スマートフォン決済利用者のテレビ視聴傾向

　まずは昨今注目が集まっているスマートフォン決済サービスを例にみてみよう。「PayPay」や「LINEPay」など、サービスを提供する各社はより多くのユーザーを獲得するべく自社サービスのCM出稿に力を入れているが、実際にこうしたスマートフォン決済サービスを利用しているユーザーに効率的にリーチできる枠はどこなのだろうか。

　テレビ視聴ログデータとスマートフォンアプリの利用ログデータがシングルソースで紐づいているi-SSP（インテージシングルソースパネル）のデータを用いてスマートフォン決済アプリを利用しているユーザーのテレビ視聴状況についてみてみよう。図表1は視聴者全体に対するPayPayアプリユーザーの視聴者含有率をヒートマップ形式で表現したものである。

　なお今回は比較対象として従来のスマホ決済サービスである楽天Edyアプリユーザーのヒートマップも用意した。

　図表1から、PayPayユーザーは10時から16時台の昼間帯と22時から27時の深夜帯で視聴者含有率が高いことがわかる。一般的に平日の昼間や深夜帯は視聴率が低い傾向にあるが、PayPayユーザーへのアプローチという目的においては効率的な枠であると言える。また同じスマートフォン決済サービスである楽天Edyユーザーで見ると深夜〜早朝帯にかけて含有率が高くなっていることがわかる。新参のサービスはいずれも普及に向けしのぎを削っているが、楽天Edyのような従来サービスのユーザーをポテンシャル層と捉えるのであれば早朝帯への出稿も効果的かもしれない。

洗濯用洗剤購入者のテレビ視聴傾向

　先ほどは「特定のスマートフォンアプリユーザー」という括りでテレビ視聴傾向をみたが、「特定商品カテゴリ購入者」という括りで見た場合、どのような特徴がみられるだろうか。ここからは洗濯用洗剤カテゴリを例として、購入者セグメントのテレビ視聴傾向をみてみることにする。

　CMのプランニングをする際、性別や年代といったデモグラフィック属性でターゲティングが行われることがよくある。洗濯用洗剤カテゴリの購入者であれば「既婚子供あり女性」などがメインターゲットとして考えられるだろう。しかし実際には洗濯用洗剤の購入者は「既婚子供あり女性」だけではなく、それ以外の層も含まれる。仮に「既婚子供あり女性」ではなく、「洗濯用洗剤ヘビーユーザー」という括りでダイレクトにターゲットを設定できるとした場合、広告主はより的確にターゲティングを行うことができるだろう。先ほど分析に使用したi-SSPデータはアプリ利用データ以外にも購買データとテレビ視聴ログデータを紐づけることができる。同データを用いて「既婚子供あり女性」と「洗濯用洗剤ヘビーユーザー」のテレビ視聴者含有率ヒートマップを比較した結果が図表2である。

　図表2の結果から、「既婚子供あり女性」と「洗濯用洗剤ヘビーユーザー」では全体的なテレビ視聴傾向は似ているものの、部分的に傾向が異なる枠が存在することがわかる。「既婚子供あり女性」では平日の朝と夕方の時間帯に含有率が高くなっているが、「洗濯用洗剤ヘビーユーザー」では平日昼間帯も高くなっている。また「洗濯用洗剤ヘビーユーザー」では土日の早朝帯も高くなっており、両者の行動パターンには違いがあることが推測できる。「洗濯用洗剤ヘビーユーザー」の年代構成比をみてみると50、60代の占める割合が比較的高くなっており、そうした要因から上記のような視聴傾向の違いが生まれていると考えられる。このように購入者セグメントという括りでみてみると、これまでみえてこなかった購買力の高い層やブランドにとって課題になる層にアプローチするために効率的な出稿枠を見つけることができる。