あなたならどのデータを最重視しますか？
「データたくさんとったけどよくわからない」
「結局何を変える必要があるのだろうか」
様々な手法で分析をしてみたものの、
結局方針としてどのように行動に移すか、
何を重視して決断するかというのは難しい判断になります。
そんな時に判断ができる基準や
正しい数値の見方をすることができていれば
決断するのが楽になると思いませんか？
こんにちは！
はやとです
前回は重回帰分析についてお話しをしました。
重回帰分析では様々な変数を用いて
一気に分析をすることができるので、大変便利なツールです。
その一方で見出された関係性が多ければ多いほど
どの数値をあてにしていこうか迷うことも増えると思います。
そこで今日は出てきた数字に対して
どのように採択をするかについてお話をしていこうと思います。
数字では区別できないものを区別する
売り上げやDMの数など具体的な数字として
考えるものはプラスにして可視化する事は良いです。
一方、性別や大人、子供の分類、
職業などの数値で定義されていないものを
グラフにすることはできませんね。
ですが、片方を０、もう片方を１
として、それぞれの値をグラフに入れていくという
やり方は可能なのです。
たとえば、女性を０、男性を１と考え、
それぞれの売り上げを入力していくと以下の様になります。
こうすることで、
男女間に違いがあるのかについて
グラフで確認をすることができるようになります。
②何を最重要視するか
性別や年齢、収入と顧客単価など、
様々な要素同士で考えてみた中で、いったいどれが
最も強く影響を及ぼしているのかを
言い当てるには、
ｐ値と回帰係数というものを使います。
例えば下のようなデータを得たとします。
この中で、顧客単価に対して最も影響力があるものは、
まずｐ値が0.05以下であるということが
まず、天秤にかけられるための
前提条件になります。
ｐ値というのは、要するに
誤差と考えられる可能性のことで、
一般的に５％を下回れば
誤差とは考えにくいと判断されます。
つづいて回帰係数ですが、
この値の大小だけでも
実はまだ判断できないのです。
この回帰係数というのは、
グラフの傾きに相当するので、
それぞれの値が何を基準にしているのかを
まずは明確にしなくてはならないのです。
例えば、男女なら、
先ほど説明した０から１で、１に対する大きさ。
年収ならば10万円単位、
年齢ならば１歳ごと上がるにつれて
どれだけの顧客単価変化があるのかを
表した係数になるのです。
このことから、
女性であれば、男性に比べて
1人当たり2000円
売り上げを伸ばすことができ、
１歳年齢が高ければ、
500円の売り上げを高めることができます。
ならば、
女性へのアプローチをする施策を考えよう！
とお思いになるかもしれませんが、
それではまだ危険です。
全体で1万人の顧客がおり、
男女は半分ずつとした場合、
1人当たり2000円の効果があるとしても、
5000人しかその対象にすることができません。
2000円×5000人＝１千万円
一方、年齢層を5歳上の人への
アプローチを増やそうとすれば、
1人当たり500円ですが、5歳分、
かつ1万人という対象は狭まらず、
500円×５歳分×1万人＝2千5百万円
となり、施策を打つのであれば、
見込みが高いと考えられる
年齢を基準にした考えが適していますね。
以上の様に、
一見よさそうに見えても
実はそんなことはないという事は
多々あります。
表面的な数値に惑わされないようにしましょう。
ここで、エクセルでどのように
ｐ値と回帰係数を算出させるかを
紹介したいと思います。
＝TTEST(範囲)
=SLOPE(範囲)
これらの関数を入力すれば出てきます。
ぜひチャレンジしてみて下さい！
最後に一つクイズです。
先ほどのグラフにおいて、
DM送信により
見込まれる効果はどれくらいだと思いますか？
クイズの答えは一番最後に書いておきます！
それではまた！
答えは、、、
400円×1万人＝400万円
