マーケティングの効果を正しく評価することは、企業の成長にとって不可欠です。しかし、「広告を出したら売上が上がった」といった単純な観察だけでは、広告が本当に売上増加の原因であったかを判断することはできません。なぜなら、売上の変動には、広告のようなマーケティング活動以外にも、季節性や競合の動きなど多くの要因が関与している可能性があるからです。この因果関係を正しく見極めるための手法が「因果推論」です。

そこで本記事では、マーケターが押さえておくべき因果推論の基本概念を解説し、効果検証の実践的なアプローチについてご紹介します。一方で、因果推論は理論的に重要であるものの、実務において完全な因果関係を証明するのは容易ではありません。その制約についても、本記事では説明しています。

はじめに

本記事は、マーケティングにおける因果推論の基本を理解し、実務で活用するための思考法についてご紹介していく連載の第1回目です。

本テーマの連載内容は下記のようになっています。

• 第1回「マーケティングにおける因果推論の基本と重要性」（本記事）：
  マーケティングにおける因果推論の基本を解説
• 第2回 「DAG（有向非巡回グラフ）でマーケティング施策の因果構造を理解する」：
  因果関係を正しく捉えるための基本原則を解説
• 第3回 「マーケティング実務で因果推論を活用する方法：観察データ解析による効果検証」：
  実際の効果検証にどのように因果推論の考え方を取り入れられるかを紹介

因果推論の厳密な条件を完全に満たすことは現実的に難しいものの、本連載を通じてその概念を理解し、適切に活用することで、マーケティングの意思決定をさらに一歩進めるための視点を磨いていきましょう。

マーケティングの効果を正しく評価するための因果推論とは何か？

因果推論とは、ある行動が特定の結果を引き起こしたかどうか、つまり「因果関係」を明らかにするための理論のことです。マーケティングにおいては、施策が売上や顧客行動にどのような影響を与えたかを正確に理解するための枠組みとして活用することができます。これにより、施策の効果を過大評価することや、誤った施策を展開することのリスクを軽減することができます。

因果推論の大きな目的は、「相関関係」と「因果関係」を区別することです。データが示す表面的な関連性が、果たして本当に原因と結果の関係であるのかを見極めることで、施策をより正確かつ効果的に評価・改善することが可能になります。

とはいえ、現実世界で完全な因果推論を実現することは非常に困難です。しかし、それはマーケティングにおいて因果推論が価値を持たないというわけではありません。その理由については、次の章で詳しく見ていきましょう。

マーケティングにおける因果推論の理想と現実

現実の制約で因果推論はどこまで可能か？

マーケティングにおいて、因果推論を完全に実現することは困難とされています。因果推論を阻む現実的な課題として、以下があげられます。

1. 理想的な実験環境の欠如
因果推論を精緻に行うためには、一般にA/Bテストとも呼ばれる手法である「ランダム化比較試験（Randomized Controlled Trial/RCT）」を用いることが理想的です。しかし、マーケティングの現場では、すべての顧客をランダムに割り当てることは難しく、倫理的・コスト的な制約もあります。加えて、顧客行動や市場条件が常に変化するため、安定した比較条件を確保することは容易ではありません。

 2. データ収集の難しさ
上記の課題を解決するために様々な統計手法が提案されているものの、これらを活用するうえでの必要なデータの取得が難しい場合もあります。たとえば、オフライン広告は顧客行動ログなどの取得が困難な場合が多く、また、広告配信や販売データなどのデータは、記録漏れや誤差により不完全な状態にあることが少なくありません。

3. 交絡因子の多様性
たとえば、特定の施策の効果を測定する際、同時に発生する他の施策や外部環境の影響を完全に排除することはほぼ不可能です。後述しますが、これを「交絡因子（説明変数と目的変数の両方に影響を及ぼす外部要因）」といい、マーケティングにおいては、交絡因子が複雑かつ多岐にわたるため、因果推論の完全な実現は難しいとされています。

因果推論がマーケターに与える実践的な利点

因果推論が完全には実現できなくとも、その概念を理解し、活用することは、マーケターにとって大きなメリットをもたらします。ここでは、因果推論がマーケターに与える実践的な利点を3点ご紹介します。

1. 仮説形成と検証スキルの向上
因果推論の知識を持つことで、施策に対する仮説をより具体的かつ合理的に立てることが可能になります。また、仮説検証のプロセスにおいても、必要なデータや分析手法を的確に選択し、より信頼性の高い結果を得られるようになります。たとえば、「新しいクリエイティブが購入意欲にどう影響するか」を考える際、適切な対照群（後述）を設定する重要性を認識できるようになるはずです。

2. 施策評価の精度向上
因果推論の基礎を活かした視点を持つことで、施策の評価をより正確に行うことができます。たとえば、前後比較や単純な相関分析に頼らず、交絡因子を考慮した分析手法を採用することで、「本当に効果があった施策」の特定についてより確信をもって判断できるようになります。

3. データ分析専門家との効果的な連携
因果推論の基礎を理解していると、データ分析チームや外部コンサルティング会社とのコミュニケーションがスムーズになります。たとえば、「この施策の効果を測定するためにどのデータが必要か」「どの因果関係が検証可能か」を議論する際に、より建設的で具体的な質問や提案ができるようになります。

マーケティングで押さえておきたい因果推論の基礎概念

因果関係と相関関係の違い

因果推論を理解するには、「因果関係」と「相関関係」の違いを押さえることが重要です。AとBの2つの要素を例に挙げると、相関関係は、AとBが双方に関係し合っている状態のことです。因果関係は、Aが原因でBが起こっているという状態のことです。

たとえば、リターゲティング広告のクリック回数と売上に相関関係がある場合、「リターゲティング広告が売上を上げた」と早合点するのは危険です。実は、広告配信対象が「既に購買意向が高い層」の場合、リターゲティング広告に接触しなかったとしても購入していたかもしれません。ここでは「広告配信対象者の元々の購買意向」が交絡因子であり、因果推論でこの交絡因子を考慮しないと誤った評価につながってしまいます。

相関関係≠因果関係を正しく見分けるには、データの背後にある因果構造の理解が不可欠なのですが、より詳しく知りたい方は、連載第2回「DAG（有向非巡回グラフ）でマーケティング施策の因果構造を理解する」をぜひご覧ください。

交絡因子と選択バイアス

交絡因子とは、施策（説明変数）と事業成果（目的変数）の両方に影響を与える外部変数です。これを識別し、制御することが、因果関係を理解するうえでは重要です。

たとえば、ある商品の売上が増えたからといってその商品のマーケティングが成功したとは限りません。季節性や競合の動きがその売上に影響を与えた可能性があります。実際に、あるおもちゃの売上増加をテレビCMの効果と判断したものの、実際には夏休み中の放送だったため、「夏休み」がテレビCMの効果と売上の両方に影響していたケースがあります。このように、交絡因子を見落とすと、施策の効果を過大評価してしまうリスクがあります。

マーケティングでよくある交絡因子の例

• 季節要因（年末年始、需要期など）
• 外部環境（競合、経済指標など）
• 顧客属性（年齢、購買履歴など）

選択バイアスとは、参加者やデータがランダムに選択されない場合に生じます。たとえば、メルマガでクーポンを送った結果、購入率が上がったためクーポン付きメルマガは効果があると判断したものの、実際には過去購入履歴のある顧客やアクティブユーザーに優先的に配信されていたため、クーポンがなくても購入する可能性が高い顧客が多く含まれていたというケースがあげられます。このように、実験やデータ分析の設計においては、このバイアスを最小限に抑えることが必要です。

ランダム化比較試験（RCT）と観察研究

ランダム化比較試験（RCT：Randomized Controlled Trial）は、因果効果を検証するためのゴールドスタンダードとされる手法で、一般にA/Bテストとも呼ばれます。処置群（マーケティング施策を実施するグループ）と対照群（マーケティング施策を実施しないグループ）をランダムに割り当てることで、交絡因子の影響や選択バイアスを取り除いたうえで因果効果を推定することが可能です。

しかし、前述の通り、マーケティングの現場では、すべての顧客をランダムに割り当てることは難しく、倫理的・コスト的な制約もあります。加えて、顧客行動や市場条件が常に変化するため、安定した比較条件を確保することは容易ではありません。

観察研究は、ランダム化比較試験が実施できない場合に、観察データから因果を推論するための他の方法です。差分の差分法（DID：Difference In Difference）、傾向スコアマッチングや回帰不連続デザイン（RDD：Regression Discontinuity Design）、回帰分析などが利用されます。これらについての詳細は、連載第3回「マーケティング実務で因果推論を活用する方法：観察データ解析による効果検証」にてご紹介していますが、ここでは差分の差分法について簡単にご紹介します。

差分の差分法とは、施策を実施したグループとしなかったグループの「実施前後の変化の差」を比較し、施策の純粋な効果を推定する手法です。たとえば、「値引きをした店舗の売上増加 ー 値引きをしなかった店舗の売上増加 ＝ 値引きの純粋な効果」というように、単なる売上の変化ではなく、他の要因を排除したうえでその効果を測定することができます。ただし、差分の差分法では「施策を実施したグループでもし実施をしなかった場合に、売上は施策を実施しなかったグループと同じ変化をする」といった仮定がおかれています。現実においては、そのような仮定にあてはまる施策未実施のグループを見つける困難が伴うため、まずは可能な範囲での効果検証を実施することが現実的です。

マーケターがやりがちな3つの失敗：因果推論の視点から見る注意点

因果推論の基本概念を理解していれば、施策の効果をより適正に評価できるはずですが、実際には現場ではその理論が十分に活かされず、以下のような失敗に陥ることがよくあります。

1.「前後比較」の罠

多くのマーケターが陥りがちな間違いの一つが、キャンペーンの効果を単純な前後比較だけで判断してしまうことです。

問題点：交絡因子の無視
たとえば、冬のコート販売キャンペーンを12月に実施し、8月と比べ売上が向上したとしても、実際にはキャンペーンではなく、「気温の低下」や「年末ボーナス時期」などの外部要因が影響していた可能性があります。このように、単純に施策の実施前と実施後の数値を比較する前後比較では、交絡因子が十分に考慮されていないケースが多いのです。

因果推論の視点による対策
前述の差分の差分法をはじめとする施策以外の要因をコントロールする手法を用いれば、より正確に因果効果を推定できます。

2.「平均効果」に騙される

施策の効果を全体の平均値だけで評価することは、一部の顧客層（個別のセグメント）における予期しない逆効果や異なる反応を見逃すリスクを伴います。

問題点：セグメント間の違いの無視
たとえば、高級アパレルの20%OFFクーポンを全顧客に配布した結果、新規顧客にはクーポンが強く効いた一方で、既存顧客には、逆にクーポンが「値下げ期待（「またすぐクーポンが出るだろう」と待つ心理）」を生み、購入を遅らせたとします）。その結果、平均では購買金額が向上したように見えても、特定の顧客層では逆に離反が起きているケースがあります。

因果推論の視点による対策
傾向スコアマッチング（似た特性を持つ顧客同士をペアにして効果を比較する統計手法で、詳細は第3回記事にてご紹介しています）などを活用することで、各セグメントごとに因果関係を捉え、平均値だけでは見えない実態を把握できます。

3.「データサイエンティスト任せ」のリスク

マーケティングにおける実務的な文脈や意図についてのすり合わせをしないままデータサイエンティストに分析を丸投げすることで、正しい解釈がなされない場合があります。

問題点：ビジネス目標に直結しない分析
たとえば、マーケターが新たなデジタル広告キャンペーンの効果を評価するため、データサイエンティストに分析を依頼したとします。返ってきた分析結果は、「広告のクリック数やウェブサイトの訪問者数は、統計的に有意な改善が見られない」というものでした。

しかし、マーケターが本来知りたかったのは、そのキャンペーンがロイヤルカスタマーの購買行動、「コンバージョン率」や「売上」といったビジネス成果にどのように貢献したかという点でした。「クリック数」や「訪問者数」に対する分析だけでは実務にとって意味のある因果関係を捉えられず、キャンペーンの効果を正しく評価することができないというリスクが生じます。

因果推論の視点による対策
このようなズレを防ぐためには、まずはマーケター自身が分析の目的やビジネス上の前提条件を明確に定義し、KPI（例：特定ターゲットでのコンバージョン率や売上）を設定することが重要です。また、データサイエンティストと定期的にすり合わせを行い、因果推論の概念をもとにしたモデルの設計や結果の解釈が、実務の意図と合っているかを確認することが求められます。

まとめ

因果推論は、マーケティングの効果を正しく評価するための強力な手法ですが、その適用には慎重さが求められます。まずは、可能な範囲で効果検証を実施することが現実的であり、その際、因果に固執し過ぎることなく、データを活用してより良い意思決定を行えるようになることが重要です。

第2回「DAG（有向非巡回グラフ）でマーケティング施策の因果構造を理解する」では、DAGを用いて因果構造を視覚化し、仮説を整理する手法を解説します。より理論的な知識を身につけるためにも、ぜひご一読ください。