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マーケティングモデルの基本解説

【難しいけどよくわかる】「因果推論」による正しいマーケティング効果測定~基本編~

 正しく「効果」を測定するための方法論として、注目を集める「因果推論」。しかし、その活用がマーケティング業務の中に浸透しているとは言い切れません。誤った方法によって得られた効果測定の結果は、正確な意思決定を妨げる可能性があります。具体的に、どのようなことに注意を払い分析すべきか? マクロミルのデータサイエンティストである、宮嵜健太氏が2回にわたって解説します。

「因果推論」で正しく効果を測る

 マーケティングにおいて、「施策の効果を測る」ことは重要なプロセスの一つです。広告やキャンペーンなどのマーケティング施策の効果を測り、得られた示唆を次のアクションにつなげることは、さらに高い成果を生み出すためには必要不可欠と言えます。

 しかし、「正しく施策の効果を測る方法」がマーケティング業務の中に浸透しているとは言い切れません。「因果推論」と呼ばれる統計学の一分野の研究によれば、分析方法によっては、得られた「効果」は正しくない可能性があると指摘されています。

 仮に正しくない「効果」に基づいて意思決定を行えば、期待する成果が見込めない可能性があります。正しく効果を測るための「方法論」についても注意を払い、適切な方法を用いることができれば、こうしたリスクを減らすことができます。

マーケティングの結果で得られるデータは要注意

 はじめに、よくある効果測定の具体例をイメージしていきましょう。

A社はブランド認知の獲得を目的としたテレビCMを出稿。そのCMの効果を測るために、出稿後、CM接触者とCM非接触者のそれぞれに、アンケートでブランド認知を聴取し、2グループの認知率の差を計算する。

 こうしたケースはマーケターにとって馴染みのある話かと思います。ところが、ここで単純な差のみ計算してしまうと、正しい効果を測ることができない可能性があります。

 因果推論をもとに考えると、この単純な認知率の差を正しい「広告効果」と考えてよいのは、広告の接触者・非接触者の割り振りがランダムに行われていた場合のみ、とされています。つまり、分析対象者をランダムに2つのグループに分け、片方のグループにはテレビCMに接触させ、もう片方のグループには接触をさせないという操作ができた場合です。こうした手続きは「ランダム化比較試験(Randomized Control Trial:RCT)」と呼ばれます。RCTは医学の分野で、薬やワクチンの治験においてよく用いられており、ものごとの「効果」を測るうえで極めて厳密な方法です。

 しかし、マーケティングの結果として得られるデータの多くは、RCTで得られるデータとは異なり、広告の接触者・非接触者をランダムに割り当てたものではありません。割り当てを行わず、単に誰が広告接触者・非接触者なのかを観察しただけのデータは「観察データ」と呼ばれます。観察データでは2つのグループの認知率の差を計算しても、本当の効果とはならない可能性が高いとされています。

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「真の効果」を測ることは容易ではない

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この記事の著者

宮嵜 健太(ミヤザキ ケンタ)

株式会社マクロミル デジタルマーケティング本部 テクノロジー&デジタルプロダクツ部データサイエンティスト データサイエンティストとして事業企画部門に所属。ポストCookie時代における広告効果測定手法の確立をミッションに、計量経済学のバックグラウンドを活かして、「因果推論」のフレームワークを応用した...

※プロフィールは、執筆時点、または直近の記事の寄稿時点での内容です

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MarkeZine(マーケジン)
2023/09/05 08:30 https://markezine.jp/article/detail/42897

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