分析で使った4つの手法

ヤクルト1000のブームは広告の仕掛けか、口コミか。Googleトレンドの検索指数で確かめた分析の、手法の解説です。

手法1中断時系列回帰＋有意検定（理由1）

売り込みをしなかったらどうなっていたか（予想）と、実際を比べる方法です。

まず知っておくこと

・回帰分析：データにいちばんよく合う直線を引く方法。「傾き」は、1週たつごとにどれだけ増える・減るか
・データのぶれ：数字は毎週少しずつ上下するので、小さな差なら偶然でも出る
・p値：「本当は差がない」としたとき、今の差が偶然に出る確率。5%未満なら「有意」と言う

やること: 売り込み前の下がり方を、そのまま先まで延ばす（点線）。それと実際（青線）を比べる
有意検定: 「本当は何も変わっていない」と仮定したとき、このずれが偶然に出る確率（p値）を計算する。5%より小さければ「たまたまではない」と言える
結果: ずれは有意だった。ただし青線も下がっているので、「売り込みで人気が戻った」のではなく、「下がり方がゆるやかになった」だけ

手法2Bassモデル（理由2）

物が広がる理由を「外からの働きかけ」と「口コミ」に分けて、広がり方の形から、どちらが強いかを見る方法です。

まず知っておくこと

・新規と累計：「その週に新しく買った人」と「これまでに買った人の合計」は別もの
・割合：p と q は、まだ買っていない人のうち、その週に何%が買うかを表す

やること: 実際の検索の形に、この2つを混ぜた曲線を当てはめて、p と q の大きさを求める
読み方: q が p よりずっと大きければ、口コミ型
結果: ヤクルト1000は、1年近く低いままで、ある時期に一気に跳ねた形だった。どこを開始とみなすかで p と q が大きく変わり、決め手にならなかった

手法3Wilcoxonの符号順位検定（補助1）

「販売本数のほうが検索より残った」が、たまたまではないかを確かめる方法です。

まず知っておくこと

・中央値：小さい順に並べたときの真ん中の値。極端な値に引っ張られにくい
・順位：値の大きさを1位、2位…に置きかえて使う
・コイン投げ：15回続けて表が出る確率は約3万分の1

図の数値・形は説明用です

やること: 期ごとに「販売本数 − 検索」の差を出し、＋が多いか、＋の差が大きいかを見る
考え方: 本当に差がないなら、＋と−は半々くらいになるはず。コイン投げで表と裏が半々になるのと同じ
結果: 15期のうちヤクルト1000は15期すべて、Y1000は14期で＋だった → 「販売本数のほうが残った」はたまたまではない
注意: 隣り合う期は似た値になりやすいので、実際より強く出ている可能性がある

手法4時差相関（補助2）

2つのものが、数週間ずれて一緒に動いているかを見る方法です。

まず知っておくこと

・相関係数：2つのものが一緒に増えたり減ったりする度合い。−1〜+1で、+1に近いほど一緒に動く
・ラグ（ずれ）：片方を何週かずらしてから比べること
・差分：「前の週からどれだけ変わったか」に直すこと。全体の上がり下がりの影響を取り除ける

やること: 「売ってない」の検索とピルクルの検索を、週を0〜4週ずらしながら重ねて、一緒に動いているか（相関）を数字にする
ひと工夫: 2本とも全体として下がっていると、関係がなくても一緒に動いて見える。そこで「前の週からどれだけ増えたか・減ったか」に直してから比べた
読み方: 相関は−1〜+1の数字。+1に近いほど、一緒に動いている
結果: いちばん大きくても+0.19で、偶然の範囲（p＝0.23）。ピルクルに人が流れた形跡は見つからなかった