因果関係分析とは|因果関係分析の方法と効果的に行う5つのステップ

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因果関係分析とは

因果関係分析とは、原因と結果の関係性に着目し、適切な手法を用いて原因と結果に関連があるかどうかを判断していく分析のことです。例えば、ある施策を実施した3か月後に売り上げが激減したときに、施策と売り上げ減少の間に関連があるかどうかを調べることが因果関係分析です。

因果関係とは?

そもそも因果関係とは、ある出来事が別の出来事を直接的に引き起こす関係のことで、Aが原因でBという結果になったという関係性にあることを言います。例を挙げるならば、雨に濡れたため(原因)風邪を引いた(結果)というような関係のことです。

なぜ因果関係が重要か

因果関係を正しく理解することは、問題解決を図るために最も大事な要素となります。

上記の例で考えてみると、風邪の原因が雨に濡れたことであるにも関わらず、近頃の不規則な生活が原因だと思ってしまい対策として規則正しい生活をしたところで、問題の解決には至りません。

問題を解決するためには、なぜその問題が起きてしまったのかという原因をきちんと探り理解することが求められるのです。

因果関係分析の方法

とはいえ、因果関係分析って難しそうだなと感じる方も多いのではないでしょうか。でも、大丈夫です。因果関係分析を行うための方法にはいくつかのパターンが存在します。このパターンを理解してしまえば、因果関係分析を難しく考えずに行うことが可能です。今回は、因果関係分析の代表的な5つの方法に関してご紹介します。

回帰分析

回帰分析とは、相互依存があると考えられるデータに関数を当てはめることで、統計的な手法を用いてデータの関係性についての説明・予測・影響関係を検討する方法です。つまり、ある変数y(目的変数)の変動が別の変数x(説明変数)の変動によるものかどうかを検討するための方法ということです。

数値を用いて予測をするので、統計的で根拠のある推論をすることができるというメリットがあります。

重回帰分析

重回帰分析とは、回帰分析の変数x(説明変数)が2つ以上ある回帰分析のことで、回帰分析以上に高度な分析ができる方法です。説明変数である変数xが複数あることにより、引き起こされた結果が何によるものであるかをさまざまな要素から推論できるメリットがあります。

数量化Ⅰ類

数量化Ⅰ類とは、カテゴリーデータを説明変数とした場合に、目的変数との関係を関数に当てはめることによって、データの関係性の説明・予測・影響関係を検討する方法です。数量化Ⅰ類は重回帰分析とよく似た分析方法なのですが、違いは説明変数となるデータの種類です。重回帰分析では数量データが説明変数になるのに対し、この数量化Ⅰ類ではカテゴリーデータが説明変数となります。これにより、より濃い予測分析を行うことが可能になります。

主成分分析

主成分分析とは、たくさんある量的な説明変数をより少ない数の指標や複数の変数が合体した合成変数に要約する方法です。つまり、数多くの次元(指標)のデータから、全体を見通しの良い1~3次元程度のデータにわかりやすく要約する方法ということです。

主成分分析は、元のデータが持っている情報をできるだけ損ねることなくデータ全体の雰囲気を可視化して、誰でも理解できる形に整えることができるという特徴があります。

クラスター分析

クラスター分析とは、外的基準のはっきりしていない大きな集団のデータから、似た者同士を集めてデータを分類することで行う統計的な分析方法です。

クラスター分析では似ているか似ていないかを基にデータを分類していくため、他の因果関係分析方法とは違って、その結果や考え方が人によって異なる場合があるのが特徴です。このクラスター分析は主に、ターゲット分析やペルソナ分析、ブランドのポジショニング分析などに用いられています。

因果関係分析を効果的に行う5つのステップ

いずれの分析方法を用いるにしても、因果関係分析をより効果的に行うためには、大事なポイントが5つあります。この5つをきちんと守り、手順どおりに分析を行うことができれば、効果的かつ有効な分析結果を導き出すことができるでしょう。以下で詳細にご紹介します。

因果関係分析を効果的に行うステップ1:アウトカムを検討する

ポイントの1つ目としては、分析対象となる施策などの出来事における成果であるアウトカムが何であるのか、検討することです。

このアウトカムは、例えば売り上げであったりアクセス数であったり購買回数であったりします。これらは多くの場合分析グラフのy軸になるため、アウトカムが何でどうなることが望ましいのかを分析を始める前に検討しておくことが大切です。

因果関係分析を効果的に行うステップ2:解析単位を決める

続いてのポイントは、検討したアウトカムに関してどの角度、視点で分析するのかという解析単位を決めることです。

この解析単位とは、例えば製品やエリア、サイトや店舗などのことです。解析単位を決めることで、解析単位ごとのアウトカム(例えば製品ごとの売り上げ、サイトごとの購買回数など)を明らかにするというように、解析の目的が明確になります。

因果関係分析を効果的に行うステップ3:説明変数を探す

3つ目のポイントは、アウトカムに何らかの影響を与えるであろうパラメータである説明変数を探すことです。

説明変数は分析におけるx軸に当たるもので、この部分が変化することでy軸であるアウトカムの値が変わる関係性にあります。期待するアウトカムの状態になるためには何が変わればいいのか、これが説明変数にあたるもので、統計における仮説となります。

因果関係分析を効果的に行うステップ4:検証する

4つ目のポイントは、探し出した説明変数をA/Bテストなどで動かしてみることで、アウトカムとの因果関係を検証することです。

説明変数を動かすためにどんなことをすればよいのかについては、現場のノウハウが必要となる部分でもあるので、担当者と情報共有することが望ましいでしょう。この検証を丁寧に行うことが、因果関係分析をより意義のあるものにします。分析の結果、因果関係が見つかっても見つからなくても重要な成果です。

因果関係分析を効果的に行うステップ5:マーケティングに活用する

最後のポイントとなるのが、これまで行ってきた検証結果を基に多角的に分析を行い、マーケティングに活用していくことです。このステップが一連の流れの中では最も大切で時間をかけるべき部分です。何か解決したい課題があったとして、

因果関係分析の注意点

因果関係分析を行うときの注意点としては、思い込みで分析を進めることなく常に客観的な視点を持って、丁寧な分析を行うことです。

因果関係はデータだけを見ていても発見できるものではなく、自分自身の力で因果関係となる事柄を紐解いていく必要があります。その過程で勘違いや思い込みをしてしまうと、せっかくの分析が意味をなさないものになってしまうため、注意しましょう。

原因は何か結果は何か

因果関係分析で特に大切なことは、原因と結果が何であるかをよく見極め、科学的、論理的に説明できることです。

結果だけを見て、きっと原因はこれだと決めつけてはいけません。本当の原因は陰に潜んでいるケースもあるため、慎重に冷静に分析して判断していきましょう。原因を正しく特定できないと起きた結果の改善や解決策が適切なものでなくなってしまいます。

時間と労力を無駄にしないためにも、原因と結果を適切に見極めることが大切です。

因果関係分析を上手に使おう

因果関係分析は問題解決の思考力が要求されるため、能力を身に付けることでマーケティングなどの場面で大いに有効活用することができます。

一見因果関係が明らかに見えるような問題であっても、因果関係分析によって真の因果関係が見つけられ、結果的に最も効率よく問題解決に取り組むことができるでしょう。

因果関係分析に力を入れることで、現在の自分たちの問題は何か、何をどう解決すれば良いのかなどが明確になり、仕事への取り組み方にも変化が現れるはずです。ぜひ、因果関係分析をうまく活用してみてください。

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