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マーケティング効果を正しく測定する「因果推論」を学ぶ

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データから「効果」を正しく測定するための方法論として注目される「因果推論」。マクロミルのデータサイエンスチームが「アナリティクスの民主化」を掲げ、データ分析を専門としていない人に… もっと読む
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正確な「意思決定」を導く因果推論、その活用事例【因果推論⑤】

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」。本連載では、マクロミルのデータサイエンスチームが、その考え方とマーケティングへの応用を解説します。前回は、行動データを用いた効果測定に適する「差分の差分法」について解説しました。 最終回となる今回は、これまでの連載の中で取り上げた手法を用いた、実際の効果測定の事例を紹介します。 １．テレビCMにおける効果的な広告クリエイティブを調査１つ目の事例として紹介するのは、オンライン旅行予約サービスを運営するX社が、

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行動データを活用した効果測定の最適解、「差分の差分法」 とは？【因果推論④】

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」。本連載では、マクロミルのデータサイエンスチームが、その考え方とマーケティングへの応用を解説します。前回は、同質化させたい属性や要因が、個票データとして入手できる場合に活用できる「傾向スコア」分析について紹介しました。 今回は、同質化させたい属性や要因が個票データとして入手できない場合のアプローチ、「施策の前後で比較する手法」を解説し、応用例としてテレビCMの効果測定を紹介します。 １．アンケート調査に頼らず

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マーケティング効果測定の定石、「傾向スコア」分析とは？【因果推論③】

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」。本連載では、マクロミルのデータサイエンスチームが、その考え方とマーケティングへの応用を解説します。前回は、効果測定にバイアスが生じてしまうケースにおいて、正しい効果を得るための２種類のアプローチを紹介しました。 今回は、２つのうち、同質化させたい属性や要因が、個票データとして入手できる場合のアプローチ、「共変量をバランスさせる手法」について解説し、マーケティングで応用する際のポイントもあわせてご紹介します。

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効果測定に潜むバイアスを除く２つのアプローチ 【因果推論②】

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」。本連載では、マクロミルのデータサイエンスチームが、その考え方とマーケティングへの応用を解説します。前回は、因果推論の基本的な考え方と、正しくマーケティング施策の効果を測る難しさについて解説しました。 今回は、正しく効果を測る手段である「ランダム化比較試験（RCT）」ができないときの代替手段となる、観察データの「調整」の分析手法の種類と、その注意点を解説します。 １. 「調整」することで比較可能な２群を作るは

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マーケターの新常識、正しい効果測定の技術とは 【因果推論①】

データから「効果」を正しく測定するための方法論として、近年注目を集める「因果推論」。本連載では、マクロミルのデータサイエンスチームが「アナリティクスの民主化」を掲げ、データ分析を専門としていない人に向けて、その考え方とマーケティングへの応用を紹介します。今回は、「因果推論」の考え方と普段の効果測定に潜む落とし穴を解説します。 １．「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

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