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運用型広告時代の要!トレーディングデスク最前線(PR)

日本のデータサイエンティストは能力を活かせていない?データ分析を成功に導くためのマーケターの役割とは

オン&オフの広告データを数値化し「事業の本質」ベースで検証

――マーケティング活動の効果検証のためにはデータが重要だとわかっていても、なかなか実際にデータ整備となると本腰が入らない企業も多いのではないでしょうか。

上野:数字を顧みず、勘と経験則とノリでやっているマーケティング組織は少なくありません。一方で、欧米の先進企業では数字による説明は当たり前のものです。さらに今後は定量化しづらいオフライン施策の効果も数字に落とし込んで考える必要があります。

高瀬:当社でも、近年になって効果検証の対象が急速に広がり、Google Analyticsのような一般的な計測ツールではカバーできないことも増えてきました。オンとオフのチャネルをつないで分析するニーズは強く感じます。

――具体的には、どのような広告主からの要望があるのでしょうか。

高瀬:たとえば、「テレビCMとオンライン広告の互換性を検証してほしい」「来店数を目標としてオンライン広告を最適化してほしい」といった依頼が増えています。

上野:データ分析の理想形は、「データを売上に直接紐づけること」にあると思います。とはいえ、売上データは企業にとっては大変センシティブなもので、そう簡単に見せてもらえません。そのため通常は、広告の効果検証ではトラッキングタグで計測した何らかのアクションで代替するケースがほとんどです。

――売上に関わる間接的なファクターにマーケティング要素がどのように影響したか、効果検証することが多いのですね。

上野:しかし、やはり最終的にはデータと売上を照合していく必要があると思っています。たとえば「何度購入しているか」「単価はどうなっているのか」といった売上に直結する情報は、広告施策のデータだけではわかりませんから。

――オフライン施策の場合、どのように売上データに紐づけて貢献度合いを測っていくのですか。

上野:我々の取り組みでは、オフラインの施策でも数値化しています。たとえば、「DMを送った場合、1通あたりの売上はいくらか、それによって投資対効果はどれくらいなのか」「コールセンターにお問い合わせがあると売上にどうつながるか」というように出来る限り類推して数値化し、それを効果測定に活用していました。もちろん、数値化が難しいものも多いですが、おおまかにでも効果は可視化できるものです。

高瀬:当社でもオフラインの広告等については、個々の施策と成果を数値化しています。そのうえで重回帰分析を行い、相関係数を見て「施策ごとの成果に対する貢献度合い」についての示唆を得るスタイルにしています。アトリビューション分析も検討しましたが、オフライン施策ではすべてのトラフィックを追跡できるわけではないので現実的ではないと考え、現在のスタイルになりました。

――売上に影響する変数は多いので、効果測定は難しいのではないでしょうか。

高瀬:はい、たとえばメーカーの場合、間に入る流通(法人営業部門担当者など)の「販売のタイミング」や小売業の「POPの内容」によっても売上げが増減します。なので、単純にメーカー側の広告効果だけを測定しようと思っても難しく、変数をすべて把握しきれないということが多々あります。

――だからといって、効果測定を諦めてしまうのはもったいないですよね。

高瀬:その通りで、施策と売上の相関を見るのは難しいけれど、見なければならないというジレンマがあります。これを解消するには、やはりバリューチェーンやビジネススキームといった全体像を把握して、何が課題なのかを明確にした上でモデルを作り、仮説設定を行うことが不可欠だと思います。

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この記事の著者

伊藤 真美(イトウマミ)

フリーランスのエディター&ライター。もともとは絵本の編集からスタートし、雑誌、企業出版物、PRやプロモーションツールの製作などを経て独立。ビジネス系を中心に、カタログやWebサイト、広報誌まで、メディアを問わずコンテンツディレクションを行っている。

※プロフィールは、執筆時点、または直近の記事の寄稿時点での内容です

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