CARTA ZERO、統計的因果推論でインフルエンサー施策の売上貢献度を解明する新ソリューションの実証実験を実施

株式会社CARTA ZEROは、POSデータやEC売上データと連携して、インフルエンサー施策やSNS広告などの統合的なマーケティング活動が売上に与える影響を統計学的に明らかにする「統計的因果推論ソリューション」の実証実験を行ったことを発表しました。

今回の検証においては、グレンジャー因果性検定とインパルス応答分析(IRF)を活用することによって、従来の相関分析では実現が難しかった「施策と売上の因果関係」の特定を可能にしたとのことです。加えて、売上貢献度の可視化や精度の高い将来予測も実現しています。

このソリューションは、インフルエンサー施策による売上貢献度の把握、デジタルブランディング施策とPOS・EC売上といったKPIとの関連性の可視化、広告予算の最適な配分などの課題解決をサポートするものです。

この記事の目次

開発背景

現代の企業におけるマーケティング活動は、SNS、デジタル広告、動画配信、店頭販促といった複数チャネルをまたいだ形で高度化が進んでいます。しかしながら、複数の施策が同時進行する環境においては、「どの施策が、いつ、どの程度売上に影響を与えたのか」を正確に把握することは簡単ではありません。

同社では、この「相関関係(同時期に売上が発生した可能性)」と「因果関係(施策が売上増加の要因となった事実)」の区別が不十分であることが、適切な予算配分や投資判断を難しくしている要因の一つであると考えており、統計的因果推論ソリューションの開発に取り組んだとしています。

グレンジャー因果性検定を活用して、各マーケティング施策が売上に対して統計的に有意であるかどうか(p値<0.05)を判定します。95%以上の信頼水準で因果関係が認められた施策のみを抽出することで、偶発的な売上変動を除外します。真に売上に貢献する施策を特定することができます。

インパルス応答分析(IRF)を用いることで、施策実施後の売上推移を時系列で可視化できます。「即時的な売上リフト」だけでなく、「効果が最大化するピーク日」「効果の持続期間」「累計売上貢献度」などを詳細に把握し、初動型・持続型といった効果特性の分析を可能にします。

過去の分析結果をベースに、予算増減に応じた売上変化をシミュレーションできます。「予算を2倍にした場合の売上リフト予測」や、「目標売上から逆算した最適予算の算出」など、データに基づいた投資判断を支援します。

本ソリューションは、以下のような課題を抱える企業の解決を支援するものです。

本ソリューションを先行導入した国内コスメブランドの新商品ローンチ施策においては、統計的アプローチによる施策評価の最適化が実現されました。

グレンジャー因果性検定を活用して、インフルエンサー施策が売上に対して「統計的に有意に効いているか(p値<0.05)」を判定しました。

分析結果：再生数が同等であっても、特定のクリエイター(A氏)のみが95%以上の確率で売上リフトの直接要因であると認定されました。

成果：主観を排除し、次期施策で優先起用すべき「売上に直結する人物」をデータで特定することができました。

インパルス応答分析により、投稿後の売上リフトの発生タイミングと持続期間を可視化しました。

分析結果：投稿当日に急増する「即日効果型」と、数日後にピークを迎え1週間持続する「持続型」の2パターンを特定しました。

成果：キャンペーン初日に即日効果型を配置し、中盤に持続型を組み込むなど、期間全体を見据えたスケジュール設計や、施策フェーズに応じたクリエイター配分の最適化が可能となりました。

蓄積されたデータをベースに、予算変動が売上に与える影響をシミュレーションしました。

分析結果：「予算倍増時の売上予測」や「目標達成に必要な最適予算」を算出しました。

成果：資源を集中すべき「勝ちパターン」への投資判断を迅速化し、広告宣伝費のROIを大幅に向上させることができました。

出典元：株式会社CARTA ZERO