ROI Ledger
| Metric Type | Traditional Analytics | ROI Ledger |
|---|---|---|
| What it measures | Correlation (opens, clicks) | Causation (revenue attributed) |
| Control group | None | Holdout group (10-20%) |
| Attribution | Last touch / First touch | Multi-touch with UUID tracking |
| Proof level | "Looks like it worked" | "AI generated $X revenue" |
💡TL;DR
ROI Ledgerは、すべてのプレイを相関ではなく増分ドルに紐付ける透明性のある因果優先の記録です。各施策のトリートメント、コントロール、信頼度、ペイバックをエンコードし、RevOpsが監査可能な形で月次予算を再配分できます。因果手法（RCT、ホールドアウト、アップリフトモデリング）をデフォルトで使用。
定義
すべてのAIアクションをUUIDで追跡し、ホールドアウトテストを用いて実際の売上貢献を帰属させる台帳システム。
🏢SMBチームにとっての意味
経営陣の承認には証明が必要。「AIがメールを多く送った」では不十分。ROI Ledgerは週次レポートでAIアクションが対照群と比べてどれだけの売上を生成したかを正確に示す。
📋実践例
ヘルスケアテック企業（15人、ARR 420万ドル）が2つの小規模RCTをシードに、10件のメールキャンペーンでPIE式予測増分性を実行。レジャーエントリはキャンペーン#6が+18%の増分サインアップ（CAC 74ドル、90%CI）を示し、#8はリフトなし。月1.2万ドルを#8から#6にシフトし、60日で+3.1万ドルARRを獲得、CACペイバックを7.1ヶ月から5.4ヶ月に短縮。
🔧実装ステップ
- 1
すべてのプレイを標準化：仮説、トリートメントグループサイズ、コントロール定義、主要指標、MDE、信頼度、コスト。
- 2
四半期ごとにチャネルあたり少なくとも1つのシードRCTを実行し、アップリフトモデルをキャリブレーション。出力を「モデル化」vs「測定」でタグ付け。
- 3
広告プラットフォーム/CRMからレジャーへの取り込みを自動化。2サイクル後に因果エビデンスがなければ支出増加をブロック。
- 4
月次「資本再配分」テーブルを公開：移動したドル、根拠、予想増分収益。
❓よくある質問
SMBの予算には過剰では？
因果的読み取りは無駄を防ぐ。月5千ドルのチャネルでも20%の漏れになりうる。軽量RCT（地域またはオーディエンス分割）は大きな支出なしに明確さを提供。
サンプルサイズが小さい場合は？
逐次テストとベイズ信頼区間を使用。4-6週間で集計。ボリュームが低すぎる場合はエビデンスレベルを下げ、よりクリーンなテストが実行されるまで支出を制限。
⚡Optifaiでの活用
Self-Improving ROI Ledgerが全アクションを追跡し、週次の帰属レポートを生成。
Self-Improving ROI Ledger📚参考文献
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