然而，情况往往变得更加复杂。其他因素，例如购物的季节性增长或大幅折扣，也可能导致销售量上升。这种情况是相关性的典型表现，多个相互关联的变量共同影响最终结果。
了解因果关系和相关性之间区别的营销人员可以更好地发 日本电话 现营销活动效果的真正驱动因素。
相关性和因果关系是战略营销决策中的基石概念，对于分析购买模式、锁定消费者兴趣和制定客户参与策略至关重要。
在本文中，我们讨论了相关性与因果关系是什么，以及如何充分利用它们的最佳实践。
什么是相关性？
相关性，正如营销组合模型 (MMM) 等方法中所观察到的那样，它探索了不同因素与结果之间的关系，而不完全依赖客户数据。虽然传统的 MMM 采用统计方法来揭示各种内部和外部因素之间的关系及其对特定结果的集体影响，但它本身并不能建立因果关系。然而，当使用增量数据进行校准时，该模型可以得到增强以接近因果关系。
增量数据可以洞察营销活动带来的实际提升，超越没有特定营销活动时可能产生的提升。通过整合增量洞察，MMM 可以转变为更具因果关系的模型，让营销人员更有信心地将结果归因于特定行动。
例如，在上述场景中，相关性方法会显示，A 并不是同一家商店导致结果 B 的唯一原因。还有一个因素称为 C，它定义了季节性。这意味着某个品牌在 2 月份的 Instagram 销售额有所增长，原因是投放了更多广告，并且由于情人节的到来，顾客的购物倾向有所增加。
显然，使用相关性方法，您不能将单一因素视为结果的原因。考虑其他相关因素，如经济衰退、通货膨胀、政治稳定性、季节性以及类似的统计相关趋势，这些因素会直接或间接影响买家的购买决策。
因果关系是什么？
对于具有多个接触点的全渠道营销活动，很难弄清楚是什么导致了营销活动的结果。通过因果关系，营销人员可以预测特定活动结果背后的“原因”或根本原因。
营销领导者使用因果关系的概念来了解不同营销计划和渠道对组织整体投资回报率的直接影响。
例如，一家零售店在 2 月份发现 Instagram 销售额突然激增。如果结果 (B) 是通过 Instagram 实现的销售额增加，则因果关系方法将向您显示，这一结果背后的原因 (A) 是 Instagram 广告预算的增加。
相关性与因果关系有何区别？
如果两个变量之间存在因果关系，那么因果关系和相关性就是同义词。但是，当存在第三个变量时，并不总是存在方向性问题或连锁反应的可能性。
Creator Kitchen 联合创始人Jay Acunzo分享了营销人员在因果关系和相关性之间做出选择时遇到的现实困境。
营销人员在因果关系和相关性之间做出选择时所面临的现实困境 Jay Acunzo 59a9dc7606 发帖 - Lifesight
来源
以下是相关性和因果关系不相似的场景，并且相关性与因果关系的概念出现：
当存在第三个变量时，很难估计每个变量对结果的影响。第三个变量对前两个变量的影响截然不同，无法在结果与具有因果关系的三个变量之间建立因果关系。
原因通常是独立变量，结果则是因变量。但在某些情况下，这两个变量之间存在方向性问题，因此在这些情况下因果关系不成立。
在某些情况下，多个变量会相互产生连锁反应，并且没有单一的方法来定义因果关系。在这些情况下，营销人员会得出结论，这些变量是相关的。
