Marketing Causal Inference
| Analysis Type | Correlation | Causal Inference |
|---|---|---|
| Question | "What happened together?" | "What caused what?" |
| Example | Email opens correlate with sales | Emails caused 15% more sales |
| Method | Regression analysis | Holdout/control groups |
| Executive credibility | Low ("maybe") | High ("proven") |
💡TL;DR
Marketing Causal Inferenceは、アクションが結果を引き起こしたことを証明する—単に一緒に起きたことではなく。相関は「メールを受け取った人も購入した」を示す。因果推論は「メールが購入を引き起こした」を証明する。SMBにとって、この違いがデータ駆動の意思決定をしているのか、データで正当化された推測をしているのかを決定する。ホールドアウトテストが主要な方法：処置を受けた人と受けなかった人の結果を比較。
定義
実験設計を用いてマーケティング/セールスアクションと収益結果の間の因果関係（相関だけでなく）を確立する統計手法。
🏢SMBチームにとっての意味
ダッシュボードは相関を示す：「メールを受け取った人も購入した」。因果推論は因果関係を証明する：「メールが購入を引き起こした」。これが希望と証明の違い。
📋実践例
B2B企業のダッシュボードは、メールを開封した顧客の40%がコンバートしたことを示した。メールが機能していると仮定した。しかしホールドアウトテストを実行：メールなしグループの38%もコンバート。「40%の相関」は実際には2%のリフトに過ぎなかった。因果的インパクトが高いチャネルに予算を再配分。
🔧実装ステップ
- 1
質問を特定：どのアクションのインパクトを測定したい？
- 2
実験を設計：処置群と対照群にランダム化
- 3
クリーンな分離を確保：対照群は異なる処置ではなく処置なし
- 4
両グループで同じ期間に同じ結果を測定
- 5
因果的インパクトを計算：処置群の結果 - 対照群の結果 = アクションによる因果
❓よくある質問
なぜ相関は意思決定に十分ではない？
相関は誤解を招く可能性があるから。高意図の購買者はメールありなしに関係なくコンバートしたかもしれない。相関はメールにクレジットを与える；因果推論はそれが実際に役立ったかをテストする。誤帰属は効果のないアクションへの予算浪費につながる。
統計的有意性を得るには小さすぎる。どうすればいい？
より長く実行（30日ではなく60-90日）、類似アクション間で集計、または方向性のある発見を受け入れる。不完全でも因果的証拠は純粋な相関より良い。小さく始め、価値を証明し、その後大きなサンプルサイズに投資。
⚡Optifaiでの活用
ROI Ledgerは因果推論のためにホールドアウトテストを使用。週次レポートは単なる相関指標ではなく、因果的に帰属された収益を表示。
Self-Improving ROI Ledger📚参考文献
- •
- •