外れ値には、お宝が眠る。データ分析の罠に陥らない「3つのコツ」

 

マーケターが本当に達成したいのは、「外れ値」では？

 （３）3つ目は「外れ値にはお宝（インサイト）が眠っていることがある」です。

 ブランドCと、ブランドDをご覧ください。右側の方に明らかにパターン（直線）から外れた値があります。

 これは外れ値と呼ばれるものです。データサイエンスの世界ではデータ処理の段階で（2)で紹介したパターンを見つけるために、この外れ値を外します。

 それはプロセスとしてとても正しいのですが、実はこの外れ値にお宝が眠っていることがあります。

 例えば、ブランドDをご覧ください。外れ値を外して分析すると先ほども述べたように、テレビCMのGRPは売上シェアとの関連がないという結論が出て、分析は終わってしまいます。

 ここで発想を逆転して考えてみると、1400GRPの時だけ売上シェアが過去のパターンを超え、20％を達成しています。ここには何か秘密があるに違いありません。



 もしかしたらテレビCMのクリエイティブが人気マンガ「鬼滅の刃」とのコラボレーションかもしれません。あるいはテレビCMと連動して、何か特別なキャンペーンを実施したのかもしれません。

 そうであれば、そこに再現性を求めればいいのです。パターンを見つけた後にパターンを外れているものを探し、その理由を考えること、それが3つ目のコツになります。

 統計処理は、あくまで最大公約数的な答えを導き出すもので、とても大事なことです。一方で、ブランドDのケースで考えてみてください。マーケターとして達成したいのは、外れ値の方ではないでしょうか？

 であれば、平均や相関分析などで分かった気になるのではなく、ローデータを可視化し、パターンを見つけ仮説を立て、また外れ値に注目してインサイトを構築してみるのは、いかがでしょうか？