ビッグデータ分析の手法の一つであるデシジョンツリーを活
用してマーケティング施策の判断に必要な事象を整理し、
発生確率の精度を向上させた上で二つのマーケティング施
策ａ、ｂの選択を行う。マーケティング施策を実行した場合の
利益増加額 (売上増加額 - 費用) の期待値が最大となる
施策と、そのときの利益増加額の期待値の組合せはどれか。
┌──┬────────────┐
│施策│利益増加額の期待値(億円)│
┌─┼──┼────────────┤
│ア│ ａ │ ７０ │
├─┼──┼────────────┤
│イ│ ａ │ １６０ │
├─┼──┼────────────┤
│ウ│ ｂ │ ８２ │
├─┼──┼────────────┤
│エ│ ｂ │ １６２ │
└─┴──┴────────────┘
■マーケティング施策ａ
(1) 発生確率４０％の事象の場合
追加費用をかけると利益増加額の期待値は
２００×０．３ ＋ １００×０．７ － ６０ ＝ ６０＋７０－６０ ＝ ７０億円。
追加費用をかけない場合、利益増加額の期待値は５０億円。
従って、追加費用をかける方が利益増加額の期待値は高く、
その期待値は７０億円である。
(2) 発生確率６０％の事象の場合
売上増加額がそのまま利益となるため、利益増加額の期待値は１２０億円である。
上記(1), (2)よりマーケティング施策ａの利益増加額の期待値は
７０億円×０．４ ＋ １２０億円×０．６ － ３０億円 ＝ ２８＋７２－３０ ＝７０億円となる。
■マーケティング施策ｂ
(3) 発生確率３０％の事象の場合
追加費用をかけると利益増加額の期待値は
１５０×０．４ ＋ １００×０．６ － ４０ ＝ ６０＋６０－４０ ＝ ８０億円。
追加費用をかけない場合、利益増加額の期待値は７０億円。
従って、追加費用をかける方が利益増加額の期待値は高く、
その期待値は８０億円である。
(4) 発生確率７０％の事象の場合
売上増加額がそのまま利益となるため、利益増加額の期待値は１４０億円である。
上記(3), (4)よりマーケティング施策ｂの利益増加額の期待値は
８０億円×０．３ ＋ １４０億円×０．７ － ４０億円 ＝ ２４＋９８－４０ ＝８２億円となる。
以上よりマーケティング施策ｂを実行した場合の利益増加額の期待値が最大となり、
その額は８２億円である。
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