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重回帰分析

重回帰分析をビジネスに応用! 分析例や効果をご紹介

重回帰分析のポイント

  • 複雑な要因の組み合わせ間にある相関関係を見いだすために用いるのが「重回帰分析」です。
  • 例えば、「最適な広告手段」「売上高を大きく左右するもの」などが分かります。
  • ビジネスで重回帰分析を活用するポイントをご紹介します。

[2015年 8月19日]

要素を重回帰分析して、売り上げアップに効果的な施策を見つける!

複数の要素から重要さを比べる必要がある場合、重回帰分析を用います。そうすると、どの要素が結果に対して最も影響が大きいかが分かります。例えば、

  • 売上高に大きく影響を与える要素は何か
  • 効果的な広告手段は何か
  • 最も効果的な顧客の分け方は何か

などが見えてくるのです。影響度を把握することで、効果的な販売戦略につなげることができます。

重回帰分析をビジネスに役立てる! 代表的な効果をご紹介

【例1】複数の広告の中から、最も効果的な集客方法が分かる

重回帰分析をすると、テレビやラジオ、チラシ、インターネットなど、複数の広告を展開したときに、どれが一番集客に影響を及ぼしたのかを測定することができます。その結果、自社の集客において最も効果的と考えられる方法が推測でき、次回以降の広告活動における注力すべき媒体が分かります。そうすることで、広告費のコストパフォーマンスも向上し、無駄な経費を使わずに集客できるようになるのです。

【例2】集客に影響する要因の予想から過不足のない販促活動ができる

セール時の集客数予想には、店舗の位置、開催時期、商品の価格設定など、複数の要因が影響を及ぼすと考えられます。この場合、重回帰分析を用いると、どの要因が集客に最も影響を与えているかが分かります。一定数の在庫を処分したいと考えたとき、どの要因が集客に影響をもたらすのか、どの程度の販促活動を行えば効果があるのかを推測できるため、過不足のない販促活動ができます。

【例3】複数の顧客特性から販促活動を仕掛けるべき顧客を特定できる

売上高に大きな影響を与える指標の一つに顧客単価があります。重回帰分析を用いて顧客の性別や年齢、家族構成、年収といった要素で分析をすると、顧客単価と複数の顧客属性との相関関係が分かります。

複数の要素の影響度を比べると、「この地域の女性は顧客単価が高くなる傾向にある」や「年収と売り上げの相関は低い」などの特徴が見えてきます。分析することで見えてきた単価の高い顧客の特徴から、より効果的な販売アプローチを考察することが可能です。

このほかにも、重回帰分析を用いると「商品のコンバージョン率」「商品の生産計画立案」など、さまざまなことが分かります。

複数データを多角的に分析し、相関関係を捉えることが重要

重回帰分析では、予測したいことに影響を与えている要素の洗い出しと、その影響度合いの評価をできるだけ客観的に行うなどの事前準備が必要です。予測したい結果に対して影響を与える要素との因果関係や相関関係を理解し、複数のデータを抽出し、必要なデータをできるだけ大量に集めなければなりません。複数のデータの相関関係が分かると、売り上げアップや品質改善に向けて正しい検証ができます。

BIツールで複数データを扱う重回帰分析も手軽に

重回帰分析は、複数ある要素の関連性を分析する統計的な分析手法である多変量解析の一種です。しかし、複数のデータを同時に分析するのは手動ではなかなか難しいものです。

専門のBIツールを使えば、複数の要素のデータを手軽に分析することができます。さらに視覚的に分かりやすいため、データの関係性を容易に捉えることができます。

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