アナリストとともに、データの裏側にあるロジックを読み解く

――具体的にTelescopeをどのように活用しているのか教えてください。

若林：当社は各キャンペーンの1素材1素材の1秒ごと、たとえば15秒のCMであればその1秒ごとの注視度の推移データを提供しています。これにより、どのポイントで注視度が上がり、どこのポイントで下がっているかがデータで把握できます。また関東・関西というセグメントや、各種セグメント別で注視度を把握できる形で提供しています。

和田：十数年前であれば、お客さま視点を入れたテレビCMの視聴データのレポートが上がってくるのは1カ月後でした。そのころには別のキャンペーンのことで頭がいっぱいですし、振り返りをしてもすぐに反映できないのですが、Telescopeは2日後にデータが上がってきて、クリエイティブのどこにどの層が反応しているのかブレイクダウンして確認できます。また競合比較を行っており、自社のポジションもチェックしています。

　手順としては、クリエイティブチーム側の「このポイントを確認してほしい」という要望をREVISIOさんにインプットし、それを踏まえてレポートしていただいて、結果を生かしています。具体的な内容は公開できないのですが、ニュートラルな消費者の声を確認できる大事な情報になっています。

　報告会では実際にREVISIOさんのアナリストの方がデータを分析し、その裏側にあるロジックまで解説していただけるので、とても役立っています。データを確認するだけでなく、その先にあるフォーキャストが軸ですので、そのベースとなるデータの読み方やロジックを丁寧に教えていただけることは当社にとって非常にありがたいです。自社内のスタッフ、客観的な視点を持つパートナー企業の方々が自由にディスカッションし、ファクトドリブンなマーケティングができている状況に非常に満足しています。

――どのようなことをディスカッションされているのですか？

和田：宣伝している企業側としては、やはり自社の主張にハイライトを当てて見ていただきたいものですが、第三者の冷静な視線を通すと、お客さまはまったく違った目線でテレビCMを見ているとわかることがよくあります。この「誰目線で、何を届けているか」という点について、REVISIOさんがデータに基づいてご説明してくれるので、非常にありがたいです。

　実はTelescope導入前は、リアルタイムに成果を可視化できる点に期待していて、アナリストさんとの報告会をそれほど重視していませんでした。しかし、アナリストさんから得られる知見やロジックが素晴らしくて、いい意味で期待外の成果を感じています。

　お客さまのインサイトは、上辺だけの感覚やデータでは理解できません。テレビCMを作る側としては、消費者のインサイト（深層心理）を正しく読み取るのがまず大前提で、その上でクリエイティブを制作するにあたり、モーメントを切り取る時に何がトリガーなのか掴み、購買行動を起こさせる心の声にどうアプローチしていくかが重要ですし、面白みでもあります。そのヒントをREVISIOさんのアナリストの方にデータで示していただいています。

年代ではなくライフスタイルで変わる“刺さる”ポイント

――Telescopeを活用するなかで得られた知見や成果を教えてください。

和田：知見でいえば、セグメントが挙げられます。以前は機械的にM1やF1といったセグメントで反応を見ていたのですが、たとえば一口にM1（20〜34歳の男性）といっても多様なライフスタイルの方がいますよね。

　独身の方もいれば、結婚して小さなお子さんがいる方、独身同士のカップルの方など暮らし方は様々です。それを年代で1つに括ってしまうのはおかしいのではないかということで、昨年からライフスタイルをベースに当社独自のセグメントを設定するようになりました。たとえば家族構成が「1人」「2人」というものや、「子どもが何歳以下で何人いる」といったように、年齢という軸を外したのです。

　すると、従来のセグメントで見ていたときとはまったく違う結果が出て、とても驚きました。従来のM1〜M3層で見ていたら、お客さまの深層心理には絶対たどり着けません。それを実感しました。お客さま側から見ても、自分を年代でひとくくりにされるのは違うと思いますよね。

――「違う結果」とはどのようなものでしょう？

若林：視聴が上がるポイントや、訴求ポイントが届いているかどうかなど、いろいろな点で通常の属性とライフスタイルで分けた属性で違いがありました。

和田：一例を挙げると、価値の違いですね。スシローの企業理念は「うまいすしを、腹一杯。うまいすしで、心も一杯。」というもので、品質の良いお寿司を気軽に食べていただくことを目指しています。しかし、その「気軽」は人によって異なります。家族がワイワイ食事をできることかもしれないし、お寿司の価格が500円であることかもしれないし、1人で食べることが気軽と感じるかもしれません。

　生活のバックグラウンドを踏まえてデータを見ると、ある人は「お得です」という部分に反応し、ある人は「産地」や「家族」に反応している。ポイントが異なるのです。こうしたことをデータドリブン、かつ競合と比較しながら見られるところがTelescopeのメリットです。

　クリエイティブ制作チームが「このクリエイティブは絶対に反響がある」と思っていても、目論見が外れて、まったく異なる部分で反応があることもあります。それがデータで確認できるのです。