◼️開発背景

現在、企業のマーケティング活動は、SNS、デジタル広告、動画配信、店頭販促など複数チャネルを横断する形へと高度化しています。一方で、複数施策が同時に実施される環境下では、「どの施策が、いつ、どの程度売上に寄与したのか」を正確に特定することは容易ではありません。

CARTA ZEROは、この「相関関係（同時期に売上が発生した可能性）」と「因果関係（施策が売上増加の要因となった事実）」の区別が十分になされていないことが、適切な予算配分や投資判断を困難にしている要因の一つであると考え、統計的因果推論ソリューションの開発に至りました。

◼️統計的因果推論ソリューションの特徴

1. 売上に寄与した因果関係を高精度で特定
   グレンジャー因果性検定を用い、各マーケティング施策が売上に対して統計的に有意であるか（p値<0.05）を判定します。95％以上の信頼水準で因果関係が認められた施策のみを抽出し、偶発的な売上変動を排除。真に売上に寄与する施策を特定します。

2. 時間軸で効果を可視化
   インパルス応答分析（IRF）により、施策実施後の売上推移を時系列で可視化します。「即時的な売上リフト」だけではなく、「効果が最大化するピーク日」「効果の持続期間」「累計売上貢献度」などを精緻に把握し、初動型・持続型といった効果特性の分析を可能にします。

3. データドリブンな将来売上シミュレーション
   過去の分析結果を基に、予算増減に伴う売上変化をシミュレーションします。「予算を2倍にした場合の売上リフト予測」や、「目標売上から逆算した最適予算の算出」など、データに基づく投資判断を支援します。

◼️こんな課題を持つ企業に

本ソリューションは、以下のような課題の解決を支援します。

• インフルエンサーを多数起用しているが、誰が売上に貢献しているか分からない
• デジタルブランディング施策とPOS・EC売上などKPIとの関係が見えにくい
• 広告予算の最適配分をデータに基づいて判断したい

◼️本ソリューション先行導入による実証データ・分析事例

本ソリューションを先行導入した国内コスメブランドの新商品ローンチ施策では、統計的アプローチによる施策評価の最適化が実現いたしました。

1. 「施策データ」と「売上」の強い因果関係を特定

   グレンジャー因果性検定を用い、インフルエンサー施策が売上に対して「統計的に有意に効いているか（p値<0.05）」を判定。

   • 分析結果： 再生数が同等でも、特定のクリエイター（A氏）のみが95％以上の確率で売上リフトの直接要因であると認定。
   • 成果： 主観を排除し、次期施策で優先起用すべき「売上に直結する人物」をデータで特定しました。

2. 投稿特性の分析と最適化

   インパルス応答分析により、投稿後の売上リフトの発生タイミングと持続期間を可視化。

   • 分析結果： 投稿当日に急増する「即日効果型」と、数日後にピークを迎え1週間持続する「持続型」の2パターンを特定。
   • 成果： キャンペーン初日に即日効果型を配置し、中盤に持続型を組み込むなど、期間全体を見据えたスケジュール設計や、施策フェーズに応じたクリエイター配分の最適化が可能となりました。

3. 将来予測シミュレーションによるROIの最大化

   蓄積されたデータを基に、予算変動が売上に与える影響をシミュレーション。

   • 分析結果： 「予算倍増時の売上予測」や「目標達成に必要な最適予算」を算出。
   • 成果： 資源を集中すべき「勝ちパターン」への投資判断を迅速化し、広告宣伝費のROIを大幅に向上させました。