年末年始の分析課題

今日は、仕事納めです。
カレンダー的には、明日が仕事納めですが、明日は有給休暇を取る予定なので、年内は今年が最後になります。

さて、最近取り組んでいる面白い課題があります。

ある施策をする際、例えば、ポイントなりメールを送ったりするとします。

通常のアプローチだと、施策に反応する人を抽出してってことになりますが、それを繰り返すと、結局は、頻度高くアクションをする人にどんどん付与してしまうことになります。

ここで3つの問題があって、
・もともと買ってくれるんのだから、施策の効果として見て良いのか？
・優良顧客（ここではアクション顧客）と通常の顧客との格差が開いていってしまう
・アクション疲れ、サービスの疲弊化が起こり、離反につながるのでは？
が考えられます。

「施策の効果を最大化する」ためのモデリングという意味では、
何もしなければ、買わない人に施策をすることで、そこをベースに比較したい
というのが本筋になってきます。

そこをどうモデリングをして、どう評価をするのか？ということになります。

また、評価という面でも難易度があります。
通常の回帰などで付与する/付与しないを比較すると、もともと回帰なので、効果は一律になってしまいます。
セグメントによって効果はことなるので、ここをどう評価するものを作るのか？

そして、大きなざっくりとしてセグメントでは、施策の優先順位が作れないため、セグメントを細かくしていく必要があります。
その際、細かくすればするほど、評価する際に誤差が出てくるので、その誤差をどう補正して、正確な効果とするのか？

このあたりのことを年末年始の宿題としつつ、冬休みに入りたいと思います。

本年もお世話になりました。m(_ _)m