間違った施策をしないデータの見方_関係性マーケティング（統計の話）
データの外れ値
今回も引き続き「行列顧客ができる、利益を生み出す統計学マーケティング」が電子書籍化されたので、その内容の一部を解説します。
今回は、外れ値についてです。
ある会社は継続的に購買する商品の販売をしていました。
新聞や雑誌の年間購読、スポーツジムやウォーターサーバーなどの継続購読。
通販では、化粧品、サプリなどの定期購買があります。
継続を前提に通常価格よりお安くするという販売方法です。
そこで、継続購買商品を販売している会社から相談を受けました。
私たちの商品の継続回数の平均は5回です。
その継続率をもっと伸ばしたいのです。
そのためのアドバイスをください。
とのこと。
私はここで、ハッと気がつきました。
平均値を見て判断していいの？
「継続回数の平均」という言葉に引っかかったのです。
顧客には、新規顧客もいれば、ロイヤルカスタマーもいる。
そのような状況で、平均値は意味をなさない。
つまり、1回しか購入していない顧客。
何十回も購入している顧客もいる。
それで、平均値をとってマーケティング施策を考えるのは、無意味なのです。
標準偏差というデータのばらつきを表す指数もありますが、多くのデータの中には、外れ値というものがあります。
他のデータより突出しているデータです。
例えば、少数のロイヤルカスタマーがそうですね。
ロイヤルカスタマーの中にも、飛び抜けているデータもあります。
私がコンサルティングしていた通販会社では、200回近くの購入回数をしている顧客もいました。
そのような顧客も含め平均値は意味のないものになります。
仮に、平均値が5回とします。
そうしたら、5回が最もやめるかどうかのポイントになるなら、4回と5回目の顧客にプレゼントなどの引き留め施策をすればいいのでは？
となります。
しかし、データの最頻値は3回だった場合は、4回目や5回目で施策をしてもすでに手遅れとなります。
平均値、中央値、最頻値など使い方を考える
なので、この場合は、最頻値や、データのばらつき度合いによって中央値などを見て、施策をすべきなのです。
何年か前に、USJ行った時のクリスマスパレードの怪盗グルーです。
確か、コロナ禍だったので、人との間隔を開けるなど厳しい規制がありました。
ちょっとでも、間隔を詰めると、USJの方に注意されました。
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