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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12 章　その他のデータサイエンスの問題と技法

12.6

 データ主導による原因説明と

バイラルマーケティングの例

この本の

2

章と

11

章で軽く触れた重要なトピックとしてデータ主導による「原因説明」

があります。予測モデルはビジネスの問題に極めて役立ちますが、いままで説明してきた各

種の予測モデルは原因に対する知識よりも相関関係に基づくモデルでした。しかし、現象を

深く調査して、何が何に影響するのかを調べたいことがよくあります。これをやりたいの

は、単にビジネスをよく理解したいためかもしれませんし、データを使用して意思決定を改

善し、望ましい結果を引き起こすためにどうするかを決めたいのかもしれません。

詳細な例を考えてみましょう。最近、「バイラル」マーケティングが非常に注目されるよ

うになりました。バイラルマーケティングの一般的な説明は、顧客同士が製品を購入する際

に影響し合うのをこのマーケティングによって手助けすることです。例えば、マーケターは

特定の顧客に「種まき」（例えば製品を無料であげるなど）をし、その顧客らが「インフル

エンサー」となることによって相当な利益を得ることができます。インフルエンサーは自分

の知人が製品を購入する可能性を増加させます。バイラルマーケティングにおける聖杯とし

て人々が目標としているのは、伝染病のように広がるキャンペーンを作り出すことです。し

かし、「バイラル（ウィルス）」という言葉の裏にある重要な前提は、実際に顧客が互いに影

響し合うということです。それでは、どれくらい影響し合うのでしょうか ...