回帰分析とは

回帰分析とは

回帰分析とは、変数Yの変動を別の変数Xの変動によって説明、予測、影響関係を検討するための手法です。

説明したい変数Yを目的変数と呼び、予測するための変数をXと呼びます。

マーケティングの分野では結果に対する原因を推測する際によく利用されています。

キャンペーンが成功したことで売上が増加したのかなどを検討したい時に回帰分析を使用します。

回帰分析の種類

回帰分析には

・単回帰分析

・重回帰分析

と2つの種類があります。

1つずつ詳しく解説していきます。

単回帰分析（Single Regression）

単回帰分析では、目的変数Yに対して説明変数Xがどのような影響を与えているかを検討し、y=ax+bという回帰式を導きます。

回帰分析の基本的な考え方で重回帰分析よりもシンプルというのが特徴です。

重回帰分析（Multipe Regression）

重回帰分析とは、目的変数Yに対して複数の説明変数×nを用いて関係性を検討する手法になります。

y＝ax1+bx1+cx1などの回帰式で表すことができます。

単回帰分析よりも複雑な式にはなりますが実用的で応用範囲が広くなっているのでマーケティングでよく利用されています。

相関関係と因果関係との違い

回帰分析を理解するためには「相関関係」と「因果関係」を理解することも重要になります。

相関関係は、1つが変化するともう1つも変化するという関係でXが増加している時にはYも増加もしくは減少しています。

因果関係は、原因=>結果という関係になります。原因が結果に影響を与えるものを指しています。

回帰分析では、目的変数と説明変数の関係が相関関係か因果関係かは分析結果から判断できないところが難しくなります。

回帰分析のメリット

回帰分析のメリットは、統計的に根拠ある推論が獲得できることです。

回帰分析では、結果に対して影響の多い要因を明確にし、優先順位をつけることができるので業務の効率化や費用対効果の高いマーケティング施策を行うことができます。

また、重回帰分析を行うことで売上などの精度の高い経営戦略構築を行うことにも期待ができます。

回帰分析のデメリット

回帰分析のデメリットは、抽出した要因の他に目的変数に影響を与えている項目、剰余変数を見逃してしまうと分析結果が変わってしまうということです。

そのため、重回帰分析を行う時には説明変数を増やすのではなく、影響の大きな変数を選び、組み合わせの精査を行うことも重要になります。

回帰分析の活用方法

回帰分析はさまざまなビジネスシーンで活用されています。

・売上予測

・広告の最適化予測

・マーケティング分析

・顧客満足因子の把握

1つずつ詳しく解説していきます。

売上予測

重回帰分析を行うことで数値的に根拠に基づいた売上予測を行うことが可能です。

目的変数を売上予測とし、説明変数を店舗の面積や駅からの距離、競合他社数、店員数などの影響度の高いものを選択し分析します。

広告の最適化予測

重回帰分析は、高校の最適化にも使用できます。

クリック率を目的変数とした場合、キャッチコピーや背景色、デザインなどを説明変数で推測することが可能です。

また、A/Bテストを行う前段階の仮説構築にも活用することが可能です。

マーケティング分析

要因と結果を定式化することができるので出典やコミュニケーションやプロモーション戦略策定といったマーケティングにも重回帰分析を使用することができます。

顧客満足因子の把握

企業のマーケティングにおいて顧客満足度は非常に重要になります。

顧客満足度の影響度を調べる際にも重回帰分析は使用することができ、価格や接客、購入ルートやブランドイメージなどの複数の説明変数を用いることでこれを導き出すことができます。