弊社だからできること

このグラフはダイレクトメールの送り先の企業を資本金額で約１億円の企業に対して集中的に送付すると効率が良いのではないかとの仮説が成り立つものですが、こういったデータを必要なサンプル数集めて分析するにはDM送付の経験値とその反応率のデータが無くてはなりません。弊社のマーケティングツールの中にはダイレクトe-mailやDM用ラベル印刷機能などの他に此の様なデータ（必要な項目をカスタムメイドで安価に構築）を蓄積できる機能がありますので、必要な変数（縦軸と横軸）を意識して蓄積させる事が出来ます。データマイニング作業の事前段階としてこのデータベース構築と日々のご活用が望まれますので是非このカスタムメイドのシステムを構築されますようお勧めします。

データベース構築

このグラフは統計学上の既存データから言える事ですが，サンプル数を０〜500位まで増やして行くときに急激に誤差が少なくなってゆき、その後サンプル数を増やしてもあまり誤差を少なくする事が出来ていない事を表しています。

別の言い方をすれば、サンプルが100ある場合の回帰分析では多分95％の確率で仮説が正しいと言える事になりますので、調査の目的によってはビッグデータを用いなくとも小サンプルでの分析から得られた仮説に基づいて次のマーケティングプランを立てても良い事になります。ただし、これは「まあ９割方合っているのであれば、細かいところは気にしない」という戦略レベルの判断がある場合ですが。５％は誤差の範疇に入っていますので、例えば御社の『広告がターゲットの目に触れる機会を５％上げれば売り上げが○○％伸びるので，広告を５％増やした方がそのコストを差し引いても利益があがる』という判断は残念ながら出来ませんが、１0％の広告投資拡大の場合であればその１０％増の広告費を差し引いても利益率が上がるかどうかの判断は出来る事になります。