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提高销售额只需要改变DM的投放方式
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比如说，以前有一家零售企业委托我进行的数据分析的结果显示，对购买区别影响最大的是“有没有投放DM（直接邮寄广告）”（图3–5）。
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在本书中，经常会出现我亲身经历过的事例。但是出于保护商业机密的考虑，企业名称和行业、销售数字等信息都是在不影响理解统计学原理的基础上虚构的，敬请谅解。
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这家零售企业的规模极其庞大，平均年销售额有几千日元的顾客人数就有1 000万人以上，公司全年的总销售额超过1 000亿日元。
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这家企业的工作人员从登记的会员中选取了100万人，用于查询这些人的顾客信息和消费记录，希望通过这些数据改善自己的服务。除此之外，工作人员每年会向会员随机投放4次共计30万份的带优惠券的DM（投放数据也有记录）。DM费用是每份100日元，因此这部分每年就要投入3 000万日元的成本。
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图3–5 某零售企业分析结果
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将随机抽取的2万名顾客数据以3个月为单位进行分析，结果显示1 500人（2万人的7.5%）在过去3个月内收到了DM，其余的1.85万人（2万人的92.5%。再重复一次这些数据都是虚构的，实际上的结果并不是这么整齐的数字）则没有收到DM。收到DM的顾客群体在分析期间的平均销售额为2 300日元，而没收到DM的顾客群体的平均销售额为1 800日元，这部分的结果正如之前的图表所示。
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从这个结果中我们可以得出一个推论，只要投放DM就有可能在3个月内使平均销售额增加500日元。如果我们假设DM的投放与否对销售额会产生影响，那么向未投放DM的顾客群体投放DM的话，就能够将这一群体的平均销售额从1 800日元提高到2 300日元。
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现在这2万名顾客3个月的销售额是
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2 300日元/人×1 500人+1 800日元/人×18 500人=3 675万日元
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换算为年销售额就是上述结果的4倍，即1. 47亿日元。
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那么，假设向这2万人全部投放DM的话会怎样呢？
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2 300日元/人×2万人=4 600万日元
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减去向18 500人投放DM的费用（每份100日元）之后，还剩下4 415万日元，年销售额就是每年1. 766亿日元。也就是说，仅仅通过积极发送DM这一做法，在减掉追加投放DM所需的成本后，也能够使销售额提高1.2倍。
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如果将这一做法扩大到登记信息的所有会员，又会怎样呢。假设会员的销售额占总销售额的10%，那么通过向全体会员发送DM的做法使销售额提到1.2倍，则公司整体的销售额会增加约2%。因为是总销售额1 000亿日元的2%，也就相当于增加了20亿日元的年销售额。
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实际上，我向这家公司提供的分析报告，并不是单纯的“增加DM投放就会增加销售额”这样的建议，而是更进一步的“投放DM能够增加销售额的顾客和不能增加销售额的顾客之间的区别”，或者“能够增加销售额的DM与不能增加销售额的DM之间的区别”，以及对区别进行判断的方法。
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根据判断方法对DM的发送对象进行划分，这样在几乎没有增加DM发送数量的前提下总销售额却提高了约6%，换成之前的说法就是相当于“赚取60亿日元的秘籍”。
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在此之前，该企业已经知道发送DM能够增加销量，并且了解“对DM有良好反应的顾客特征”，可以说这一切都是建立在这个基础之上的结果。
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所以通过使用实际的数据进行全面的比较，可以将“得到的结果”与具体的利益联系起来，并且能够明确地显示出“现在最应该采取什么行动”这样一个战略性的目标。
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这实际上并不能完全说是统计学的力量。当然，像这样为了对主要因素进行比较而进行的收集统计（统计学术语叫作交叉表统计），也是统计学上非常重要的工具，但仅仅做到这些是远远不够的。
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那么，究竟应该怎么做才能够更加准确地表示出“区别”呢？
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看穿一切数字的统计学 [:1702626739]
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11 真的增加了一亿销售额，还是只是误差？
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