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紙オムツとビール

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データマイニングの考え方が普及し始めたのは、1990年頃からです。
パソコンの普及で、データ量が爆発的に増加し始めたため。
データマイニングとはその大量のデータからビジネスに活かせる一定の法則を見つけ出すことを指し、マイニング(mining)は「採掘する」の意です。

データマイニングで最も有名な事例の一つが、紙オムツとビール。
ある米国の大手スーパーマーケットチェーンで販売データを分析した結果、午後5時から午後7時の間にかけて紙オムツを購入する顧客はビールも一緒に購入する傾向のあることが、浮かび上がりました。
調査の結果、子どもがいる家庭ではかさばる紙オムツの購入は夫に頼む妻が多く、買い物に来た夫がついでにビールを購入することが分かりました。
そこで元々全く異なるコーナーに置いてあった紙オムツとビールを一緒の売り場に置いたところ、売上が上昇したという事例です。

身近でデータマイニングがよく利用されている典型例は、クレジットカードの購入履歴。
カジュアルな衣服を購入すると、その衣服と価格帯が近いカジュアルな時計のカード会員限定案内ハガキが送られてきたりします。

余談ですが、この限定案内ハガキで浮気がばれることがあるそうです。
普段明らかに買わないブランドからの案内ハガキであるため、女性は敏感に反応するとか。
カード会社が適当に送ってきたんだよ。
そう言いたいところですが、抽出方法によるものの昨今のデータマイニング予測精度は概ね92〜96%の範囲に収まるそうです。


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