KDDI株式会社

KDDIとサイカのデータドリブン・マーケティングの取り組みは、2019年から始まりました。通信業界において多岐にわたるサービスを展開するKDDIは、複雑な顧客獲得プロセスにおいて、成果を最大化するためのコミュニケーション最適化を目的に、サイカのMMM(マーケティング・ミックス・モデリング)を活用しています。

導入から5年が経ったいま、KDDIのMMM活用は非常に発展しており、月次分析による高頻度なPDCAサイクルを実現しています※1。2021年から分析を開始したUQ mobileでは、月次のマーケティング投資最適化により、契約者一人あたりに投じるコミュニケーション費用を、最適化前と比較して約2割削減するなどの顕著な成果を上げました※2。

本事例では、KDDIがサイカと取り組んでいるデータドリブンなマーケティング最適化方法について、UQ mobileにおけるプロジェクトを中心に紹介します。

※1 2024年8月現在
※2 2023年度実績

競合ひしめく市場における勝ち筋は、“データドリブン”と“スピード”

携帯電話・スマートフォンなどの通信サービスの市場は競合の参入も多く、機能面での差別化の難しさから、価格競争に陥りやすいという特徴があります。そのため、コミュニケーションによる差別化が重要であり、そのためにもクリエイティブとメディアの最適化が求められています。

また、近年の特徴的なのは顧客における携帯キャリアへの意識が薄まっているという変化です。キャリアに対する興味関心がなく、どのキャリアでも構わないという人が増えてきているのです。ストック型ビジネスモデルであるため、購買行動期に入っている顧客は市場の約2割程度であるということがKDDIの自主調査でわかっています。

KDDIでは購買行動期に入っていない市場の約8割を占める消費者(以下、日常期と表現)に向けて、日常期の段階からKDDIが提供する通信ブランド(au, UQ mobile, povo)へのイメージを持ってもらい、乗換先を検討する際にKDDIを一番に想起してもらうことを目指し、ターゲットに合わせた施策の展開を図っています。

そして、これらのマーケティング活動の成果を最大化させるためにKDDIが重要視しているのが、データドリブンな意思決定と分析サイクルのスピードです。

UQ mobileをはじめKDDIの各サービスにおける顧客が加入や成約に至るまでのプロセスは非常に複雑で、多数の要因が絡み合っているのが特徴です。これらの影響を正しく捉えながらより適切な意思決定をするために、KDDIでは大量のデータをもとにこの影響を可視化しています。これがMMM活用の主な目的です。

そして、KDDIにおけるMMM活用の特徴の一つは、月次でこの分析を回しているという点です。KDDIでは主にオンラインメディアのクリエイティブや予算の最適化にMMMを活用しており、月次の運用サイクルに合わせて分析を行っています。

通信サービスの市場環境

通信サービスの市場環境

データに基づいたマーケティング意思決定の実現

前述のとおり、KDDIでは月次でマーケティング投資の最適化を継続した結果、契約者一人あたりに投じるコミュニケーション費用を、最適化前と比較して約2割削減するという成果を上げています。ここからはKDDIがどのようにデータに基づく意思決定をしているのかを紹介します。

KDDIがMMM活用で目指しているのは下記の4つです。

  • マーケティング施策の効果を正確に測定・可視化する
  • 施策ー消費者意識ー成果の関係性を明らかにする
  • 各ターゲットに対する最適なアプローチを特定する
  • マーケティング予算の効率的な配分を実現する

この目的を達成するために構築されたモデルが、KDDIのMMMの大きな特徴となっています。

KDDIの分析モデルの特徴

  • 消費者の意識指標をモデルに組み込み、「施策 → 意識 → 成果」の構造を解明
  • 目標とする意識指標をユーザー導線に合わせて設定
  • 成果を複数に分け、ターゲット毎に有効な施策を明確化

KDDIでは週次で消費者の意識調査を行っていることから、その調査結果をMMMの変数に組み込むことが可能となっています。成果に対して影響が大きいと想定される意識指標をユーザー導線に合わせてモデルに組み込み、どの意識指標を上げれば成果が最大化するのか、またその意識指標を上げるにはどの施策を強化すればよいのかを分析できるようにしているのです。これにより、施策の投下量や予算配分だけでなく、どのような意識指標を伸ばすべきかという質の面も最適化を図ることができます。

UQ mobileの販売チャネルは店舗などのリアルチャネルだけでなく、オンラインチャネルもあります。MMMの目的変数となる成果を複数のパターンに分けることで、それぞれの成果を上げるにはどの施策が有効なのかがわかるようにしています。

KDDIではMMMの分析モデルに消費者の意識指標を組み込んでいる

KDDIではMMMの分析モデルに消費者の意識指標を組み込んでいる

月次運用の実現

KDDIのMMM活用のもう一つの特徴は、月次で分析し最適化を図るというPDCAサイクルの速さです。月次の分析サイクルが必要な理由は、KDDIにおけるマーケティング投資の最適化がオンラインメディアを中心としていることに加え、新規トライ施策を織り交ぜながらPDCAサイクルを実現していることにあります。

もちろん、テレビCMを中心としたオフラインメディア効果も含めた最適化を行っていますが、よりクイックな評価が求められるオンラインメディアを軸にMMMを活用してマーケティングの効率向上を図っています。

成果を上げるための最適化サイクル

成果を上げるための最適化サイクル

KDDIで実行している月次のMMM分析サイクル

KDDIで実行している月次のMMM分析サイクル

月次でMMMを回す上では、分析だけでなくデータ収集にかかるスピードも重要です。KDDIでは、自社や競合他社に関するマーケティングデータを、社内外から収集・統合し、分析用データの成形と分析不使用データも含めた可視化環境を構築し、データ活用のスピードを担保しています。この時にポイントとなるは下記の2点です。

  • ブフォーマットや粒度の異なる様々なデータを収集し、分析用データに統合すること
  • 分析担当者がワンストップで異常値および傾向変化を把握できるトラッキング環境を構築すること

下図のように、MMMの分析結果も常に可視化できる環境を構築しているのが特徴です。このようなデータ基盤の構築が、KDDIにおけるデータドリブン・マーケティングの要になっています。

KDDIのデータドリブン・マーケティングの要となるデータ基盤の構築方法

KDDIのデータドリブン・マーケティングの要となるデータ基盤の構築方法

組織を動かすために

戦略や戦術の徹底には組織の巻き込みが必要ですが、一般的に、組織が大きくなればなるほどその難易度は高くなります。馬場氏が指揮を執るコミュニケーションデザイン部では、広告運用プロジェクトを編成し、グループ横断でお互いの組織を理解しながら広告運用の全体最適化を図る取り組みをしています。これにより、よりスピード感のある運用が可能となるだけでなく、一気通貫したブランド・コミュニケーションの全体最適化が可能となっています。

また、組織を跨いだ社内連携においては、各施策の評価を共通指標で語れるという点でMMMの分析結果が非常に有用です。共通指標により施策を横並びで評価することで、施策ごとの部分最適ではなく、施策を統合した全体最適を図ることができるのです。

広告運用の全体最適化を図るプロジェク

広告運用の全体最適化を図るプロジェクト

マーケティングのさらなる最適化を目指して

上記のように、MMMを駆使してデータドリブンなマーケティング投資の最適化を図るKDDIでは、現在、新たに生成AIを活用したクリエイティブのさらなる最適化にも取り組んでいます※。

※こちらはサイカとのプロジェクトの内容ではありません

マーケティングにおいて重要となる、質(誰に・何を)と量(どこで・どのくらい)の両輪をデータドリブンに最適化することに挑んでいるKDDI。今後ますます進化を続けるKDDIの挑戦に、サイカは引き続き伴走していきます。

「サイカのMMMは、大量のデータから複雑なモデル化を行い、可視化できる点で非常に価値があります。またコンサルタントの支援により、分析~施策適用のスピード感を実現できており、現在では欠かせないパートナーとなっています。」
KDDI株式会社 馬場氏

株式会社丸亀製麺

丸亀製麺とサイカの取り組みは、ビジネスの勝率を高めるための“キードライバー”を解き明かす試みです。キードライバーを解き明かすことで、投資すべき先に対する考えがブレなくなり、意思決定のスピードが上がって、結果として事業の成長に繋がると南雲氏は考えています。同社では、もともと構築していたマーケティングモデルの解像度をさらに上げ、ビジネスを伸ばすキードライバーを明らかにする手段の一つとして、データサイエンスを活用しています。

サイカとのプロジェクトは、まずMMM(マーケティング・ミックス・モデリング)を活用して商品プロモーションとブランディングの最適投資配分を解明する取り組みから始まりました。約半年のプロジェクトを通して、投資配分の最適解が見えてきた後、次に着手したのが商品が売れた背景・メカニズムを明らかにする取り組みです。これは、顧客が行動(購買)するまでに影響する意識をデータで明らかにするアプローチです。

本記事では、取り組みの前提となる丸亀製麺におけるマーケティングの考えと、サイカとの取り組みについて紹介します。

丸亀製麺が実践する“KANDOドリブンマーケティング”

「顧客は集めるものではなくつくるものであり、“感動”こそが顧客を創造する源泉価値だと考えています。人は強く心が動かされるから(感動がある)こそ行動(購買)するのです」
(南雲氏)

南雲氏が語るこの考えのもと、丸亀製麺のすべての思考や行動は、“感動”を創造するために存在しています。同社のすべての戦略・戦術は「感動体験No.1」というビジョンの実現へつながるよう設計されています。そしてその源泉価値を、「一軒一軒が製麺所」「手づくり・できたてのおいしさ」「人の力」が織りなす感動体験と定義しています。これはマーケティング戦略だけでなく、商品戦略や営業戦略、DX戦略などすべてに当てはまることだそうです。

このように“感動”を意思決定の最優先事項とし、事業を持続的に成長させるためには、感性とデータの両立が必要だと南雲氏は考えています。データからは“感動”は創れない。感性だけでは確率が低い。そのため、両者を組み合わせてマーケティング戦略や戦術を組み立てていく取り組みを強化しています。これは丸亀製麺に息づく「二律両立」という考え方に基づいたトレードオンを目指す姿勢の表れでもあります。

※予測不能レベルの進化を遂げるために、「二律背反」しがちな要素を「二律両立」させるという考え

実際、丸亀製麺のマーケティングコミュニケーションでは、左脳・理性へのアプローチを通して選ばれる理由やパーセプションを、右脳・直感へのアプローチを通して選ばれる衝動をつくっています。

丸亀製麺が実践する“KANDOドリブンマーケティング”

丸亀製麺が実践する“KANDOドリブンマーケティング”

丸亀製麺が実践するハイブリッド戦略
――80%の売上はブランド力によって決まる

「当社はブランディングで右肩上がりのベースラインをつくり、フェア商品で衝動の山をつくるハイブリッド戦略をとっています。80%の売上はブランド力によって決まるものであり、ブランドに対する理解・好意度・共感が高まっている状態をつくることが最重要だと考えています。そのうえで1.5カ月ごとに年8回フェア商品を展開することで、食べたい衝動を最大化し、事業を持続的に成長させています」
(南雲氏)

南雲氏の説明の通り、同社ではブランディングとフェア商品のプロモーションを戦略的に組み合わせることで(ハイブリッド戦略)、右肩上がりのベースラインと定期的な衝動の山をつくっています。

丸亀製麺が実践する“KANDOドリブンマーケティング”

ブランディングとフェア商品プロモーションのハイブリッド戦略のイメージ図

また、短期的に見ると顧客体験価値(CX)の積み重ねがブランド力につながると考え、カスタマージャー二―に沿った顧客接点ごとに「どこでどういう価値を感じていただくか」を顧客体験に落とし実践しています。その蓄積を可視化して関係部署と共有し、一体感をもって取り組んでいくために、データサイエンスを活用したアジャイルな高速アクションを大切にしています。

これらを実現するための、サイカとのプロジェクトにおいて以下2つの取り組みを行っています。

<取り組み①> 商品プロモーションとブランディングの最適投資配分の解明:ブランド・エクイティ分析

  • ブランド・エクイティ分析とは?
    • MMMの応用による長期にわたるブランド蓄積効果を加味した分析。丸亀製麺における「ブランディングで右肩上がりのベースラインをつくり、フェア商品で衝動の山をつくるハイブリッド戦略」の効果を可視化する取り組み。
  • 分析の結果わかったこと
    • 商品プロモーションによる短期スパイクとブランディングの長期蓄積の相乗効果で、狙い通り右肩上がりの成長が築かれていたこと。さらに、ブランディングによって商品CMの効果が押し上げられたことも判明した。

「きっと正しいだろうと感覚でわかっていたことが数値として可視化されたため、意思決定しやすくなったほか、新商品の広告予算を決める際にも役立っています」
(南雲氏)

事業成果につながる“キードライバー”は何か
――MMM×KSF分析による新たなアプローチ

<取り組み②> 事業成果につながるブランド重要指標を検証し、感性をデータで測る:ブランドKSF(Key Success Factor)分析

  • ブランドKSF分析とは?
    • 持続的に業績が高まる背景・メカニズムを明らかにする取り組み。アンケート調査データを使用し、来店に対するブランドKSF(ブランド重要指標)を解明し、また、そのブランドKSFに影響を及ぼす因子を解明する。
  • 分析の結果わかったこと
    • リピート/新規いずれにおいてもブランドKSFとして最も重要なのは利用意向であること、また、最も利用意向につながっているのは「うどんがおいしい」という認識であるということがわかった。
    • その「うどんがおいしい」に直結するイメージとしては「安心して食べられる」と「他とは違う良さがある」が重視されており、丸亀製麺の源泉価値に近しい項目と相関関係があることもわかった。
丸亀製麺におけるKSF分析の概要

丸亀製麺におけるKSF分析の概要

社内外の関係者とのコミュニケーションがスムーズに

このように、ブランディングの効果やブランドの重要指標を定量的に示すことは、戦略や戦術の根拠となるだけでなく、策定した戦略・戦術を実行に移す際にも非常に有用だと南雲氏は語っています。戦略や戦術の方針を社内外の関係者に浸透させるには、感性に訴えることが効果的な場合もあればデータを用いて理性に訴えることが効果的な場合もあります。特に後者を必要とする場面において、戦略・戦術に対する理解を促進することができ、各関係者とのコミュニケーションがスムーズになったそうです。

戦略に100%正解はないが、信じる道の解像度を高めたい

「戦略設計をするうえで、当然100%の正解はない」と南雲氏は語っています。ただ、信じる道の解像度を高めて未来を切り開いていくうえでは、拠り所となるものが必要であり、それが南雲氏がデータサイエンスを活用する理由だと説明しています。

また、戦術の面においても、環境の変化が激しい今日のマーケティングでは、感性とデータを行き交わせてアジャイルに最適化していくことの重要性がますます増しています。南雲氏は、この感性とデータを駆使する戦い方を、スポーツの世界でのデータ活用に例えて説明しています。

「スポーツの世界では、選手の状態や試合の展開を感覚で捉えながら、スコアや成功率のデータも見る必要があります。どちらか一方だけを見ていては勝てません。マーケティングにおいても、日々市場や消費者は変化しているので、感性とデータの両方を駆使していかないと戦いに勝てないのです」
(南雲氏)

まさにこれを実践する取り組みとして、丸亀製麺では「うどんスコア」と「体験スコア」を「丸亀感動スコア」として各店舗に毎日フィードバックしています。日々の店舗体験と顧客の感情を、データとしても蓄積・共有しているのです。

※こちらはサイカとのプロジェクトの内容ではありません

このように、データを駆使してビジネスを推進している南雲氏は、MMMとの向き合い方やこのプロジェクトのパートナーとしてサイカを選んだ理由を以下のように語っています。

「MMMはあくまで目的ではなく手段であり、MMMですべてが解明できるとは思っていません。だからこそ、プロジェクトのパートナーには一緒に議論を通して正解を見つける姿勢を求めています。もちろん、パートナーに丸投げでは勝率が上がらないので、必ず自社で主導するようにしています。そのうえで、サイカをパートナーとして選んだ決め手は、スピード感とコンサルタントの向き合う姿勢です」
(南雲氏)

「スピード感」
日々変化するマーケティング環境に適応するためには、分析のスピードや頻度もそれに合わせて高める必要があります。同社のプロジェクトでは、MMMを四半期に1回のペースで分析しており、分析論点が追加になる場合は都度モデルを調整しながらPDCAサイクルを回しています。

「コンサルタントの向き合う姿勢」
100%正解がない世界において、解き明かしたい課題は次々と生まれてきます。また、環境の変化に伴い、論点もどんどんアップデートされます。それらに対し、柔軟にそして粘り強く寄り添う姿勢がパートナー選びの決め手となりました。

成長の先に目指す姿
――外食業界で働く人の存在意義を高めたい

――“食の感動で、この星を満たせ。”(トリドールのスローガン)

南雲氏が同社の成長の先に目指すのは外食業界全体の変革です。外食業界の消費者インサイトを解き明かすことで外食ビジネスを伸ばし、外食業界で働く人の存在意義や価値を向上させていきたいと語っています。

株式会社トリドールホールディングス 執行役員 CMO 兼 KANDOコミュニケーション本部長 兼 株式会社丸亀製麺 取締役 マーケティング本部長
南雲克明様

「数字ではなく、唯一無二の感動体験を創造し続けることを追求することで、必然として高い収益性と持続的な成長を実現できるということを証明したい」
(南雲氏)

こう語る南雲氏は、さらなる取り組みとしてEX(従業員体験価値)向上に向けたプロジェクトを進行しています。このプロジェクトは、従業員が働く幸せとプライベートの幸せを両立することで内発化が促進され、今まで以上に顧客に最高の感動体験を提供することができ、結果として事業成果に繋がるという考えに基づいています。この一連の流れをモデル化することで、再現性高く成果を出せる組織づくりを目指しています。

このように、新たなステージへと進化し続けている丸亀製麺の挑戦に、サイカは引き続き伴走していきます

丸亀製麺が実践する“KANDOドリブンマーケティング”

丸亀製麺のプロジェクト変遷

パナソニック株式会社

Q. 担当業務を教えて下さい

次世代のマーケティング手法を企画・検討して試行錯誤を行い、有効な方法をブランド・製品ごとの広告宣伝やマーケティングの担当部門に展開していくのが私たちの役割です。お客様に具体的なマーケティング施策を展開していくのは各部門の役割になるため、私たちは彼らに寄り添って新たな効果分析の仕組みを作りながら、“次のマーケティング施策”が実り多いものになるようお手伝いをしています。

データをもとにディスカッションする文化を作りたい

Q. マーケティングにおいて、これまで抱えていた課題を教えて下さい

以前から当社は様々なチャネルを通じて広告施策に力を入れており、個々の施策については一定の成果を生み出してきました。一方で、社内ではそれぞれの施策が生み出すシナジー効果や、最適な広告施策の組み合わせ、効率的な広告予算の使い方などへの課題意識も高まっていました。

例えば、テレビCMのKPIは売上とはなかなか結びつけにくいですよね。ブランド認知度に関する効果のリアルタイムな定点観測も実は難しいです。デジタル広告では売上貢献度やリアルタイムなデータの動きをある程度把握できますが、マーケティングの全体像がどれだけ売上に貢献しているのかについては感覚としてわかっていても数値化することはできなかったわけです。結果的に次のマーケティングも前例を踏襲するという形でしか考えられなかったというケースが多く、根拠になるデータがないことで、大きく方向転換して新しいチャレンジをするのが難しかったです。メディアミックスの効果をデータでしっかり把握して、広告施策全体を最適化していくというのが課題でした。

広告効果や施策ごとの相関性を経験値のみではなくデータで客観的に見えるようにすることで、明確な根拠にもとづいて社内で広告施策のディスカッションをしていく社内文化を作ろう、歴史のある組織が生み出した知見を活かしながら最新のマーケティング分析手法を取り入れていこうというのが、MAGELLANを導入するきっかけです。

「データにもとづいて広告施策をディスカッションする文化を作りたい」と語る明峯 恭彦様

MAGELLANを選んだポイントは「即時性」と「わかりやすさ」

Q. MAGELLANを選定した理由として、製品にどのような期待をされたのか教えて下さい

ひとつは、分析のスピード感です。社内で蓄積されている様々なデータを自動的に取り込んで分析することができれば、データを加工してインプットする部分での手間と時間が大幅に短縮できます。それによって最新のデータを活用した意思決定がスピーディにできるようになり、市場の変化に即座に対応できると考えました。

もうひとつは、施策の中間指標やKPI、KGIを構造化して、鳥瞰図として「こういう構造(施策の相関性)にもとづいて結果が生まれている」とマーケターが簡単に把握できる点です。即効性とわかりやすさというのが、MAGELLANを選んだポイントです。

“どうデータを貯めるか” という意識変化を生み出す

Q. MAGELLANを使用するにあたり、最初に連携するデータを整える段階は大変でしたでしょうか?

正直、大変でした。これまで社内ではこういう利用シーンを想定したデータの蓄積をしてこなかったためです。ただ、“分析に活用する” ということを前提としたデータの収集・蓄積方法を考える良いきっかけになったと思います。すぐに有効活用できなくても、将来的なデータ分析での活用を意識してオペレーションを考えていくことは、データドリブン・マーケティングの第一歩になると考えています。

MAGELLANを活用してデータの要件を定義することで、“今後どのような形でデータを蓄積していくか” という意識が社内にも広がると考えています。人は目的がなければ動くことができませんが、もともと施策効果を分析したいという課題意識がある中でのMAGELLANの活用は、データに対する意識を高める大きなきっかけになっていると思います。

「MAGELLANの活用は、データに対する意識を高める大きなきっかけになった」と語る松岡 良治様

データ分析によって “推測” が “確信” に変わる

Q. MAGELLANの分析結果に対する印象を教えて下さい

これまで経験値として認識していたものがデータ分析による裏付けによって明確になったというのは大きいです。これまで感覚値で話していたことが、データで語れるようになったのです。これによって、MAGELLAN導入から半年足らずにも関わらず、社内でもマーケティング・ミックス・モデリングに対する期待が急速に高まっていると感じています。私たちとしては、それぞれ独自のノウハウを持っている各部門からデータを提供してもらうにあたって反発もあるのではと予想していましたが、実際にやってみると「自分たちのブランドでもやって」という声が多数寄せられ、嬉しかったですね。

加えて、社内でデータ分析の結果をもとにしてマーケティングに関わる社内の各部門が一同に会す場面で「この施策は売上に効いているよね」などとディスカッションできるようになったのは大きいです。データドリブン・マーケティングの文化ができつつあると思います。もともと “この施策はデータ分析するとどういう結果になるのか” という課題意識が数多く眠っていて、MAGELLANの導入をきっかけにして課題解決に向けた意識が一気に高まったのではないでしょうか。“こういうことをしたかった” という声も多数寄せられています。これまではひとつのブランドで展開してきましたが、今後は複数のブランドにもMAGELLANを導入して効果を出していきたいです。

「今後は複数のブランドにもMAGELLANを導入して効果を出していきたい」と語る明峯様

創業100年の知恵と経験を、データで補強する

Q. 最後に、マーケティングにおいて目指す姿について教えて下さい

今、まさに社内へのMAGELLAN導入を進めている段階ですが、将来的にはすべてをデータで語ることができるマーケティングを実現したいと考えています。そのための文化を作るのが、ひとつの目標です。ただ一方で、パナソニックには100年という歴史があり、そこには先人が作ってきた多くの経験や知恵という資産があります。単純にデータだけで語るのではなく、これまでの経験もバランスよく使いこなせる組織になることが最終的な目標ではないかと思います。経験とデータの融合における最適なバランスをこれから模索していきたいと思います。

MAGELLANによって経験とデータを上手に活用してマーケティング・ミックス・モデリングを実行して、そこで生まれたデータを分析して次の施策に活かしていく。そのPDCAサイクルを回しながらマーケティング施策を推進していきたいです。創業100年の知恵と経験をデータで補強したマーケティングのノウハウは、後世に残せるほどの貴重な財産になるはずです。