AIマーケティング分析：原因を創作しない

要点

生成解説では、測定された変化と原因に関する仮説を区別します。

指標、期間、責任者を定め、データと欠損を検証し、信頼できる手段で計算します。観察、可能な説明、必要な確認の順に整理し、計算過程を残します。

合計、分母、日付を照合します。相関は因果の証明ではありません。執筆時間に加え、修正負担と判断への有用性を測ります。

変化の調査先、注意すべき区分、計測の信頼性など、報告が答える実務上の問いを選びます。分析単位を先に定め、キャンペーン、顧客、セッションを安易に置き換えません。

比較可能な二期間の合計を出典と照合し、重要な変化一つを媒体や商品群などで分解します。検証済みの数字からモデルに三つの観察を書かせ、各々に別の説明と、それを区別する追加データを求めます。

変化、実数、対象区分、考えられる説明、不足する確認、担当、次の確認日を記録します。再計算できる表を添え、直近または不完全な期間を成熟したデータと混同しないよう明示します。

流入構成が変わると、全体改善が個別区分の悪化を隠すことがあります。合計と区分を確認し、とくに転換定義や追跡範囲が変わった期間は全体平均だけで配分を勧めません。

四つの架空キャンペーン、長さが等しい二期間の CSV を使い、入力検証、指標の再計算、分析文の作成を示します。

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