営業部長がこう聞きます。「うちの営業は、年に何回訪問すべきなんだ？」 集計では、年9回以上訪問した顧客の契約金額は0〜2回の顧客の3倍。「多いほど良い」と答えたくなります。 これまでの9回は「やる／やらない」の2値の施策...

手法を決め、数字が出て、資料を作りました。レビュー会でデータに詳しい役員がこう聞きます。「その422円、信じていいの？」 この問いに「頑健です」と答えてはいけません。答えるべきは「どういう条件なら覆るか」です。今回は第2...

EconMLには SLearner、TLearner、XLearner、DRLearner……と手法が並んでいます。「結局どれを使えばいいのか」。いちばん多い質問です。 今回は事例を変えて、BtoB法人営業の「重点フォロ...

第6回の1枚を見た上司が、次にこう言います。「で、何枚配る？ いくら儲かる？」 ここで問いが変わります。これまでは「効果はいくらか」でした。今回は原価を入れて、「誰に配ると、いくら残るか」を答えます。クーポン1枚の原価は...

第5回の因果フォレストの結果を持って、エライ人に報告に行ったとします。 「効果は1人ひとり違っていて、1,000本の木（ディシジョンツリー）の平均で……」と言いかけたところで、こう返されます。「で、誰に配ればいいの？」 ...

第3回で「誰に効くか」を見るとき、X には購入頻度と休眠日数を入れました。なぜその2つだったのか。正直に言えば、「効きそうだから」という勘です。 実務では、その勘が外れます。今回は勘に頼らず、施策より前に決まっている変数...

ここまで3回、購入頻度と休眠日数を X に、会員ランクや流入経路を W に入れてきました。「なぜその振り分けなのか」は後回しにしてきましたが、今回がその答え合わせです。 （第1回）「クーポンを使った人ほど買っている」は本...

前回、クーポンの効果は 平均422円 と推定できました。 ここで一つ考えてみてください。 「クーポンは全員に422円ずつ効く」のと「効く人は800円、効かない人は0円で、ならすと422円」のとでは、施策の打ち方がまったく...

前回は、クーポン施策の「本当の効果」が 413円 だったことを、答えを仕込んだサンプルデータで確かめました。単純比較の2,268円も、会員ランクで層別した594円も、正解には届きませんでした。 では、正解を知らない実務の...

クーポンを配った顧客の30日間の購入金額が、配らなかった顧客の1.8倍だった。 この数字を見て「クーポン施策は成功」と報告書に書いてしまう。 データ分析の現場で、最も頻繁に起きる間違いです。 結論を先に3行で書きます。 ...