はじめに

今回は、「ChatGPTに意思決定者に説明する時のロープレ台本を作らせてみた」の第2弾になります。

第1弾はこちら↓

データ関連に明るくない田中部長に対して、ECサイトの商品ページに関するABテストの結果を、データアナリストの鈴木さんが報告しています。
※この記事は、ChatGPTの出力を基に作成しています。

登場人物（架空）

👨‍💼 意思決定者（EC事業部部長・田中）
「鈴木さん、今回のABテストの結果はどうだった？」

📊 データアナリスト（鈴木）
「はい、今回は 商品ページの購入ボタンの色 を変更した場合の影響を検証しました。
Aパターン（従来の青色ボタン）とBパターン（目立つオレンジ色ボタン）を比較したところ、Bパターンの方が 購入率が12%向上 しました。」

👨‍💼 田中
「購入率が12%向上…それって、売上にどれくらい影響があるんだろう？」

📊 鈴木
「今回のテスト対象は サイト全体の30%のユーザー で、1週間のデータを見たところ、Bパターンの購入率が 3.5%から3.92%に改善 しました。
もしサイト全体に適用した場合、月間売上が約240万円増加する と見込まれます。」

👨‍💼 田中
「おお、結構な額だね。でもこれは統計的に信頼できる数字なの？」

📊 鈴木
「はい、統計的な有意差を検定したところ、p値は0.03 でした。これは、偶然ではなく 97%の確率でこの変更が効果的 だったと判断できます。」

👨‍💼 田中
「なるほど、結構信頼できるデータだね。でも、オレンジ色のボタンに変更することで何かリスクはあるの？」

📊 鈴木
「はい、一部のユーザーからはデザインが派手すぎると感じられる可能性があります。そのため、まずはトラフィックの50%に適用して、1ヶ月間モニタリングしながら全体展開を決める 方法がリスクを抑える上で有効です。」

👨‍💼 田中
「なるほど、じゃあまずは50%に適用して様子を見ようか。モニタリングの結果をまた報告してくれる？」

📊 鈴木
「承知しました！ 1ヶ月後にデータを分析して、最終判断の材料をご提供します。」