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統計手法利用の改善事例:直交表、分散分析表


 インターネットを媒介とした契約商品を販売しているE社は積極的に売上の改善に取り組んでいました。様々なアイデアを社員から募集し、採用したものは契約率への効果を評価していました。 一つのアクションを一定期間実行し、少しでも契約率が上がればそのアクションはそのまま残し、次のアクションを追加し評価を継続していました。 この方法で採用した3種類のアクションを組み入れた段階で一旦中断し、暫く推移観察をしたが契約率が下降に転じ結局効果の有無が分からなくなってしまいました。
 
               
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                    図1.契約率推移(改善前)
 
◆現状把握
 
 契約率はほぼ一定の母数に対しての契約数で算出されています。改善アクション以外の変更は一切行っていません。一つのアクションは現状より悪化しなければ却下せず次のアクションと重ねて評価しています。アクションAとBはウェブサイトに関するものですがCは人の対応によるものです。対策後の変動は標本誤差による可能性も高いようです。
 
◆要因解析
 
 対策前のデータ(n=3500)から成約率の信頼区間を信頼度90%で推定しましたところ、10%±0.8%でした。 よって対策Aは効果があると思われますが、BとCはAに加えて重ねて評価を行っているので交絡(二つ以上の要因の効果が重なり分離出来ていない事)が生じている可能性が高ようです。 また要因Cは、指定されたスタッフが対応しており人的差異は少ないと思われました。
 
◆対策立案・実施
 
 要因A,B,Cはそれぞれ効果があると期待され、AとBは同時に行うことによる相乗効果も期待されました。そこで実験計画法を用い要因効果を確認しました。 L8直交表を用い合計8つの組み合わせ実験を行った結果、下表の様な結果となりました。
 
           
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                      図2.組み合わせ実験結果
 
 成約数を1、未成約数を0とした分散分析を行いました。要因AとBが有意と判定されました。AとBの交互作用は有意でなかったので最適水準は要因AとBの効果が高い方となり、対策AとBは有効であることが分かりました。
 
                   
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                       図3.分散分析表 要因Cプーリング後
 
◆効果検証
 
 解析結果を受けて対策アクションAとBを適用し成約率推移を見ました。従来より20%もの改善効果(10%から12%への向上)を確認できました。
 
                   
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                               図4.契約率推移(改善後)
 

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