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2006.10.23

『多変量解析』なんて怖くない!〜概念を理解し、問題解決の糸口を割り出そう〜

多変量解析とは、マーケターが最も意識すべき統計解析手法のはずが、実は苦手な人が多いのも事実。実際に解析することも必要ですが、その前に多変量解析の概念を、苦手意識を持つマーケターの方々にノヤンがレクチャーします。

ミミズクのノヤンじゃ。データベースマーケティング一筋にもう20年以上も研究を続けてきたんじゃが、このシリーズでは企業のマーケティング担当者が理論武装するための基礎理論を学んで欲しいんじゃ。

記念すべき第一回目は「多変量解析」じゃの。
マーケターが最も意識すべき統計解析手法の考え方、つまり概念を知って欲しいんじゃ。
日本の企業内でマーケティングを担当している人の多くは文系の人じゃから、数学や物理が苦手な人が多いんじゃ。でも概念は知っておかないと事象を説明できんから予算を獲得したり、問題に手を打ったりできないんじゃよ。

マーケティングキャンパスのマーケティング用語集で「多変量解析」を調べると、こんな風に書いてあるの。

  • 多数の変数間の相互の関係性をとらえるために使われる統計的手法の総称。主に分類や予測に使用される。分析手法は、重回帰分析、判別分析、因子分析、クラスター分析、数量化分析など、多岐に渡る。例えば、売上などの予測を目的として、その因果関係を数式でモデル化する際などに使用される。

ノヤン「なんのことやらわからん」というため息が聞こえてきそうじゃな・・・。こういうややこしい書き方をするから文系のマーケターが統計分析を嫌いになってしまうんじゃよ。(ぷんぷん!)

そもそも言葉が悪いんじゃ。たくさんの変数があるから多変量解析というんじゃが、なんで「多変数」にしなかったのかの?不思議で仕方がないわい。
まぁ、それはそれとして、ざっくりと概念を説明するとこんなもんなんじゃ。

あるお店で顧客ごとに1年間の売上データをとったとする。よくあるスタンプサービスじゃな。そのデータには「購入回数」「購入金額」「購入点数」「店内の滞留時間」「年間の売上合計」などがあるが、これが「変数」じゃ。そして例えば「年間売上合計」を「目的変数」として、これに影響を与えるものを「説明変数」として、その「説明変数」とその因果関係を解き明かしていくのが多変量解析なんじゃ。

例えば「購入点数」が「年間の売上合計」に関係あるかないかは、店の商品構成によって違ってくるんじゃな。個々の商品単価がほとんど同じであった場合、購入点数は重要な説明変数になりうる。レディースのセレクトショップのように商品単価に大きな違いがある場合は、ほとんど意味が無いかもしれんのじゃ。

つまり、「年間売上合計」を目的変数に、「購入点数」と「購入回数」を説明変数とし、説明変数の因果関係を「積」つまり掛け算の関係だとすると、「購入点数」が増えれば「年間売上合計」が増えなければならないんじゃ。しかしその購入点数の単価がハンカチ1000円からスーツ20万円までの単価の幅があった場合、低額商品をいくら購入しても必ずしも売上はそれほど増えない、つまり因果関係は証明できないことになるんじゃ。

じゃから、何を説明変数にし、何を検証し、どういうモデルを導きだそうとするかというところでセンスが求められるんじゃよ。
ちなみに、この多変量解析とその化け物であるデータマイニングとの最も大きな違いは、多変量解析が仮説の検証に使われることが多いのに対して、データマイニングが「意外性」を求めるところなんじゃ・・・。まぁ本当を言うとあんまり意外な傾向って出ないもんなんじゃがの。

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