因果探索ソリューション
causal analysis for Macromill
データに潜む原因と結果の関係を見える化
因果構造可視化のプロセスを自動化し、複数変数間の高精度な因果構造を明らかにします。
特長
因果構造の可視化
ブランド好意度、購入意向、顧客満足度など、ビジネス指標を取り巻く様々な要因を因果構造図に整理し、可視化することができます。
分析者の主観に頼らない「客観性」
マーケティング施策効果は「施策を実施したデータ」と「施策を実施しなかったデータ」の「差」で定義できます。マーケティング施策を行った際に観測できているのは、前者の施策を実施したデータのみとなるため、施策を実施しなかったデータを予測することによって、効果の検証を行います。
有効なアクションへの示唆
ブランド好意度など重要なビジネス目標を目的変数に置き、因果分析を実施することで、「どの要素がビジネス目標の向上に強い因果関係があるか」を把握可能です。把握によって、施策の優先順位やリソースの最適な配分など有効なアクションへの示唆を受けることができます。
活用事例
購入理由構造を分析したい
アンケートで当該ブランドの好意度と、その要因を聴取しcausal analysis for Macromillで因果分析を実施。 当該ブランドは、「美容師・プロの評価の高さ」がブランド好意度に強い因果関係を持っていることが明らかになりました。また、この「美容師・プロの評価の高さ」はネット上の評価の高さ、知人、友人からの評価の高さが起因していることもわかりました。
料金・スケジュール
分析対象となるデータや活用用途に応じて変動します。詳細はお問い合わせください。
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