【コピペでR】コンジョイント分析

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コンジョイント分析って何ができるの?

全体を構成する要素の評価と、最適となる可能性が相当に高い組み合わせを発見するための分析です。

例えば右の4つのバナーの配信実績に基づいて、CTRがもっとも高くなる可能性が高いバナーについて検討します。
4つのバナーの違いは、背景色・人物・コピー・ボタン色の4つ。
4つの違いについて
【どの要素がもっとも大きく効いているのか】
【それぞれの要素について、もっとも効果的なものはどれか】を知ることができるのです!

全組み合わせをテストしようとすると、
背景色:3色
人物:3パターン
コピー:3種類
ボタン色:3色
で、3×3×3×3=81通り必要なところ、数種類の配信で最適っぽい組み合わせまでわかるという便利さです。
※テスト設計に注意が必要ですが。詳細は後述します。

出力結果イメージ

こんな感じの描画ができます(綺麗に見せたい方はエクセル上で加工しましょう)

この場合は、
キャッチコピーの影響度がもっとも高い
コピーはD、ビジュアルはD、サブキャッチはB、ロゴはA
という結果に。
次の展開としては、メイン・サブのコピーテストでしょうか。

(初めての方向け)Rについて

下記記事をご参照ください。

Rのインストール方法
作業前に必ずすること(ディレクトリの移動について)

取り込むデータのフォーマット

テスト結果を分析するためのフォーマットをご紹介。


【コピペ用】コード

バナーで訴求すべき要素の検証にあたり、どんなバナーを作るのか・配信成果はどうだったのか、の2フェーズが必要になります。
フェーズごとのコードを下記に記載します。

①テストするために必要なバナーの作り方

下のコードのうち、作りたいバナーの要素をいじってください。
今回であれば、back、copy、main、btnの4つを可変にしています。
それぞれ3種類ずつ、全部試すなら3×3×3×3=81通りのバナーを作る必要がありますが、そうしないためのコンジョイント分析です。

コードを実行すると、ディレクトリ上に
・Orthogonal_table.csv :バナーを作るときに見るファイル
・Orthogonal_Encoded_table.csv :分析するときに加工するファイル
という2種類のファイルが出来上がります。

Orthogonal_table.csvはこんな感じです↓

全部で9種類のバナーで大丈夫、とのことです。

②テスト結果を分析するためのフォーマット

(テストの後)分析の準備

まず、Orthogonal_Encoded_table.csvを加工します。

F・G列:テスト結果を足しています。
1媒体ならFだけでもいいと思います。
2媒体以上にしろ2デバイス以上にしろ2サイズ以上にしろ、分けた方がいいほどの特性が出るのであれば、2回、3回と分けて分析するのも手です。
今回は、全体感をつかむためにY!/G合算で効果が良かった要素を見つけ出します。

H列:ラベルです。ご自身で入力した通りの順番に記載してください(結果が見やすくなります。)

コード

補遺

今回適当に入れた数字では、背景色の影響が最も強いという結果でした。