広告分析オフライン広告のオンライン効果を測りたい

オフライン広告のオンライン効果

総合広告代理店に勤める大八木健二さん(37)は、クライアントに対し広告のプランニングをしています。
最近では、テレビや交通広告などのオフラインとYouTubeやバナー広告などのオンラインを同時に広告出稿することも増え、
それらが互いにどのように影響を与え合っているのかを評価することが難しいという課題を抱えていました。

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目的

大八木さんは、ある家電メーカーの新商品のプロモーションを担当することになりました。新商品は、認知が拡大しないと在庫が余ってしまうため、まずはオウンドメディアでの商品認知の拡大を目標に広告を出稿し、オウンドメディアへの指名検索の流入を増やそうと考えました。

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問題意識

顧客獲得を増やす前に認知を広げるためにテレビCMなどオフラインのマス広告を打つことにしましたが、それがどのくらい認知に効果があるかを測れずにいました。

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仮説

そこで、「テレビの広告の出稿ボリューム(GRP)は指名検索数と連動している」という仮説を立て、分析。他にも指名検索数に影響を与えていると考えられる要素の影響も同時に測ることにしました。

図:仮説
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データ

成果指標を「指名検索数」とし、それに影響を与える要素には「TVCM(GRP)」「OOH(出稿金額)」「リスティング一般ワード(imp数)」「ディスプレイ広告(imp数)」「動画広告(view数)」を使用。また、外部要素として「天気(晴れ/曇り/雨)」も要素として設定しています。対象期間は、2015年4月1日から2015年5月31日の2ヶ月間(61日間)としました。

図:データ
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分析

それでは、実際にadelieにデータを登録して分析してみます。

①既にある分析モデルを開く

画面イメージ:既にある分析モデルを開く

登録したデータをクリックすると、すでに分析モデルが1つあります。これは、すべての要素を使用した分析モデルです。この分析モデルは、相関の有無に関わらず、すべての要素を使用したものとなっているため、大八木さんが納得できるものではありませんでした。

②「要素の候補」の自動選択機能を使用する

画面イメージ:「要素の候補」の自動選択機能を使用する

そこで、要素の候補の自動選択機能を使用し、成果に影響を与えていそうな要素をadelieで選別。その結果、「リスティング一般ワード(imp数)」「動画広告(view数)」が残りました。

③「時間差」の自動選択機能を使用する

画面イメージ:「時間差」の自動選択機能を使用する

今回の分析では、オフライン施策が数日後の指名検索数に影響を与える可能性も考えられます。大八木さんは「TVCM(GRP)は指名検索数に時間差を持って影響する」という仮説を持っていたため、②で選ばれた「リスティング一般ワード(imp数)」「動画広告(view数)」以外にも「TVCM(GRP)」も時間差を考慮することにしました。

④完了

以上のように要素を取捨選択した結果、下図のような関係性が見えてきました。

図:完了1
図:完了2

まず大八木さんは、分析結果における各要素の影響力に着目しました。これらの各要素の影響力は、「各要素が1単位分上がった時に、指名検索数が何件増えるのか」を表しています。例えば、TVCM(GRP)の影響力に注目してみると「TVCM(GRP)が1GRP増えると、3日後に指名検索数が平均3.487imp上昇する」と解釈します。

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解釈

各要素における影響力がわかったところで、これらの影響力を利用して、まず「指名検索数を1件増やすために必要な広告出稿量」を求めることにしました。

図:解釈

次に「1名来客させるために必要な広告費用」を計算。各要素の「1名来客させるために必要な広告出稿量」に対して、それぞれ広告単価をかけると「1名来客させるために必要な広告費用」を求めることができます。この「1名来客させるために必要な広告費用」を比較することによって、どの施策が費用対効果が良いのか、優先順位付けをすることにしました。

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意思決定&実行

これらの分析結果をもとに、大八木さんは「相関が見られない施策や費用対効果の低い施策から予算配分を減らしていく」ことにしました。