テストブランドを設定し2段階のフェーズで導入

　データソース各社の協力を得ながら、想定した基盤を作り上げることが出来るのかが不明であったこと、構築費用もそれなりに大きかったことから、導入プロジェクトは全体を2段階のフェーズに分け、1年かけて慎重に実施したという。

　最初の半年をフェーズ1として、テストケースの2ブランドを選択。必要なデータを収集できるか、「Datorama」をどう活用できるか、本当に構想を具現化できるのか徹底的に検証し、トータルコストを算出した上で、正式導入を決定した。

　その後の半年はフェーズ2として、主要10ブランドでの活用スタートへ向けて準備を進めた。この際、データソース各社との調整を重ねてUIを含めた仕様の詳細を検討。実際に各ブランド担当者が利用する際の運用体制を、急ピッチで整えていった。

　ところが当初は社内でも「Datorama」の導入に、疑問を抱く声も少なからず上がったという。というのも、「データを可視化する」というコンセプトには賛成できるが、本当に効果が出るのか確証が持てないという意見が噴出したからだ。

まずはメディアプランの最適化に活用

　そこで金子氏は方針を転換することに。「Datorama」導入効果を直接的に見るのではなく、データ解析によってメディアプランをアロケーションし、広告の投資コストを抑制したり売上を拡大化することを全面に押し出し、「コストや時間・労力を抑えて円滑に解析を進めるためには、データ収集基盤である『Datorama』の仕組みが必要である」そう社内に説いて回ったという。

　こうした入念な準備と検証の末、2021年4月に「Datorama」の導入をスタート。ようやく運用のフェーズへこぎつけたと金子氏は振り返る。

　「データソース各社には大きなご協力をいただき、『Datorama』と連携するために柔軟な対応をしていただきました。また、できるだけ現場のみなさんに使っていただくため画面構成は極力シンプルにすることを心がけました。マーケターは1つの画面で市場、店頭、広告施策、気温などの複合的な8つのソースから集めたデータをひと目で確認できるようになりました」（金子氏）

　同社は、10以上のソースから収集したデータを「Datorama」で一元管理し、直近の販売動向の把握だけでなく、テレビCMを放映したときに店頭の売り上げと連動しているのか、店頭での活動やブランド想起に影響するのかなどを素早く把握できるようになったという。