14:45ツイートプッシュ通知を受け取る本稿ではテレビCMの効果測定を例に、大規模データが分析にもたらすものやマーケティングにおけるデータとの向き合い方を考察、解説する。陥りやすい誤りデータの特徴を“目利き”して“料理”、新たな発見につなげていく※本記事は、2020年1月25日刊行の定期誌『MarkeZine』49号に掲載したものです。テレビ×デジタルの効果を見誤らないためにこの記事では、大規模データによる新しいテレビCMの効果測定方法を紹介する。テレビCMの効果測定は、マーケティングミックスモデルのように集計されたデータを組み合わせる「マルチソースデータ」の分析、個人のテレビCM接触・非接触の状況によってKPIを比較する「シングルソースデータ」の分析という2種類に大きく分けることができる。シングルソースデータの分析にて「テレビCMを見た人がサイトに来訪したか」といったテレビ×デジタルでの効果を捉えていくときには、構造上、注意が必要な問題がよく発生する。その視点を紹介していきたい。一つの主流な方法は、テレビCMの時系列データ(例:GRP)とKPIの時系列データ(例:売上、認知、サイト流入)を用意しておき、その関係を回帰分析などの統計モデルによって捉えていくものである。テレビ以外のデジタルやチラシなどの施策データも組み合わせて入力情報に使っていく場合、この方法は「マーケティングミックスモデル」と呼ばれる。この方法はテレビCMのデータ(入力)とKPIのデータ(出力)をそれぞれ別種のデータソースから集計して作ることも可能であり、「マルチソースデータ」の分析と呼ぶこともできる。データ作成の容易さがある一方で、集計済みのマルチソースデータからだけでは、消費者個人の行動変化を捉えることが難しい場合もある。「テレビCM接触者と非接触者でブランド認知のリフトに違いがあったのだろうか?」というテレビCMの接触効果を検証したい場合などである。した課題に直接的に応えるには「シングルソースデータ」が役に立つ。シングルソースデータとは、キーとなる識別子に基づいて、別種のデータを紐付けたデータ群である。インテージのi-SSPやビデオリサーチのVRCUBICといった調査モニターを識別単位としたパネル調査型のシングルソースデータは、ここ数年で多くの企業で活用が進んできている。この種のデータでは、テレビ視聴調査に、モバイルログ調査、パソコンログ調査、購買調査、アンケート調査などの様々なデータを紐付けられる。“箱庭”の中で分析者は柔軟に多様な仮説を検証していける。この続きは、定期誌『MarkeZine』のご購読者様のみ、ログイン後にお読みいただけます。定期誌『MarkeZine』とはマーケティングやビジネスで今必要な情報を、毎月厳選してお届けする年間サービスです。先進事例、キーパーソンの考え方、成果を出すノウハウなど、効率よく学ぶことができます。紙の雑誌をお届けするほか、以下の様な特典があります。購読するには会員登録(無料)が必要です。会員の方はログインを行ってください。Twitter全量データを活用2020/02/062020年のインスタマーケ、成否を分けるのはやっぱりコンテンツ【松屋の公式アカウント仕掛け人が解説】2020/02/17SaaSには大きなホワイトスペースがある。Twitter全量データを活用2020/02/062020年のインスタマーケ、成否を分けるのはやっぱりコンテンツ【松屋の公式アカウント仕掛け人が解説】2020/02/17SaaSには大きなホワイトスペースがある。大局観を持つことで成果を上げる【お薦めの書籍】2020/02/17SaaSには大きなホワイトスペースがある。記事一覧インタビューリサーチマンガクイズ×ログインEメールパスワード※旧SEメンバーシップ会員の方は、同じ登録情報(Eメール&パスワード)でログインいただけます。イラストの無断転載を禁じます。記載されているロゴ、システム名、製品名は各社及び商標権者の登録商標あるいは商標です。