【カテゴリ】経営情報システム × マーケティング（CRMとデータマイニング）

【難易度】中級

【設問】 多くのBtoC企業では、経営情報システムの一環としてCRM（顧客関係管理）システムを導入し、膨大な顧客データを蓄積しています。蓄積されたデータベースから「一見すると関連性がないように見える項目間の相関関係（例：おむつを買う顧客はビールを一緒に買う傾向がある）」を発見し、クロスセルの促進や棚割り最適化に活かすためのデータ分析手法として、最も適切なものはどれですか。

【選択肢】

ア　テキストマイニング

イ　アソシエーション分析（マーケット・バスケット分析）

ウ　ABC分析（重点分析）

エ　デルファイ法

【正解】 イ

【詳細解説】

1. なぜその選択肢が正解なのか アソシエーション分析（マーケット・バスケット分析）は、データマイニングの手法の一つで、「商品Aを購入する人は商品Bも購入する」といったデータ間の相関ルールを見つけ出す手法です。設問にある「おむつとビール」の例は、この分析の有効性を示す有名なエピソード（真偽諸説あり）として知られており、併売率を高めるマーケティング施策に直結します。
2. 理論的背景 経営情報システムにおける「データマイニング」は、単なる集計ではなく、統計的手法やAIを用いて未知の法則を掘り起こすプロセスを指します。アソシエーション分析では、支持度（Support）、信頼度（Confidence）、リフト値（Lift）という3つの指標を用いて、そのルールの有用性を客観的に評価します。
3. 実務における活用のポイントや留意点 実務では、抽出された相関関係が「因果関係」なのか、あるいは「単なる偶然」なのかを慎重に判断する必要があります。また、システムで導き出された分析結果を、現場のマーケティング施策（レコメンドエンジンのアルゴリズム更新や、店舗のVMD変更）へ迅速にフィードバックする「実行の仕組み」を構築することが、投資対効果（ROI）を高める鍵となります。

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注意事項

情報の活用は自己責任で： 本検定で学ぶ戦略フレームワークや知識は、ビジネスの成功を確約するものではありません。実際の経営や業務への適用は、ご自身の判断と責任において行ってください。 ルールそのものが一変する可能性があるため、常に最新の動向を注視してください。自分で情報を調べに行くのも経営ストラテジストのスキルです。