントクラスタリングを選択します。
3. このタブに初めてアクセスするときには、リフレッシュをクリックしてクラスタ計算を開始する必要がある場合があります。

クラスタリングで使用されるデモグラフィックの調整

デフォルトでは、コンジョイントクラスタリングは、作成したすべての多肢選択式のアンケート質問を使用します。ただし、不要な場合はすべての質問を使用する必要はありません。コンテンツを追加および削除して、この機能が推奨するさまざまなクラスタを確認することができます。

デモグラフィックの追加と削除(&A)

クラスタ詳細ヘッダの右側にあるボックスで、クラスタ分析に追加または削除する質問を選択します。質問を削除しても、クラスタが再計算されることはありません。

推奨されるクラスタ

十分なデータを収集し、コンジョイントクラスタリングページをリフレッシュすると、この機能によってクラスタが推奨されます。これらのクラスタは、回答者の最適なパッケージがどの程度類似しているかに基づいて決定されます。  属性ごとに個別のユーティリティが計算され、これらのクラスタに共通する人口統計が強調表示されるため、さまざまな集団が製品をどの程度好むかをより深く理解することができます。

上のグラフでクラスタを強調表示して、このクラスタの詳細を確認します。クリックすると、下のクラスタの詳細が開きます。

クラスタの詳細

1. 概要：クラスター詳細の上部のバーには、最も顕著な詳細（主にクラスタのクラスター、クラスタの統計的重要性、回答者が一般的にデモグラフィックの質問に回答した方法、このクラスタ内の回答数、およびこのクラスタが適用される回答の割合）の概要が簡潔に表示されます。この部分をクリックして、残りの情報を展開したり折りたたんだりすることもできます。
   例：クラスター1では、回答は年間5万ドルから59,999ドルで、アパートを借りて独身という傾向にあります。クラスタの強度は弱です。つまり、クラスタは統計的に有意ではありません。通常、7人の回答者がこのパターンに適合します。これはデータセット全体の77.8%です。これは非常に小さいデータセットであるため、これらの結果に基づいて決定すべきではない可能性があります。
2. デモグラフィック：このクラスターのメンバーがデモグラフィックの質問にどのように回答したかを示す一連の内訳バー。各ブレークダウンバーのラベルは、最適なパッケージの属性のユーティリティスコアに最も高い相関がある応答によって付けられますが、クラスタ内のユーザがどのように回答するかは異なることがわかります。
   例: クラスタ 1 の優先生活配置はアパートです。ただし、このクラスタの最も一般的な選択肢としてアパートはリストされていません。というのも、アパートに住んでいる人は、クラスターの生活配置が異なる人よりも、ジャマイカへの休暇を1500ドルで2週間選んだ方が最高のパッケージになる可能性が高いからだ。
3. 最適なパッケージ: これは、クラスタのメンバーにとって最適なパッケージです。強調表示されたデモグラフィックには、ここで選択した属性の効用スコアが高くなっています。
4. 分析のプレビューとパッケージのシミュレート: これらのボタンをクリックすると、このクラスタのデータのみのコンジョイント結果とシミュレータが表示されます。

クラスタ強度の決定

Qualtricsでは、シルエットスコアリングと呼ばれる指標を使用して、各クラスターの強度を判断します。このスコアは、回答者がどの程度密集しているかを決める0～1の値を生成します。シルエットスコアからクラスタ強度への変換には、以下の表を使用します。

レポートおよびシミュレータへのクラスタの適用

クラスタはコンジョイント結果とシミュレータに適用できます。これにより、このクラスタ内の回答者が提示された属性をどのように評価したかについて、より具体的な詳細を確認できます。

コンジョイント分析レポート

［レポート］タブの［コンジョイント分析］セクションで、左上のドロップダウンからクラスタを選択します。

レポートタブの［コンジョイントクラスタリング］セクションでクラスタを選択している場合は、［分析をプレビュー］を選択することもできます。

シミュレータ

シミュレータタブで、右上のドロップダウンからクラスタを選択します。

[レポート] タブの [コンジョイントクラスタリング] セクションでクラスタを選択している場合は、[パッケージのシミュレート] を選択することもできます。