リフト値、ベイズの定理、マーケティング！

ベイズの定理：P(B｜A)=P（A｜B)P（B)/P（A)
・この定理はイギリスの牧師トーマス・ベイズ（1701–1761）によって発見され、彼の死後にリチャード・プライスによって(Bayes & Price 1763)で発表された。その後ピエール＝シモン・ラプラスによって再発見・発展され、その存在が広く認識されるようになった。
・ウィキペディア（Wikipedia）

リフト値：空間
・ベイズの定理：P(B｜A)=P（A｜B)P（B)/P（A)
　　⇒P(B|A)P（A)＝P（A|B)P（B)：同値
・リフト値を上げるには？：
　　⇒P(A)、P(B）を小さくする。
　　⇒P(B|A)、P(A|B)を大きくする。

因果関係への応用(ベイジアンネットワーク）：時間
・P（A)とP（B)を事前、事後にすると、因果関係となり、事後（結果）から事前（原因）の推定ができる。
・マーケティングへの応用：
　　⇒PDCAのPとCへ活用

ＰＩ研のコメント（ｆａｃｅｂｏｏｋ）：
・人工知能のアルゴリズムのひとつBN(ベイジアンネットワーク）を購入し、ID-POS分析への活用を模索中ですが、その中で、鮮明になってきたことがいくつかあり、メモ的に取り上げてみました。BN(ベイジアンネットワーク）はベイズの定理が根底にあり、そのベイズの定理は研究すればするほど、マーケティングへの応用が広く、深いことです。ポイントは時間と空間であり、この視点をベイズの定理に入れると、おもいしろいことがわかります。空間の視点を入れた典型的な応用がリフト値であり、リフト値はベイズの定理の変形に過ぎず、商品A、商品B、どちらのリフト値も同値であるがことが一瞬で解けます。したがって、リフト値を引き上げる手法は商品A、商品B、どちらに注目してもよく、様々な手法があるということになります。同様に、分母を小さくしても良いのですが、そうするとパイの縮小となり、バランスがポイントとなります。一方、時間の視点を入れると、因果関係が発生し、マーケティングへの応用が可能となります。ベイズの定理のユニークな点はここにあるといえ、数式からもわかる通り、因果関係が逆転、結果から原因を推定できることになります。したがって、PDCAの仮説検証に活用でき、アクションの評価を推定することにつながるといえます。これをAIにまで高めたのがBN(ベイジアンネットワーク）ですので、今後、BN(ベイジアンネットワーク）はマーケティングにどう活用してゆくか、有望かつ強力な武器となる可能性を秘めているといえます。

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