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広告効果の可視化とマーケティング投資の最適化配分

広告効果の測定で起こりがちな「因果の逆転」「見せかけの効果」に騙されないために

西内 啓氏

データ解析の対象となるカテゴリーは産業界に様々存在するが、そのなかでも、広告・マーケティングという領域においてはどのような活用可能性があるのだろうか。また、広告の効果予測に際して、適切な示唆を得るために気を付けるべきこととは何か。マスマーケティングとOne to Oneマーケティング、それぞれの現状について、データサイエンティストの西内啓氏が解説する。

因果の逆転に注意!投資効果の予測と検証

データに基づき広告やマーケティング投資の効果を明らかにしようという取り組みについて、技術的にはずいぶん前から可能だった。しかし導入コストやマネジメント、データ基盤の整備といった課題を背景に、実際に取り組んだ日本企業はそれほど多くなかったように思う。

まずは技術的にどうすれば可能になるか、という点について述べよう。統計学の一分野に統計的因果推論というものがあり、例えば今回のテーマで言えば「広告に接触した」という原因によって、どれだけ購買行動という結果が変わりうるかという因果推論をデータから明らかにしようとするものである。

最も簡単な統計的因果推論は、ランダム化比較試験あるいはA/Bテストと呼ばれる手法によって可能になる。典型的な例はダイレクトメールやオンラインクーポンなど、顧客に対しOne to Oneで働きかけられる媒体を用いたマーケティング活動である。ランダムな一部の顧客に対してはOne to Oneマーケティングを行い、残りのランダムな一部の顧客に対しては行わない、といった状況であればその投資効果は正確に検証できる。ランダムに...

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