【セミナーレポート】
AIによる決定木分析と天気・気温データ分析をご紹介！
注目を集める分析手法を活用事例とともに徹底解説

決定木分析とは？その概要と背景

決定木分析とは、AIを活用して膨大なデータを階層的に分類し、特定の目的（例：売上向上、継続率改善など）に寄与する要素を視覚的に明らかにする手法です。
データを「枝」に見立て、重要な要素を自動的に抽出するため、「どの施策が最も効果的か」を効率的に把握できます。

従来のデータ分析では、テーマごとに軸を設定し、手動でデータを分解・比較して善し悪しを判断する方法が一般的でした。 しかし、近年ではデータの種類や量が増加し、これまでの分析手法では時間がかかりすぎる上に、全体像を把握するのが難しくなっています。そこで、決定木分析が新しい切り口として注目されています。

決定木分析を活用したECの課題解決

継続率向上のための施策例

決定木分析を活用することで、ECサイトにおける継続率向上のための施策を具体化できます。例えば、ある分析では以下のような結果が得られました。（※あくまで参考例のため、事業者の状況によって必ずしも当てはまるとは限りません。）

1. アプリ利用の有無が継続率に大きく影響している。
アプリを利用しているユーザーは非利用者よりも継続率が高い傾向が明らかになった。

2. お気に入り登録件数が一定数以上（例：8件以上）のユーザーは、継続率が飛躍的に向上している。

これらの知見に基づき、アプリ利用を促進する施策や、お気に入り登録を推奨するキャンペーンを展開することで、継続率の向上が期待できます。

ロイヤルユーザー育成のための戦略

決定木分析は、ロイヤルユーザーを育成するための戦略策定にも役立ちます。
例えば、将来的に高い売上を生む可能性がある顧客の特徴を分析することで、以下のような施策を具体化できます。
（※あくまで参考例のため、事業者の状況によって必ずしも当てはまるとは限りません。）

1. 平均注文金額が高いユーザーほど、ロイヤルユーザーになる確率が高い。
これを基に、単価の高い商品を購入するユーザーに特化したプロモーションを展開。

2. 特定のブランドの購入履歴があるユーザーは、ロイヤルユーザーになる傾向が強い。
これらのユーザーに対して関連する商品を積極的に提案。

さらに、購買履歴や閲覧データをもとに、ユーザーごとの嗜好を把握し、セグメントごとに適切なアプローチを行うことで、効率的なロイヤルユーザー育成が可能となります。

気象データ分析の活用で販売戦略を最適化

気象データと購買行動の相関分析

気象データ分析では、JWA（日本気象協会）が提供するAPIを活用し、気温や降水量、降雪量といったデータを取得します。このデータを購買行動と結びつけることで、販売戦略を最適化できます。
例えば、あるEC事業者様では冬物商材（コートやダウン）の販売件数を気温と照らし合わせた結果、気温が10℃以下になると売上が急増する傾向が見られました。このようなデータを活用することで、適切なタイミングでの在庫補充やプロモーションが可能になります。
（※ブランドロイヤリティや店舗の立地、商品展開の仕方によっても変わりますのであくまでも参考になります。）

具体的な事例：アパレルや化粧品業界の成功事例

アパレル業界では、気温が一定のラインを下回るタイミングで、冬物商材を重点的にプロモーションする施策が効果を上げています。また、化粧品業界では、雨の日にECでの購買が増加する傾向を活用し、雨の日限定の割引キャンペーンを展開することで売上アップを実現しています。

さらに、気象データを用いて地域ごとに異なる施策を展開することも可能です。例えば、寒冷地では早めに冬物商材のプロモーションを行い、暖かい地域では遅めのタイミングで開始するなど、きめ細かい対応が可能になります。
（※ブランドロイヤリティや店舗の立地、商品展開の仕方によっても変わりますのであくまでも参考になります。）

ecbeingが提供するツールとその強み

株式会社ecbeingが提供する「Secstant（ゼクスタント）」というツールは、CDP（カスタマーデータプラットフォーム）とCRM（顧客関係管理ツール）を組み合わせたソリューションです。このツールを利用することで、データの一元管理から施策の実行までを効率的に行えます。

主な特徴
1. データの可視化：ダッシュボード形式でデータを直感的に把握可能。
2. 柔軟な分析機能：気象データや決定木分析の結果を活用したターゲティングが可能。
3. 施策の実行支援：メルマガ配信やA/Bテストなど、顧客接点における施策を簡単に実行可能。
これにより、データドリブンな意思決定が可能となり、EC事業の成果を最大化できます。

まとめ：データ分析で未来のECを切り拓く

本セミナーでは、EC事業者が抱える課題に対して、AIと気象データを活用した新たな解決策が示されました。特に、決定木分析による「施策の優先順位の明確化」と、気象情報を活用した「適切な販売タイミングの特定」がECビジネスの成功に大きく寄与することがご紹介されました。
これらの手法を活用することで、EC事業者はデータに基づいた効率的な運営が可能となり、今後もデータ分析の重要性が増す中で、こういったツールや手法がますます活用されることが期待されます。