PRの効果を事前に予測する【ビジネス統計解析】

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PRの効果を事前に予測する|【ビジネス統計学・統計解析】

PRの効果を事前に予測する【ビジネス統計解析】
PRの効果を分析し、次の戦略を予測するため、データマートを作成します。このデータマートでは、ダイレクトメール、バナー広告、TVCMなどさまざまなPR方法の結果を収集し、費用対効果(ROI)と利益の期待値を用いて分析します。ROIは売上からコストを引いた利益をコストで割ったもので、どのPR方法が最も効果的かを判断する指標になります。また、過去のデータ分析から売上額を予測し、利益の期待値を計算します。この分析は、たとえばNetflixが映画の頒布権の金額を計算する際に過去の売り上げを参考にしていたように、過去のデータを基にして行われます。


目次  PRの効果を事前に予測する【ビジネス統計解析】

 

PRの効果を事前に予測する

 

統計的に効果の高いPRを割り出す方法

 

費用対効果と利益の期待値から分析する

 

どのようなPRを行い、どのような成果が出たのかをデータマートとして作成します。

 

PRのデータを要因項目とし、結果をターゲット項目としてモデルを作ったり、分析したりします。

 

そうすることで、次のPRがどのような効果を出すのか予測できます。

 

ダイレクトメール、バナー広告、CM、新聞広告など、さまざまなPRのうち、どのPR方法が一番効果的でしょうか。

 

売上が上がっても、それ以上にコストがかかっていては収益的には赤字です。

 

利益をコストで割った、費用対効果(ROI)を指標にして分析を行うことで、どのようなPRを行うのかの判断材料となります。

 

ROIだけでなく、利益の期待値も重要な判断材料です。

 

ROIや利益を計算するために必要な売上額は、会社に残っている過去のデータを分析して予測します。

 

DVDのレンタル事業をしていた米ネットフィリックス社は、映画の頒布権の金額を計算する際に、同じような種類の映画が過去に売り上げた額を参考にしていました。

 

データマートを作って、検証しよう

 

まずはデータマートを作成することから始めよう

 

過去のデータを種類別に蓄積したもの、およびデータサイエンティストが必要な情報を収集して分析したものをデータマートとします。

 

広告施策に関連する主なデータの種類

 

ダイレクトメール結果
バナー広告結果
TVCM結果
新聞広告結果
雑誌広告結果

 

ROI(費用対効果)をそれぞれに設定して数値化しよう。

 

いろいろなデータを1つのデータマートにまとめてしまうことがポイント

 

 

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