施策効果は人によって違う？

新しく打ったビジネス施策がどれほど売上に影響したのか、正しく見積もることは大切です。これまでの因果推論シリーズでは、「施策を行ったグループ」と「行っていないグループ」を比べることで全体的な効果を検証する方法を扱ってきました。
今回ご紹介するのは、それをさらに一歩進めた考え方、「施策の効果は、人によって違う」という前提のもとで分析する手法、Meta Learner（メタラーナー）です。

例えば次のような状況に出くわしたことは無いでしょうか？

・同じ広告を見ても、購入につながる人と、そうでない人がいる

施策がお客様全員にうまく効くと良いのですが、実際にはそんなことはありません。人間は十人十色ですから、施策の効果もお客様が10人いれば10人とも異なるのです。
例えば、以下の表は、施策を行ったときと行わなかったときに、お客様が購買するかどうかをまとめたものです。この表のようにお客様は４つのタイプに分類できると考えられています。

この表を見る限り、施策を最も行うべきは「説得可能」タイプでしょう。その他は施策の効果が薄いのみならず、施策を行ってはいけないタイプも存在します。このようにお客様一人一人に対して、施策の効果は一律ではないのです。

機械学習と因果推論の融合

では誰が「説得可能」なのかを見極めるためにはどうすべきでしょうか？そこで登場するのがMetalearnerです。この手法は上記の問題に対して、「施策を受けた場合・受けなかった場合、それぞれどうなるか？」を機械学習モデルで予測することにより、施策の効果を推定します。因果推論と機械学習が融合した次世代の分析手法と言えるでしょう。

この方法を使えば、以下のような実務的な問いに答えることができます：
・この施策は「誰に」特に効果があったのか？
・次にアプローチすべき人は誰か？
・限られたリソースを、どこに集中すればよいか？

今後の施策をより効果的に、かつ合理的に設計するための、“次の一手”を見つける分析手法として注目されています。

本講座では、Metalearnerの仕組みを、図や身近な例を用いて、データ分析の初学者にもわかりやすく解説します。実装にはR言語を使用しますが、コードはその場でコピー＆ペーストで動かしながら学べるため、Rを触ったことがない方でも安心してご参加いただけます。また、演習には実際のマーケティングの現場でよく見られるようなデータを使用します。実務とのつながりを意識した構成のため、学んだ内容をそのまま現場に活かすことができます。

これまでの因果推論シリーズを受講された方はもちろん、「今より一歩進んだデータ分析の視点を持ちたい」と考える方にもおすすめの内容です。
ぜひこの機会に、Metalearnerという武器を手に入れてみませんか？