【活動報告】ウェブアナリスト養成講座「多変量解析を応用したコンテンツ最適化手法と事例」

2013年8月28日にアクセス解析のプログラム「ウェブアナリスト養成講座」が行われました。講師は、菅 由紀子 氏（株式会社ALBERT）、内容は「多変量解析を応用したコンテンツ最適化手法と事例」です。

前半は多変量解析とはどういったものなのかを解説して頂きました。多変量といっても単変量の積み上げ、まずは分布を見て外れ値の有無を確認、次に2変量の相関などを見ていくという流れで、分布の確認が基本といいます。

データの尺度は4つあり、データには量的なものと質的なものに別れます。また多変量解析の手法には予測と要約の二つに目的が分かれ、説明変数と目的変数が量的な場合と質的な場合で分析手法が異なるのだ、と図解で分かりやすく整理して頂きました。

後半は多変量解析をどのように活用するのかという事例の紹介です。最初の事例は通販会社のメールマーケティングにおけるパーソナライズの事例でした。このケースでは顧客ID別の購買商品カテゴリーによる顧客のクラスタリングを行い、各クラスタリング別のメール配信でクリック率やコンバージョン率をアップした事例です。

もう一つの事例は購買商品から何をさらにレコメンドするかという事例。世の中で多いのは、アクションアソシエーション型（他の人の併せ買いのパターンを薦める方法）ですが、個々の商品というより、親和性の高い商品カテゴリーを推奨することで、より精度の高いレコメンドを実現したそうです。

レコメンドエンジンというと、その仕組みが外からは分かりにくく感じますが、かみ砕いた解説をして頂いたので、専門家でなくてもわかり易かったのではないでしょうか。

講師から別途参考図書の推薦もありましたので、ご紹介しておきます（2013/9/2追記）
Excelで学ぶ統計解析入門
Excelで学ぶ多変量解析入門
Excelソルバー多変量解析―因果関係分析・予測手法編
Excelソルバー多変量解析―ポジショニング編