相関関係と因果関係: マーケティングとセールスにとっての意味

公開: 2022-08-25

誰もがマーケティングおよび販売プロセスでデータドリブンになりたいと考えています。 これは良い目標です。 データを理解し、その洞察を適用することで、キャンペーンを最適化し、より多くのトラフィック、コンバージョン、売上を促進できます。

多くの場合、これらの「洞察」は原因と結果の形でもたらされます。 しかし、多くのマーケターはデータを十分に深く分析しておらず、相関関係を因果関係と誤解しています。

また、相関関係と因果関係の違いを理解していないと、データを誤って解釈し、誤った判断を下す可能性があります。 効果のない、または有害なチャネルや戦術に多くのお金と時間を浪費する可能性があります。

この記事では、相関関係と因果関係とは何か、それらがどのように異なるのかを説明し、それがマーケティングと販売にどのように影響するかを説明します. 最後に、ビジネス環境で相関関係と因果関係を一貫して区別するための実用的な戦略をいくつか紹介します。

相関と因果関係とは?

前四半期に送信した営業メールの数を増やしたとしましょう。 月に 1,000 通のメールを送信していたのが、月に 3,000 通になりました。 同時に、売上高も増加しました。 それは、より多くの電子メールを送信することで、より多くの売り上げが得られたということですか?

ではない正確に。 2 つのメトリック間に関連性、つまり相関関係があることがわかります。 1 が上がると、もう 1 つはすぐ後に続きます。 ただし、それが収益の増加の理由かどうかを理解するのに十分なデータがありません。

他のマーケティングチャネルがよりターゲットを絞った見込み客を誘導したために、送信したメールの数が増加し、送信の総数が増加した場合はどうなるでしょうか? それは、より多くのリードを促進し、成約を容易にするブランド認知度の向上など、外的要因である可能性さえあります.

これが、因果関係から相関関係を見分ける方法を知る必要がある理由です。 その理解がなければ、キャンペーンの間違った領域に投資してしまう可能性があります。 以下の定義は、それぞれの品質とそれらを区別する方法を理解するのに役立ちます.

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相関とは何ですか?

相関関係とは、2 つの変数の間に有意な関係があることを意味します。 変数とは、測定できるものです。マーケティングでは、収益、トラフィック、ソーシャル シェア、メール キャンペーンの数、広告費などを考えてみてください。

上記で紹介した例の 2 つの変数は、送信されたメールの数と売上高です。

相関関係は、正または負のいずれかです。 正の相関は、両方の変数が同時に増加または減少する場合です。 つまり、一方の変数が増加すると他方も増加し、一方の変数が減少すると他方も増加します。 これら 2 つの変数のグラフでポイントをチャート化すると、ポイントは上向きの線を形成します。

負の相関関係は、1 つの変数が増加すると、もう 1 つの変数が減少することを示している場合です。 これら 2 つの変数のグラフでポイントをチャート化すると、ポイントは下向きの線を形成します。

3 つの点線グラフ、1 つは上向きの線、もう 1 つは線なし、もう 1 つは下向きの線
相関関係と因果関係 (画像ソース)

たとえば、過去 100 年間で、修士号を取得した人の数と映画業界の総興行収入は着実に増加しました。 両方の変数が増加したため、これは正の相関です。 メールと売上高の例は、正の相関関係のもう 1 つの例です。

赤と青の 2 つの上向きの線を示す折れ線グラフ
修士号と興行収入の相関関係 (画像ソース)

負の相関関係の例として、スマートフォンの販売と新聞の平日の発行部数を考えてみましょう。 2007 年以降、新聞の発行部数が減少する一方で、スマートフォンの販売は増加しています。

因果関係とは?

相関関係と同様に、因果関係は 2 つの変数間の関係ですが、より具体的な関係です。 因果関係では、一方の変数が他方の変数で起こることを引き起こします

ドミノが落ちて別のドミノにぶつかる
因果には原因と結果がある

因果関係は、プラスにもマイナスにもなり得ます。 正の因果関係では、1 つの変数の増加または減少が影響を受ける変数に同じ変化を引き起こします。 だから、Aが増えればBも増える。 そしてAが減ればBも減る。 たとえば、降雨量が増えると、その地域の川の水位が上昇します。

負の因果関係では、関係は逆になります。 A が増加すると、B が減少するか、またはその逆になります。 たとえば、車で街に出て車を駐車する人が増えると、空き駐車スペースが少なくなります。

相関関係が因果関係と等しくないのはなぜですか?

これまで説明してきたように、相関関係とは、2 つの変数の間に何らかの関係があることを意味します。 対照的に、因果関係は、1 つの変数の変化が他の変数の変化を引き起こしていることを意味します。 人々はよく 2 を誤解します。2 つの変数には関係がある (正か負かに関係なく) ため、1 が他の変数を引き起こしたに違いないと思い込んでいます。

隣同士に平らに横たわっている 2 つのドミノ
相関関係は因果関係ではない

マーケティング担当者は特にこれに罪を犯しています。 「ほら、Xをしたら売上が伸びた!」 時間、労力、およびリソースをより多くの同じものに注ぎ込みます。 2 か月後、チームは頭を悩ませ、なぜ新しいキャンペーンが大きな成果を上げていないのか疑問に思いました。

実際には、2 つの変数が変化するパターンを示す理由は他にもたくさんあります。 これらの理由を理解することで、実際には単なる相関関係であるにもかかわらず、因果関係を想定することを避けることができます。

3 番目の変数 (または交絡変数)

2 つの変数のうちの 1 つが他の変数の変化を引き起こす代わりに、両方に影響を与える 3 番目の変数が存在する可能性があります。 古典的な例の 1 つは、日焼けの割合が増えるとアイスクリームの売り上げが増えることです。 1 つが原因であると仮定する代わりに、両方に影響を与える 3 つ目の変数、つまり天候を考慮する必要があります。 気温の上昇と日照の増加は、アイスクリームの売り上げと日焼け率の両方に影響を与えます。

方向性の問題

方向性の問題とは、変数 A が変数 B を引き起こしているのか、変数 B が変数 A を引き起こしているのかが不明な場合を指します。もっとコーヒーを飲んでいますか?

これは、マーケティングと販売の典型的な問題です。各部門は、収益の増加を喜んで受け入れ、「私たちはそれをやった」ことを証明しているように見えるいくつかの指標を蓄積します。

連鎖反応

3 番目の変数の問題と同様に、連鎖反応は、1 つ以上の他の変数が A と B の間の仲介者として機能する場合です。A が B を引き起こすのではなく、おそらく A が変数 C の変化を引き起こし、C の変化が B に影響を与えます。変数 C について何かを変更すると、A と B の間の相関関係がなくなる可能性があります。

相関関係と因果関係がビジネスに与える影響

現代の販売およびマーケティング キャンペーンはデータ駆動型であるため、データのパターンとそれらが示す関係を理解する必要があります。 相関関係と因果関係がビジネスのどこに現れるかを理解すると、それぞれを特定する準備が整います。

マーケティングにおける相関関係と因果関係

効果的なデジタル マーケティング キャンペーンでは、常にその場で変更や調整を行っています。 また、非常に多くの変数があるため、1 つの原因が特定の影響を及ぼしていると判断するのは困難な場合があります。 それは、学ぶべきことが何もないという意味ではなく、注意しなければならないということです。

メール マーケティングはデジタル マーケティングの大きな構成要素であり、マーケティング担当者は結果を改善するためにさまざまな方法をテストすることがよくあります。 件名を変更すると、開封率が向上する可能性があります。 しかし、その開封率が時間帯や曜日、さらにはその日にたまたまメールを目にした購読者のタイプによって影響を受けるとしたらどうでしょうか?

そのため、他の変数を制御し、一度に 1 つのことをテストすることが重要です (統計的に有意な結果を得るのに十分な量で)。

それぞれの下に統計がリストされている 2 つのランディング ページ
ランディング ページの比較 (画像ソース)

改善を求める中で、マーケティング担当者はこれほどまでに厳しくしている時間がないように感じることがよくあります。 次のセクションでは、この問題をナビゲートする方法について説明します。

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売上における相関関係と因果関係

また、営業チームは、「ビッグデータ」を使用してプロセスとプラクティスを最適化することをますます求めています。 売上に影響を与える外的要因を探すことも、計画と戦略の鍵となります。

相関関係と因果関係が曖昧になる簡単な例として、価格の変化が売上の変化に関連しているように見える場合を考えてみましょう。 あなたの会社がスノーブーツを販売しているとしましょう。 コストが上昇すると、価格を引き上げざるを得なくなります。 そして売上は毎月伸びています! 価格の上昇が売り上げの増加につながったように見えるかもしれませんが、季節性や、マーケティングと製品の入手可能性が一貫しているかどうかなど、他の要因を考慮する必要があります。

値上げを余儀なくされた時期に、新しい店舗でスノーブーツを手に入れることができたのかもしれません。 あるいは、晩秋になり、冬が近づいているということは、スノーブーツの需要が急増していることを意味しているのかもしれません。

Google トレンド グラフのスクリーンショット
Google トレンドの季節性の例 (画像ソース)

マーケティングと同様に、販売結果はさまざまな要因の影響を受ける可能性があります。 販売プロセスを最適化する方法を常に模索する必要がありますが、因果関係を証明するのは難しく、因果関係を仮定すると誤った仮定や誤った決定につながる可能性があることも覚えておく必要があります。

相関または因果関係を特定する方法

ビジネスは、完全に制御された実験室環境で行われるわけではありません。 いくつかの無限の変数と条件が、マーケティングと販売の成果に影響を与える可能性があります。 しかし、それは、プロセスを最適化する方法を学ぶためにデータを研究できないという意味ではありません。

因果関係を確立する最善の方法は、1 つのことだけを変更して、何が起こるかを確認することです。 これは、仮説を検証することと考えることができます。 仮説とは、変数または条件に何らかの変更を加えた場合に起こると考えていることを意味します。

たとえば、毎月のメール ニュースレターをその日の早い時間に送信すると、開封率が高くなるという仮説を立てることができます。 変更する変数は、メール ニュースレターが送信される時間です。 仮説が正しいという有意義な証拠を得るには、件名、送信者名など、他のすべての変数を一定に保つ必要があります。他の詳細が変更された場合、送信時間が影響したとは言えません。最終的に開封率。 ここでA/Bテストの出番です。

件名が異なる 2 つのメール
A/B テストの例 (画像ソース)

A/B テストでは、マーケティングまたはカスタマー エクスペリエンスの変数を一度に 1 つだけ変更してテストできます。 A/B テストの最も一般的な用途の 1 つは、より適切なメールの件名を決定することです。 まったく同じメールを 2 つのグループに同時に送信し、各グループに異なる件名を付けます。 開封率またはコンバージョン率に違いがある場合は、件名が原因であると合理的に推測できます (統計的に有意な違いがある場合)。

あまり制御できない状況でも、相関関係と因果関係に注意を払うことができます。 あなたまたは同僚が、2 つの事柄の間に関係があると考えている場合は、次のことを自問してください。

  • 因果関係の証拠は?
  • 他にどのような変数が結果に影響を与えている可能性がありますか?
  • これは連鎖反応の一部でしょうか?

ビジネス環境では、相関関係と因果関係を常に正確に区別できるとは限りません。 それでも、証拠を研究し、より多くの実験を行い、十分な情報に基づいた決定を下すことができます。

よくある質問

相関関係と因果関係に関する最も一般的な質問への回答。

関係が因果関係か相関関係かをどうやって知ることができますか?

相関とは、2 つの変数の間に観察可能な関係がある場合です。 因果関係とは、一方の変数が他方の変数の変化を引き起こす特定の関係です。

慎重に制御された実験は、因果関係を特定するのに理想的です。 他のすべてを同じに保ちながら、原因であると思われる変数を変更し、影響を受けていると思われる変数に変化が生じるかどうかを観察します。

このような制御された実験を行うことができない場合は、相関関係を引き起こしている可能性のある外部要因を探すことをお勧めします.

因果関係の例は何ですか?

因果関係とは、1 つの変数が別の変数の変化を引き起こすことを指します。たとえば、輸送用コンテナ内の製品の数が増えると、コンテナの重量が増加します。 製品を追加すると重量が増えるため、容器の重量が増加します。

因果関係ではなく相関関係の例は?

カレンダーを購入する人も、ジムに入会する人も、年始にかけて増加します。 カレンダーを購入したからジムに入会したわけでも、ジムに入会したからカレンダーを購入したわけでもありません。 両方の変数は、時期と文化的規範の影響を受けます。

相関関係は因果関係を意味しない

誰もがよりスマートに働きたいと思っています。 誰だって早く上達したいものです。 それらの欲求は、あなたが望む関係を見て、原因と結果を仮定することを魅力的にします. マーケティングと販売では、これにより、実際には改善をもたらさない変更に時間とリソースを浪費する可能性があります。

幸いなことに、相関関係と因果関係の違いを認識していれば、データをテストおよび分析して、変更を実装する価値がある時期を推測できます。 また、デジタル顧客とのやり取りの数が増え続ける中、これまで以上に多くのデータを収集し、そこから学ぶことができます。

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