マーケターの森岡毅氏は著書『確率思考の戦略論』において、
負の二項分布を活用したマーケティング戦略を実践し、V字回復を達成しました。

二項分布とは？
二項分布とは、成功確率が一定の独立した試行を複数回繰り返したときの
成功回数の分布を表す確率分布です。

例えば、
コインを10回投げたときに表が出る回数
100人に広告を見せたときのクリック人数
これらは二項分布に従います。

また、確率統計では、試行回数nが大きくなると、二項分布は正規分布に近似します。
例えば、コインを100回投げると、表の出る回数は平均50、標準偏差5の正規分布に近似します。

負の二項分布を活用したマーケティング事例

Amazonの購買行動予測
課題
ECサイトでは、ユーザーの購買回数に大きなばらつきがあります。
一部のユーザーは頻繁に購入する一方で、多くのユーザーはまれにしか購入しません。
このばらつきを適切にモデル化し、効果的なマーケティング施策を打つ必要がありました。

解決策
・負の二項分布を用いて購買回数をモデリングし、顧客セグメントを明確化。
・高頻度購入者には、パーソナライズされたプロモーションを提供
・低頻度購入者には、リテンション（再訪促進）施策を強化

成果
・適切なターゲティングにより、リピート購入率が約20%向上
・効率的なマーケティング施策により、広告費用対効果（ROAS）が15%改善
・このように、負の二項分布を活用することで、顧客ごとの購買傾向を正確に把握し、
最適な施策を打つことが可能になります。

プレファレンスの最大化とは？

プレファレンスの最大化とは、顧客が好む商品・サービスを最適に提供し、
エンゲージメントや売上を向上させる戦略です。

マーケティングにおいて、消費者行動・購買行動・心理学を組み合わせることで、
以下のような成果が期待できます。
・リピート購入の促進（顧客ロイヤルティ向上）
・パーソナライズドマーケティング（個別最適化されたレコメンド）
・効率的な広告配信（広告のクリック率向上）

森岡毅氏の成功事例：USJのV字回復
森岡氏がUSJで実施した戦略の根底には、顧客データをもとにリピーターの行動を分析し、
最適なコンテンツを提供するアプローチがあったと考えられます。

特に、
来場者調査をもとにリピーター層を特定
彼らが求める魅力的なイベントやアトラクションを強化
このような戦略が、顧客満足度を高め、リピート率の向上に寄与したと推測されます。

残念ながら、具体的なコンテンツ創造の詳細は明記されていませんが、
リピーターに最適なアイデアを創出し、それを実現したことで、
USJのV字回復を成功させたと考えられます。

まとめ
・負の二項分布は、購買行動や広告クリックの「ばらつき」を考慮できるため、マーケティングに有効
・Amazonの購買予測やUSJの成功事例のように、データをもとに顧客のプレファレンスを最大化することが重要
・適切なセグメント化とターゲティングにより、売上・リピート率・広告効率の向上が可能

データを活用した確率思考のマーケティングが、企業の成長を加速させる鍵となります。