「成果につながりそうな施策が複数あるけれど、どれを優先すべきか分からない」と感じたことはありませんか。
この記事を読むと、複数の施策の中からどれが成果に強く影響しているかを判断できる「オッズ比」の使い方が分かります。
なぜなら、オッズ比を使うと、原因と結果の関連の強さを数値で比較し、優先順位をつけられるからです。
この記事で整理するポイントは以下のとおりです。
- オッズ比とオッズの意味
- オッズ比の計算方法と数値の見方
- カイ二乗検定との違いと、オッズ比の有効な使い方
最後まで読むことで、複数の施策のうち、どれを優先すべきかを数値で判断できるようになります。
澁谷 優成
オッズ比とは何か
オッズ比とは、ある事象の起こりやすさを2つの群で比較して示す統計的な尺度のことです。
オッズとは、ある事象の起こる確率と起こらない確率の比のことです。オッズ比は、言葉のとおり2つのオッズの比になります。
式のイメージは、以下のとおりです。
ここからは、具体的な例でオッズ比の使い方を見ていきます。
オッズ比の計算方法
オッズ比は、クロス集計表をもとに、2つのオッズを算出してから比較します。
販促キャンペーンを実施した際の結果として、以下のようなデータがあるとします。
まず、このデータをもとに、以下のようなクロス集計表を作成します。
クロス集計表を作成するときは、左側に原因、上側に結果を置くようにしてください。
では、実際にオッズ比を算出します。
左側は、キャンペーン対象6名とキャンペーン非対象3名の比から、購入オッズ「2」が得られます。右側は、キャンペーン対象6名とキャンペーン非対象12名の比から、非購入オッズ「0.5」が得られます。
この2つのオッズの比（2/0.5）を取ると、オッズ比4が算出されます。
このように、1つのクロス集計のデータから、2つのオッズと1つのオッズ比が得られます。
オッズ比は、1を基準として、1から離れているほど、結果に対して原因が強く影響していると判断します。
つまり、今回の結果からは、キャンペーンによって購入が促されている可能性があるといえます。
ただし、キャンペーンを実施した方が、実施していないより4倍購買するという解釈は誤りです。オッズ比はあくまで、原因と結果の関連の強さを示す指標です。
参考として、オッズ比が1になる（結果と原因に強い関連性がない）場合のクロス集計表は、以下のようになります。
このデータを見ると、キャンペーンによって購買を促せていなさそうだ、というイメージがつきやすいのではないでしょうか。
ここまでは、オッズ比の算出方法と、得られる判断材料について、簡単な例で説明しました。
ですが、ここまでの内容だけであれば、明確な基準のあるカイ二乗検定でも、同じ目的を果たせます。なぜオッズ比を使うのか、どこが便利なのかを次の章で説明します。
オッズ比の有効な使い方
オッズ比は、複数の原因のうち、どれがより強く結果に関連しているかを比較したいときに役立ちます。
以前紹介した『カイ二乗検定』は、原因と結果が関連していそうかという問いに対して、はい・いいえを確かめたいときに使われます。
もし、複数の原因が関連していそうだという結果が得られたとき、その中でどれがより強く関連しているのかを知りたい場面もあるでしょう。このような比較をしたいシーンで活躍するのが、オッズ比です。
以下の例では、カイ二乗検定によって、キャンペーンA、Bのいずれも購入を促していることが分かっています。このとき、どちらがより効果的だったかを比較するには、どう判断すればよいでしょうか。
2つの結果について、それぞれオッズ比を算出します。
| キャンペーン | 購入ありオッズ | 購入なしオッズ | オッズ比 |
|---|---|---|---|
| キャンペーンA | 100/100 | 200/1000 | 5 |
| キャンペーンB | 150/150 | 300/1200 | 4 |
オッズ比は1から離れているほど、結果に強く影響しているという見方でした。つまり、この結果からは、キャンペーンAの方が購入されやすいといえます。
このほかにも、『顧客分析』において優良顧客と不良顧客の特徴の違いを可視化するために、さまざまな顧客情報を比較したり、商品分析でどの商品を売り出すべきかを判断したりする場面でも、有効な判断材料が得られます。
オッズ比の魅力は、統計的な検定によって、目的達成に関わる要因が複数明らかになったとき、どの要因がより成果にインパクトを与えるのかを定量的に比較し、アクションの優先順位を付けられることにあります。
経験や仮説、勘に基づいて意思決定をすると、シチュエーションによって判断の信頼性に疑念が生じたり、検証に時間がかかったりすることがあります。
カイ二乗検定やオッズ比には、客観的かつ統一的な視点で、定量的に比較できるというメリットがあります。有効な施策を見つけるだけでなく、それを用いて高速にPDCAを回したいときにも、強力なツールになります。
オッズ比を使った分析でお悩みならCacco
オッズ比を使うと、複数の施策のうち、どれが成果に強く影響しているかを数値で比較できます。
「自社のデータでオッズ比を算出してみたいが、集計や分析まで自社だけで進めるのは難しい」という場合は、外部のサービスを活用する方法もあります。
Caccoのデータ分析サービスでは、オッズ比を使った成果達成のお手伝いを、低価格でご提供しています。
複数の施策にどう優先順位をつければよいか迷っている方は、ぜひご相談ください。
まとめ
今回は、オッズ比の意味と計算方法、カイ二乗検定との違いについて解説しました。
オッズ比は、目的達成に貢献する要因に、優先順位をつけてくれる指標です。
複数の施策のうち、どれが成果に強く影響しているかを数値で比較したい場合は、ぜひオッズ比を活用してみてください。
自社のデータでオッズ比を使った分析に取り組みたい方は、Caccoにお気軽にご相談ください。
