コラム

実験経済学とマーケティング分析（差の差分析の使い方）

2021年ノーベル経済学賞は「自然実験」と言われる実験経済学の手法を提案した3人が受賞した。
主要な概念は、因果推論（相関関係と因果関係）、RCT（ランダム化比較試験）である。
A/BテストもRCTと言えるが、今回は「普通の」ネットリサーチで使えそうな「差の差分析」を研究する。

＜ケース＞
弊社のユーザー会員は、ネットで自由に申し込め、メルマガ発刊、オープン・会員限定キャンペーン、（まれに）イベント開催などの特典がある。
会員組織の維持管理には相当の経費がかかっており、上層部からこの会員組織の効果測定を言われている。＊製品はあらゆるルートに配荷されている

＜設計＞
ひとつorいくつかのオープンキャンペーンで左図のように調査設計する。キャンペーンごとに調査を行う。
1～4のセグメント個別の調査でもよい。

＜差の分析＞
・1の購入率ー全体購入率＝会員効果＋施策効果
・1の購入率ー2の購入率＝会員効果
・1と2の購入率ー3と4の購入率＝施策効果

＜差の差分析＞
・（1の購入率ー全体購入率）ー（1の購入率ー2の購入率）
　＝会員効果（厳密な意味での）
・本来はトレンドデータと差の差分析をおこなう

＜メタ分析＞
・上記の分析を何回か実施し、メタアナリシスを行う。
・介入をインフルエンサー、イベントなどに変えてメタアリシスを行う。
・指標（KPI）に購入金額、認知率、好意度、リピート購入などを使う。

＊左記の本などからの方法論だが、現場での有効性（使えるかどうか）の検証はまだ、不十分である。
＊『RCT大全』では、アイエンガーの有名な「ジャム実験」も追試で3割程度の再現性と切り捨てられている。

2021.10