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オフライン施策にデータドリブンを注入!メルカリ鋤柄氏・リクルート井原氏によるノウハウから組織論まで

2017/11/21 09:00

 9月27日から28日の2日間にわたって開催された「MarkeZine Day 2017 Autumn」。リクルートライフスタイルの井原真吾氏とメルカリの鋤柄直哉氏が登壇し、オフライン施策のデータに基づく改善からデータドリブンを推進する組織論、これからのマーケターに求められるスキルまで、大いに語り合った。

データドリブンに奮闘する二人が登壇

左より、リクルートライフスタイル 井原真吾氏、メルカリ 鋤柄直哉氏、MarkeZine編集部 江川守彦
左より、リクルートライフスタイル 井原真吾氏、メルカリ 鋤柄直哉氏、MarkeZine編集部 江川守彦

井原:リクルートライフスタイルの井原です。いつも社内で白衣を着ているので、本日も白衣の格好で失礼します。僕の職歴は今日来場されているみなさんと少し毛色が違うかもしれません。

 新卒入社時は営業の部署に配属され、システム開発、プロジェクトマネジメント、ベトナムでの拠点開拓、コールセンターのマネジメントといろいろな業務を経験して、今は2年前に部署作りから携わったデータマネジメントグループに所属しています。

 僕がマネージャーを務めるデータマネジメントグループは、「データを使って問題解決すること」全般が担当業務で、データ基盤構築からデータソリューション開発、プロダクト改善までをワンストップで担う部署です。この部署に属しながら、iPadにアプリを入れるとPOSレジになりCRMまでできる「Airレジ」という新規事業にも関わっています。

鋤柄:メルカリの鋤柄です。前職は女性向けの読み物系のアプリを運営する会社で、主にオンライン領域で広告出稿やプロモーションを担当していました。2014年1月からメルカリに転職し、ずっと国内外のオンライン・オフライン施策の両方を担当してきましたが、今年6月からアメリカと日本で組織を分けることになって、今は日本市場に専念しています。

メルカリ 鋤柄直哉氏の担当事業と業務
メルカリ 鋤柄直哉氏の担当事業と業務

江川:リクルートライフスタイルは大企業で井原さんが携わる「Airレジ」は店舗などを対象としたBtoBビジネス、鋤柄さんの所属するメルカリはメガベンチャーでCtoCと、会社の成り立ちも向き合う顧客も好対照ですね。

テレビCMは、視聴率ではなく視聴「質」が大事

江川:では「オフライン施策をデータドリブンにするとは?」についての考えを、今度はメルカリさんからうかがいます。

鋤柄:弊社の場合、オフライン施策とは、テレビCMやイベントといった「リアルな場で行う施策」です。オフライン施策はデータが取得しづらいからこそ、データを取得しての「見える化」が大事です。

 とはいえ、施策によってデータドリブンをどの程度追求するかどうか、社内でコンセンサスをとっておくことが大事です。施策によっては数字を意識して効果検証を繰り返すことも重要ですが、数字では突き詰めにくいPRやブランディングを目的に行う施策も考えられます。たとえば、イベント施策などは後者になります。

 施策ごとに「KPIを設定して、データを取得しながら細かく設計する」というスタンスをとるのか、「あえて数字を追いかけない」というスタンスを取るのか、経営陣と共にビジネスの状況を見極めながらバランスをとっています。

江川:メルカリさんはテレビCMもかなり出稿されています。鋤柄さんはデジタル広告の発想でテレビCM枠の最適化にも取り組まれているとうかがいました。具体的にどのようなデータドリブンな改善に取り組まれているのでしょうか?

鋤柄:視聴率ではなく視聴の“質”を見ています。TVISION INSIGHTS社さんが提供しているソリューションに、家庭のテレビにカメラを設置して、「テレビの前に人がいるのか」「人がいて、テレビを見ているのか」「見ているならどんな表情なのか」といったことを1秒単位でデータ化できる仕組みがあり、それらのデータを参照しています。

 テレビが付いているだけなのか、しっかりと見られているのか、ではCM1本あたりの価値が違いますよね。その点を「見える化」したい。ここ2年くらい、CMの放映時間帯や番組による効果の違いを視聴の「質」でモニタリングしています。CMが流れたのは番組前か後かといった細かなところまで見ながら、社内で知見を貯めています。

井原:CMのクリエイティブ最適化についてはいかがですか?

鋤柄:パターンAとBがあるなら、データを見てどちらが有効だったのかを知る「ヒント」にはしますが、絶対視はしません。クリエイティブを改善する上で特に見ているのは、15秒という枠の中で、どの秒数のところで視線が集まりやすいかといったデータです。ただ、クリエイティブ改善という観点では、サンプル数を考えるとデータのみを見て意思決定をするというより、あくまで参考値だと認識しています。

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