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因子分析 とは?

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マーケティングリサーチの分析

マーケティングの仕事の一つは、膨大なデータを集計し、そこからどのような傾向が見られるかを分析することです。データを組み合わせて見たり、年代や性別ごとにデータを分けたり、様々な視点からデータ分析をし、何か良いヒントはないかと探るのです。しかし、集計作業だけでもとても大変で、そこからさらに新しい見解を見出そうとすると、多くの人が頭を抱えるものです。目の前にある膨大なデータから、マーケティングに役立つアイディアを探し出す方法の一つが、因子分析です。因子分析は目に見えるデータの背後に隠れている様々な要因を見出すことができるので、データをさらに深く読み、有効に活用することができるのです。

因子分析_画像

因子分析の特徴

因子分析とは一体何でしょうか。この言葉の「因子」は「潜在変数 (latent variable)」とも呼ばれています。「因子」は、アンケートや実験を行った際、目には見えず直接測ることができないが、実際に測定可能な測定変数から構成される変数のことを指します。難しく聞こえるかもしれませんが、例をあげながら詳しく説明していきます。

因子分析における、目には見えず直接測ることができないものとは一体何でしょうか。
もともと因子分析は教育心理学のために開発された分析方法で、生徒の能力を測定するために使われていました。国語、社会、理科、算数など、生徒は様々なテスト受けますが、各教科のテストの点数を並べてみても、なぜこの科目の点数は高くて、この科目は低いのか、科目毎の点数の差はどうして生じるのか、などの分析をすることはできません。そこで、テストの点数の裏に隠れている生徒たちの能力、つまり、読解力、発想力、記憶力、説明力などは何か考えます。「歴史が得意な人は記憶力に優れている」とか「国語が得意な人は発想力に長けている」といったことがわかり、各教科の点数はその能力「共通因子」に影響を受けていると言えます。共通因子の能力の高さや、その組み合わせによってテストの点数が決まるのです。
これらの共通要因はテストの点数を見ただけではわかりません。つまり、この読解力、発想力、記憶力などの要因が、目には見えず直接測ることができないものになります。

因子分析の活用方法

現在は教育心理学だけでなく、幅広い分野で活用され、ビジネスでは特にマーケティングに有効とされています。結果の背後に隠れている様々な要因を見出すことにより、消費者の隠れた要望や、購入に繋がる潜在意識を探ることが可能になります。アンケートの形式としては、各項目に「とても当てはまる」「やや当てはまる」「どちらとも言えない」「あまり当てはまらない」「まったく当てはまらない」の中からユーザーに選択してもらい、それぞれの項目と因子との関係の強さを示す「因子負荷量」を数値化します。この値が0.4以上であれば、「その項目と因子の関係が強い」と言えます。最も影響が強いと考えられる要因を見つけられれば、それに当てはまるターゲット層を絞ることも可能です。影響の強い因子に対する購入者の反応を調べれば、購入者がどのようなグループに属するのかなども割り出せるので、商品やサービスのさらに細かな方向性を定めるのにも役立ちます。

まとめ

因子分析に使われるデータは、アンケートへの回答が一般的です。しかし、近年はホームページへのアクセス、コンテンツの閲覧データなど、アンケート以外のデータを用いた分析もされています。顧客に関する膨大なデータがあるからこそ、因子分析を活用することにより、さらにレベルアップしたマーケティングを可能にしてくれます。因子分析は複雑ですが、習得すればとても役に立つ分析方法です。

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