戦略的データサイエンス入門 ―ビジネスに活かすコンセプトとテクニック

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11.2　より洗練したやり方で乗り換え問題を再考する

は、この問題をより詳細に検討し、寄付金のケースで適用したのとまったく同じ、基本的な

データサイエンスのコンセプトを適用してみましょう。

11.2.1

 期待値フレームワーク：より複雑なビジネス上の問題

を構造化する

まず、ここで解決すべきビジネス上の問題とは、正確には何でしょうか。乗り換え問題の

基本的な問題設定を確認しておきましょう。この例では、携帯電話事業の乗り換えという深

刻な問題を抱えています。マーケティング部門は乗り換えを防ぐための特別なオファーを用

意しました。したがって私たちのタスクは、全顧客の中から、オファーを提示すべき、適切

な集合を決めることです。

初めは、契約期間終了直後に最も乗り換えを行いそうなのはどのような顧客なのか、とい

うことをデータから見つけようと考えていました。ここでも引き続き、契約期間が切れそう

な顧客には着目することにします。なぜなら、契約期間が切れそうなときが最も乗り換えが

発生するからです。しかし、オファーを提示すべき顧客は、最も乗り換えそうな顧客で本当

に合っているのでしょうか。

その問いに答えるには、一度基本コンセプトに立ち戻り、解決すべきビジネス上の問題は

正確には何なのか、ということについて考える必要があります。なぜ乗り換えが問題になる

のでしょうか。それは、乗り換えが金銭的な損失をもたらすからです。つまり、本当のビジ

ネス上の問題とは、金銭的な損失が発生すること、ということになります。もし仮に、顧客 ...