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数学と仕事シリーズ#6「ビッグデータでマーケティングが変わる」

このシリーズでは、中高生の皆さんが勉強している数学の知識が、ビジネスの世界でどのように使われているかを紹介します。

数学って、将来必要なの?
と思っている皆さんにぜひ読んでほしいと思います。


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オムツとビール

蓄積された膨大なデータから有益な知見を見つける作業をデータマイニングと言います。マイニング(mining)とは採掘のことです。データの山を掘って、お宝を見つけよう! そんなイメージです。

マーケティングで扱うデータは主に顧客情報であったり、購買に関する情報であったりします。今回は購買データの活用方法に関するお話をしたいと思います。

アメリカの某スーパーマーケットでのケースです。
購買データを分析した結果、紙オムツを購入している男性は、ビールを併買していることが分かりました。そこで両者を近くに陳列したところ、さらに売り上げが伸びたというお話。

アメリカではスーパーでの買い物は車で出かけるのが基本でしょう。カサのある物、重たい物をまとめ買いしようという心理が働くのは当然です。

それにしてもオムツとビール、この関連性のない組み合わせはどのようにしたら見つかるのでしょうか。

マーケットバスケット分析

その答えは、マーケットバスケット分析という方法で得ることができます。マーケットバスケット分析とは、ズバリ一緒に買われやすい商品の組み合わせを調べるためのものです。

全体集合U(すべての顧客)に対し、商品aの購入者群をA、商品bの購入者群をBとします。Pは集合Aと集合Bの重なりの部分、つまり商品aと商品bを併買した購入者群のことを示しています。U,A,B,Pがそれぞれの集合に含まれる個数を表すとき、次の数式によりリフト値(L)を算出することができます。

$${L=(P÷A)÷(B÷U)}$$

■補足
上記の式は❝「aが買われたときにbも買われる確率」を「bが買われる確率」で割ったもの❞を表しています。

リフト値により、商品bが商品aとどの程度、一緒に買われているかが分かります。値が高ければ商品bは商品aと一緒に買われやすいということです。こうした分析を行うことで、オムツとビールなんていう人間の頭では想像がつかない意外な組み合わせが見つかるわけです。

しかし、これを実際にやろうとしたらちょっと大変です。ちなみに某日本スーパーのオンラインサイトでの取り扱い品目は2万4000点だそうです。とても電卓片手にやる仕事ではありません。エクセルが使えたとしてもデータ入力の作業だけで結構な手間です。ビッグデータの活用にAIが欠かせないのはこんな理由によるところが大きいわけです。


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