時系列データ解析によるマーケティングミックスモデリングの可能性

　小川氏はTVCMやイベントなどの営業・プランナーを経て、電通ダイレクトフォースに入社。デジタルマーケティングの分野に携わっている。様々な広告主と対面する中で同氏が感じたことが、ネット広告運用時のCPAに対するシビアさだった。しかしその一方で、大企業ほどネット広告とマス広告を担当する組織が分断されており、それぞれ異なった評価指標で施策を行っていることに対し課題を感じていた。そうした経験から、まずはネットの世界で、コンバージョンに至ったラストクリックのみならず、動画やDSP（Demand-Side Platform）などの間接効果も含めて考える「アトリビューション」、さらにはTVCMなどオフラインにおける効果も横断的に把握する「統合アトリビューション」に関する取り組みを進めている。

　「統合アトリビューション」で一般的なのが「パネルデータの解析」だろう。ビデオリサーチによる視聴率サンプルやインテージの「シングルソースパネル」など、パネルデータから全体を推計して認知率や購買効率などの指標をもとにプランニングを行う。一方、まだなじみがないと考えられるのが「時系列データ解析」だ。一定期間の商品の売上等の推移と、その期間における広告露出や閲覧など様々なファクターの時系列推移を解析することで、それぞれのファクターによる売上等の数量を導き出す。例えば、気温の上昇とビールの売上の関係性を定量化してモデル化していくのも「時系列データ解析」の一つだ。

　こうした時系列データ解析によるアトリビューションによって「どの広告が売上げにどのくらい貢献したか」がわかれば、予算配分の最適化が可能になり、それに基づくシミュレーションも実現する。この3つを回していくことで、より広告効果を高め、売上・コンバージョンへとつなげることができるだろう。それが「マーケティングミックスモデル（以下、MMM）」の基本的な考え方だ。その実践として、小川氏は次に3つの事例を紹介した。

WebコンバージョンにおけるTVCMの貢献度を視覚化

　まず1つめは単品通販の事例だ。これまで単品通販の売上を上げる施策の主流はTVの通販番組や、通販番組のように商品を紹介するCM「インフォマーシャル」だった。しかし、昨今ではシニア向けの通販サイトなども台頭してきており、Webでのコンバージョンも増加。これに対し小川氏は「“Webにどれほどシフトしていけばよいのか”ということを現在悩んでいる企業がいるのでは」と語る。

　そして紹介された事例は、インフォマーシャルのアシスト効果をCS放送・BS放送ごとに時系列データ解析によって算出し、新しい指標を創出したもの。インフォマーシャルの直接的な効果は、コールセンターへの注文で基本的には測定できる。そこにWebのコンバージョンへの貢献率を加えることで、より正確な広告効果を測定することが可能になった。

　他にもリスティング広告の検索キーワードへの影響を測定。測定結果を基にインフォマーシャルの出稿直後にはキーワードやクリック単価の調整などを行い、競合への流出防止につながったという。