差の差 (Difference-in-Differences) の分析の紹介

差の差の分析（Difference-in-Differences、DiD）は、特定の施策や介入の効果を評価するための分析手法です。この手法は、施策を実施したグループ（処置群）と実施していないグループ（対照群）の、施策実施前後での変化の差を比較することで、純粋な施策の効果を測定することができます。

DiD分析の特徴は、単純な前後比較や群間比較では捉えきれない、時間とともに変化する要因や、グループ固有の特性による影響を取り除くことができる点です。例えば、ある店舗での新しい販促施策の効果を測定する際、季節要因による売上の自然増加分や、店舗の立地による売上の違いなどの影響を調整した上で、純粋な施策の効果を推定することが可能となります。

DiD分析では、施策実施前の処置群と対照群の差（第一の差）と、施策実施後の処置群と対照群の差（第二の差）を比較します。この「差の差」を計算することで、他の要因による影響を取り除いた、真の施策効果を推定することができます。この手法は、経済学、マーケティング、公共政策など、様々な分野で広く活用されており、特に自然実験的な状況での効果測定に適しています。

1. どういった時に使えるのか

差と差の分析は、施策や介入の効果を厳密に評価したい場合に特に有効です。この手法は、単純なA/Bテストや前後比較では対応できない、複雑な状況下での効果測定に適しています。

特に、以下のような状況で効果的に活用できます。施策の対象と非対象で明確な区分けがあり、かつ施策実施前後のデータが存在する場合、DiD分析を用いることで、より正確な効果測定が可能となります。例えば、特定の地域や店舗での新サービス導入、特定の顧客層向けのキャンペーン実施、新しい教育プログラムの導入など、様々なビジネスシーンで活用できます。

以下のようなデータが分析に適しています：

施策実施店舗と未実施店舗の売上推移データ
新機能テストユーザーと非テストユーザーの利用状況データ
キャンペーン対象顧客と非対象顧客の購買行動データ
新制度導入地域と未導入地域の各種指標データ

2. ユースケース

Eコマース業界での使い方
- Eコマース業界では、例えば新しい商品レコメンド機能の効果測定時に使えます。
- 具体的には、レコメンド機能を導入したユーザーグループとそうでないグループの購買行動を比較することで、純粋な機能の効果を測定できます。
- これにより、季節要因や市場トレンドの影響を除いた上で、レコメンド機能が実際にどの程度売上向上に寄与したのかを把握し、機能の改善方針を決定できます。
小売業界での使い方
- 小売業界では、新しい店舗レイアウトの効果測定に活用できます。
- 具体的には、レイアウトを変更した店舗群と従来のレイアウトの店舗群の売上推移を比較することで、レイアウト変更の純粋な効果を測定できます。
- これにより、季節性や地域特性の影響を除いた上で、レイアウト変更がどの程度売上に影響を与えたのかを把握し、全店展開の判断材料とできます。
マーケティング担当者での使い方
- マーケティング担当者は、新規プロモーション施策の効果測定に活用できます。
- 具体的には、プロモーション対象顧客と非対象顧客の購買行動を比較することで、プロモーションの純粋な効果を測定できます。
- これにより、一般的な購買傾向の変化を除いた上で、プロモーションがどの程度売上向上に寄与したのかを把握し、次回のプロモーション戦略立案に活かせます。
商品企画担当者での使い方
- 商品企画担当者は、新商品のパッケージデザイン変更の効果測定に活用できます。
- 具体的には、新パッケージを導入した商品群と従来パッケージの商品群の売上推移を比較することで、デザイン変更の純粋な効果を測定できます。
- これにより、季節要因や競合の影響を除いた上で、パッケージデザイン変更がどの程度売上に影響を与えたのかを把握し、他商品への展開判断に活用できます。