こんな人におすすめ：
- マーケティング担当者や企画職
- 紹介施策の効果を定量的に測りたい経営者・管理職
- 施策の改善や予算獲得に役立つ効果検証方法を知りたい方
プロンプト例：
"紹介施策の効果検証方法について、具体的なデータ収集手法、統計的な分析方法（例：A/Bテスト、差分の差分法）、および施策の改善につながるポイントを教えてください。さらに、導入すべきKPIの設定方法と社内説明のコツも含めて解説してください。"プロンプト例の出力結果：
紹介施策の効果検証では、まず最初にKPI（重要業績評価指標）を明確に設定することが重要です。例えば、紹介による新規顧客数や売上増加率、紹介経路ごとの獲得コストなどをKPIに設定します。効果検証の手法としては、定量的データの収集が基本であり、顧客データの登録数や購入履歴を分析します。代表的な分析手法には、A/Bテストや差分の差分法（Difference-in-Differences, DiD）があります。A/Bテストでは施策グループと対照グループを比較し、施策の有効性を検証します。DiDは施策対象と非対象のグループの変化を比較し、時間的・場所的な外部要因を排除した効果推定が可能です。
また定性的なフィードバック（アンケート調査など）も併用すると、顧客の反応や質的変化も把握できます。
検証結果は数値で示すだけでなく、最終目的（例：売上向上や顧客獲得）に対する影響度を社内で共有し、経営層や他部署の理解を得ることが肝要です。分析結果をもとに施策の改善案を立て、PDCAサイクルを回すことで、紹介施策のROI（投資対効果）を最大化できます。施策継続や予算確保の根拠としても効果検証は不可欠です。
