図で学ぶとわかりやすいんです！｜マーケティングと重回帰分析 – その1

2021.03.17 コラム

図で学ぶとわかりやすいんです！｜マーケティングと重回帰分析-その1
そもそも、重回帰分析とは？
分析の手順
次回は、統計用語７つを理解しましょう
マーケティングと統計の記事まとめ

図で学ぶとわかりやすいんです！｜マーケティングと重回帰分析-その1

マーケターの必須スキル・プロモーションの分析に、重回帰分析を使ってみましょう。5回にわたって、重回帰分析の基本を学びます。まずは、図を使って「ざっくり」と重回帰分析を理解するところからスタートです。

重回帰分析は比較的理解がしやすく、一定の理解度があれば汎用的に使える分析方法です。しかし、これを独学で学ぼうとすると、色んな専門用語や数式などが理解できないために、その価値を感じられる前につまづいてしまうことも少なくありません。難しいことはさておき、図を使ってシンプルに重回帰分析を理解していきましょう。実際の分析は行いません。概念や分析の手順がわかればOKです。

そもそも、重回帰分析とは？

まずは、データ分析の定義についてです。データ分析とは、「有限個のデータをもとに未知の情報を推定する技術」のことです。もっと簡単に説明すると、「たくさんのデータの中から、新しい情報を見つけだして知りたいことへのヒントとする」になります。

重回帰分析は、「ひとつの成果」に対して「複数の要因」がある場合に、その相関と影響の度合いが測れる分析です。たとえば、「新商品が売れた」（ひとつの成果）には、「テレビCM」「オンライン広告」「SNSキャンペーン」と複数の要因が関係してくる。成果とそれぞれの要因は、本当に影響があるのか。影響があるならば、どのくらいの度合いかを推定することができるのです。プロモーションの分析に重回帰分析が向いている理由はコレです。

分析の手順

続いて、分析の手順について見ていきましょう。 STEPは３つ。成果を選び・要素をリストアップし・成果と要素の組み合わせを作る、です。

手順① 成果を選ぶ

初めに、今回の分析によって知りたいことを成果（目的変数）として決めます。実務的には、何らかの施策を通じて「増やしたい」（もしくは減らしたい）ことを持ってきます。たとえば、プロモーション案件においての成果といえば「商品の購入数」がイメージしやすいですね。その他にも、「ウェブサイトへのアクセス数」「会員数」「メルマガ購読数」と、どのような分析をしたいかにより成果もいろいろなことを設定できます。

手順② 要素の候補をリストアップする

続いて、成果に関係がありそうな項目を要素の候補としてリストアップしていきます。もし、初めから影響していそうな要素にアテがあれば、それほど多くを洗い出す必要はありません。いっぽう、あまり明確なアテがない場合は、幅広く候補を出しておき、分析をしながら絞り込んでいく方が良い分析結果を得られることが多いです。成果を「商品の購入数」としたとき。思い浮かべやすい要素は「広告費」ですが、ほかにも「開発費」「競合他社の値下げ」「競合他社のキャンペーン」など、複数当てはめることができます。要素の候補を出し、優先順位を決めたらデータの準備に移ります。

手順③ 要素の候補の最適な組み合わせを作る

ここまでの手順を踏んで、初めて分析のプログラムを実行します。重回帰分析はエクセルでできますが、その裏では「ピックアップした要素の候補を取捨選択しながら、ひとつのモデル（成果を説明する要素の組み合わせ）を作っているのだ」と理解してください。作成したモデルを評価する指標として「決定係数」「t値」「p値」などがあげられます。この指標の詳細については、あらためて。