# 22  ■ 商品購入の可能性を探る

【編集部より】
「データ駆動型マーケティング」授業レポ第 3 弾。あるデータを元に、どれだけの顧客が特定の製品を購入する可能性があるのかを割り出すには・・・ ? エクセルを使って解決します !

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コーネル大学ジョンソンスクールの人気授業、Data Driven Marketing ( データ駆動型マーケティング ) だが、エクセルを使い、モデルを作って検証、みたいな授業なので、内容・雰囲気を伝えるのが難しい。とりあえず今回の宿題の内容をダイレクトにお伝えしてみる。

どういうタイプの顧客が、どれくらいの確率で自社の商品を買うか分かったら、競争上かなり有利だろう。確率の高いところに集中した戦略を取ったり、確率がある程度低いところを底上げしたり、色々な手が打てる。

今回の Data Driven Marketing で、あるデータを元に、顧客がある商品を選ぶ確率のモデルを作り上げることを目指す、という宿題が出た。顧客がどの商品を買ったかというデータ、いくら払ったかのデータ、及び、 4 つの商品のチョイスそれぞれに対してどのような印象を抱いているか、価格、維持費など 8 項目にわたる評価 ( 1-9 段階 ) のデータがある。これを使ってモデルを作る。以下、エクセルを使ったステップで、実際にやっていないと想像がつきにくいと思われるが、イメージだけでも嗅ぎ取っていただければと思う。

まず、顧客の評価をもとに、各顧客による各商品ごとの有用性をはじき出す。

これは、購買に結びつく評価の合計みたいなもので、各項目の評価に、項目のウェイトを掛け合わせ、ブランドエクイティ ( 固定値 ) を足すことによって計算される。

商品 1 の有用性 ＝　a ( ブランドエクイティ ) ＋ b1× ( 価格の評価 )＋b2× ( 維持費の評価 ) ････　

＃b は各項目の重要度/ウェイトづけ

といった具合。

しかし、この時点では a と b の値は分からないため、仮定の値をおいておく。

仮に出した 4 つの商品の有用性をもとに、それぞれの商品が選ばれる確率をはじき出す。これはそれぞれの商品の有用性を全商品の有用性で割ったもので出される。

これらの確率と、実際の購入を掛け合わせて、実際の購入とモデルによる確率がどれくらい整合しているかを計算する。モデルが完璧であればこれが 1 になるはず。

ここで、ソルバー ( エクセルの中の計算機能で、モデルを瞬時にリピート計算して最適解をはじき出してくれる機能 ) を用い、モデルができるだけ 1 に近づくような a と b ( 先ほど仮設定していた ) を求める。

このモデルに基づいて各顧客の商品購買確率を出し、実際とどれくらい整合しているかを見てモデルの有意性を確かめる。

教授の示してくれた例をもとに、チームごとに上記のステップを踏んでみて、モデルを作る。作ったモデルを使い顧客をいくつかのセグメントにわけ、それぞれに対するマーケティング戦略を考える。

このモデルの注意点は

・顧客が商品購入する際に関連する要素 ( 価格など ) の抜けがあると致命的

・顧客の選択肢を絞ることが難しい、たとえば上記では 4 つの商品がチョイスだが、実際にはカテゴリーを越えたチョイス ( アイスを買うのをやめてポテトチップスを買おう ) などが発生する場合があるが、追いきれない

これらの注意点に気をつければ、かなり使える手法ではないだろうか。