5年も集めりゃ体重だって立派なデータだ!

昨日、とある大学でデータについてのお話をする機会がありました。学生にあまり難しいデータの話をしてもなぁ、と思い何かわかりやすい材料がないか考えていたところ、自分の体重のデータが使えるのではないかと思いました。

私は5年前に胃がん手術をしており、手術後からほぼ毎日体重を量ることを日課にしてきました。5年分もあれば何か傾向もあるだろうということです。ちなみに私が体重の記録に使っていたのは、

シンプルダイエット http://simpleweight.net/ja/

です。

本当にシンプルで、毎日体重を入力するだけ。アプリ上でもグラフが見えるので、変化がわかりやすいのですが、データのエクスポートもできるので、今回はそのエクスポートしたデータを使って分析しています。実はうまくエクスポートができなったのですが、ご連絡をしたところすぐに対応していただいて、もう感謝しかありません!

【なんでデータが大事なの?】

さて、体重の前に、そもそもなんでデータが大事なのかという話を大学生にしなくてはなりません。なのでちょっと整理をしてみました。しばらくお付き合いください。

なんでデータを使うのかと言えば、データがあったほうが「より多くの人に納得してもらえる」からです。論理とデータがそろうと聞いている人の頭に「!」が見えてきます。データがあっても論理がしっかりしていなければ説明できない難しいものになってしまいます。また、どんなに論理がしっかりしていても、データがなければなかなか信じてもらえません。論理もデータもなければ、「バカなの?」と言われて終わりでしょう。

我々がデータを集め、論理を使って説明しようとするのは何かのアクションを行ってもらうためです。データを集めることは、必ず何かのアクションに繋がっています。

意味のあるものないものあわせてたくさんの量のデータを集めます。集めたデータをある視点から整理し意味のある「情報」にします。整理した情報を分析し、そこに何らかの傾向や特徴、意味などの発見をします。その発見に基づいて、人間が判断をし、何らかの行動を起こすわけです。

データを集めるだけではなく、そこにどのような視点を持って整理していくのかが大事だと思うのです。AIだなんだと言う前にまずは、この流れがわかっていないといけないのだと思います。

 

【5年分も集めりゃ体重だっていいデータになるよ】

さて、体重の話。上記の例を当てはめるとまず5年分の体重データ、これがDataになります。なかりばらつきの大きなデータですが、手術の1年後に最も体重が減り(なんと59キロ!)、その後回復基調にあるのがわかりますよね。あとはなんか山谷が定期的に現れている感じがしませんか。自分でもなんか冬は体重が増えるなぁという季節性があるような気がするんです。

では、季節性を見てみましょう。これが「季節」という視点で整理するInformationです。

まずは、月別にしてみます。

なんか9月が低そうな感じがしますが、さっきははっきり見えた傾向がみえなくなってしまいました。データの単位を月にしたせいでしょうか。

では、週別でみてみます。

グラフとしてはこの方が変化が見やすいですね。とはいえまだだいぶばらついています。手術直後から2014年にかけては体重が増加して行く過程なので、このデータを外してみましょう。

だいぶ傾向が見やすくなりました。2015年も外してもいい感じもしますが、とりあえずこのデータを使ってもう少し傾向がわかりやすくなるようにそれぞれの年の平均を1としたINDEXに変えて、3年半分の合計で作ったINDEXを赤い太線でいれました。

これを見ると、毎年5がつのGW(19週)あたりが一番体重が重くなり、9月の末(40週)あたりまでだんだん減っていくのがわかります。GWのあと急激に下がっていくのは、私が本庄ー早稲田100kmハイク(毎年5月中旬に開催)に参加している影響だと思われます。

変動幅は、上下2%なのでそれほど大きな変動には見えませんが、季節ごとの動きもかなり安定しています。これを見ていれば、体重を量って、同時期の平均と比べることができて、体調管理にはとても便利になりますね。私の場合は、体重を安定させることがとても大事なので、自分の体重の季節性を知ることができて、毎日の食事や運動の目安になりますし、平均よりも乖離が大きければ、何かの体調の変化をしるきっかけになります。

これは私ひとりのデータですが、みんながアプリで記録していれば相当量のデータになって、性別、年齢別、身長別など様々な視点でみることができますよね。シンプルダイエットさん、個人情報扱いが大変かもしれませんが、利用者の皆さんのデータを集めたら、もっとみんなダイエットに励むかもしれませんよ。みんな他人と比べるのは大好きですからね。

私も先日、ZOZOスーツが届きました。アプリには計測した私の身体の大きさにを平均値と比べるという表示の仕方があって大変気になりました。走っているせいか、下半身は太めです。

あれ、違う。私の太ももの話ではない。私の体重だ。

とはいえ、私ひとりの体重だけみていてもなんだかな、なので、世の中の動向を見てみます。

「ダイエット」の検索ボリュームを見てみると、やはりGWにぐっと上がります。やはり夏に向けてみんな痩せようと思うんでしょうね。ダイエットだと女性が多く検索するような気がしますので、「筋トレ」も調べてみます。

「筋トレ」は毎年検索ボリュームが増えてます。なんでこんなに増えているでしょう。みんなそんなに筋トレしたいのか?さて、5年分の平均をとると6月に一番増えるようで、こちらも夏に向けて6パックを皆さん目指すのでしょうか。

私の体重だけではなく、検索ボリュームの動向を合わせて見ても5月頃がどうも体重のピークでそこから、暑くなって食欲も落ちるのか、代謝が増えるのか、はたまたダイエットしてるのか、筋トレしてるのか秋に向けて体重は減っていくようです。

どうでしょうか。たかが毎日の体重の記録ですが、5年分もみてみるとデータを整理して特徴を発見していく過程がわかりやすく説明できたような気がします。

さて、あなたはこのデータの分析からのinsightで何をアクションしますか?

「世帯」から「個人」へ。テレビ取引指標が変わるとき、プランニングはどう変わるのかープランニングはどうかわるのかー

  • プランニングはどうかわるのか(気をつけるべき点は何か)

TVスポット取引指標の変更にともない、メディアプランニングにどのような影響がでるのでしょうか。メディアプランニングの7つのチェックポイントの中から、特に影響が大きい以下3点について考えていきます。

  • TVCM投下エリアの決定
  • 予算設定・予算配分
  • キャンペーンのスケジューリング

1.TVCM投下エリアの決定

TVCM投下エリア配分を考える上で、通常は到達率(到達人数)や到達コストなどから投下エリアとエリアごとの投下量を決めていきます。しかし、今回のテレビスポット取引指標変更に伴い、関東地区とそれ以外では買付指標が異なるので、どちらかに換算しないと全国の投下量を横並びで見ることができません。当面は関東のALL P+C7で購入した量をその他の地区に合わせて世帯に換算することになるでしょう。今後仮に関西/名古屋で関東地区と同じように、取引指標にALL P+C7が導入されたときには、逆にその他の地区(関東・関西・名古屋以外の地区)をALL換算することになるでしょう。いずれにせよこれまでよりもプランを作るのに時間がかかるようになりますし、社内でどの指標を使って基準をつくるのか決めておく必要があります。

2.予算設定・予算配分

ここまではTVCMに限って話を進めてきましたが、あるキャンペーンをTVCM(スポットCM)だけで実施することはあまり多くはありません。複数のメディアを複数のエリアで展開することが一般的な中で、それぞれの広告効率を横並びで比較することは容易ではありません。そこで横並びして比較できるように、CPMの考え方を導入する必要が出てくるでしょう。CPMとは1,000人あたりの到達コストを示す指標です。CPMを使うことで、TVCMの関東地区とそれ以外の地区の到達効率を比較したり、TVとDigitalの最適な配分比率を求めたりすることができるでしょう。

3.キャンペーンのスケジューリング

タイムシフトが取引指標に加わることで、自分たちの必要なキャンペーンの期間外に露出されるスポットCMがどのくらいになるのか、あるいは無駄になってしまうのではないか、と気になる人もいるでしょう。実際に集計をしてみたいくつかのケースでは、期間外露出の割合が、投下量全体の0.1~0.2%とごくわずかの量でした。個人的には、ここを気にするよりも、よりふさわしいターゲットを選ぶことやふさわしいクリエイティブを作ることに集中すべきだと考えます。

以上3回にわたって、2018年2月に実施したセミナーでお話しした内容を中心にご紹介してきました。

関西地区では2018年4月から、名古屋地区では2018年7月からテレビ視聴率調査において、タイムシフト計測が始まります。関東地区以外でもタイムシフトの計測が始まることは、いま関東地区で起きている変化が、他の地区にも波及していくことが想定されているでしょう。この変化を前向きにとらえていきたいと思います。

「世帯」から「個人」へ。テレビ取引指標が変わるとき、プランニングはどう変わるのか。ーなぜ取引指標が変更されるのかー

  • なぜこのタイミングに取引指標が変更されるのか

2018年4月から関東地区のテレビスポット取引の指標が変わりました。おさらいになりますが、変わったポイントは以下の2つです。

  • これまで取引使われてきた「世帯」視聴率が「個人(ALL)」視聴率に変わること
  • これまでのリアルタイム視聴率に放送後7日間以内のCM再生視聴率(タイムシフト)が加わること

ではなぜこのタイミングで取引指標が変更されたのでしょうか。

②のCM再生視聴率が加わる点については、海外の取引実態を参考に、価値化されるべきものを正しく計測し、価値に見合う値段をつけることがようやく日本で実現した、と考えることができます。タイムシフト視聴がきちんと計測され視聴率に組み込まれることは、海外では以前から行われてきたことです。その意味では、ようやく日本でも視聴の実態に取引が追いついてきたと言えるでしょう。

①の「世帯」から「個人」に取引指標が変わる点については、変更の本当の意義を考えると、マーケティング全体が、マスマーケティングからCRM(ここではCustomer Relationship Marketingの意味)への転換を求めているからだと言えるでしょう。

ではなぜマスマーケティングからCRMへの転換が求められているのでしょうか。その背景は、いうまでもなく日本の超高齢化です。2001年から2016年までの15年間で、65歳以上の人口は1.5倍になり、M1/F1は27%も人口が減少しているのです。現在のテレビ視聴者の半分近くが50歳以上であり、「世帯」視聴率は、テレビ視聴の実態をうまく反映できていないといえるでしょう。「%」の数字は、その「%」を割り出す集団構成が大きく変化しているため、「%」の数字だけでなく、「実数そのもの」や「実数に換算できる%」を見ていく必要が出てくるでしょう。

「%」だけでなく「実数」を指標に据える動きは、企業側ではすでに行われています。例えば広告効果の指標として、これまで使ってきた広告認知率やブランド認知率などの「%」データだけでなく、自社サイトのアクセス数やSNSのいいね!数など「実数」データを指標にすることが増えてきました。テレビメディアでONEtoONEマーケティングを実施することはできませんが、「世帯」から「個人」、そして「%」から「実数」に評価指標を変えていくことで、顔の見えない「世帯」ではなく、様々なデータを使ってより見込み顧客となりそうなクラスターやユーザー層を見つけていくことができるようになるでしょう。

こうした取引指標の変化やマーケティング活動の変化にともない、メディアプランニングにどのような影響を及ぼすのでしょうか。1つ1つ見ていくと、大小さまざまな影響を及ぼすことが想定できます。実際にどのような影響が出てくるか、具体的に直面しそうなポイントを次回の更新で見ていくことにします。

「世帯」から「個人」へ。テレビ取引指標が変わるとき、プランニングはどう変わるのか ー取引指標のどこがどう変わるのかー

2018年4月から関東地区のテレビスポット取引の指標が変わったことをご存じでしょうか。この変化は、メディアプランニングに大きな影響を及ぼすとともに、関東以外の地区にも波及していくことが予想されます。そのため、Axivalでは2018年2月26日に、

「世帯」から「個人」へ。テレビ取引指標が変わるとき、プランニングはどう変わるのか

というテーマで、広告主様向けにセミナーを開催しました。

セミナーの第1部の講演では、主に

  • 取引指標のどこがどう変わるのか
  • なぜこのタイミングに取引指標が変更されるのか
  • 取引指標変更にともない、メディアプランニングにどのような影響があるのか

についてお話しさせていただきました。また第2部では、テレビ視聴データを保有する株式会社インテージの李様、TVISION INSIGHTS株式会社の郡谷様にご登壇いただき、各社のテレビ視聴データのご紹介と、テレビ視聴データをどうマーケティングデータの活用方法についてパネルディスカッションを行いました。

 

本ブログでは、私がセミナーでお話しした第一部の講演内容を3回に分けてご紹介していきます。

 

  • 取引指標のどこがどう変わるのか

2018年4月から関東地区のテレビスポット取引の指標が変わりました。変わったポイントは2つです。1つ目は、これまでテレビスポット取引で使われてきた「世帯」視聴率が、「個人(ALL)」視聴率に変わることです。2つ目は、これまでリアルタイムでの視聴率のみをテレビスポット取引に利用していましたが、C7と呼ばれる放送後7日間以内のCM再生視聴率(タイムシフト)が加わりました。これをP(リアルタイムの番組平均・終了時、個人視聴率)+C7と呼び、このP+C7がテレビスポット取引指標になりました。

2つの変更の中で、特にC7が新たにテレビスポット取引に組み込まれることは、広告主様側から見れば「値上げ」だと解釈されることが多いようです。しかし、実際にはこれまでも、タイムシフト視聴は行われてきたわけですから、これまで価値に換算されていなかった視聴行動が価値化されて値段がつくようになった、とも解釈ができます。

では、なぜこのタイミングに取引指標が変更するのでしょうか。その背景は、社会全体の大きな変化や、マーケティング全体の考え方の変化など、さまざまな要因が考えられます。次回の更新で詳しく見ていくことにします。

『民放 地上デジタル放送 視聴環境 世帯数調査』ができました

『民放 地上デジタル放送 視聴環境 世帯数調査』ができました!

http://www.jaaa.ne.jp/2015/04/3856/

テレビ広告が基準としている「世帯」の母数を明らかにする調査です。

これまで、地上波の電波がどこまでカバーしているかは、2008年に終了してしまったアドバタイザーズ協会さん実施の「民放テレビ局エリア調査」で調べられていました。ところが、2010年に次の調査が出るかと待っていたら、もう調査はされないとのこと!これは困った。

なぜならば、テレビメディアは「世帯視聴率」をベースに今でも売り買いがなされています。テレビスポットの場合は世帯視聴率1%をいくらで購入するかという取引の単位になっています。関東地区一都六県の世帯視聴率1%と沖縄県の世帯視聴率1%、どちらも単位は同じですが、放送が見られている地域の世帯数は大きく異なります。これまでは、「民放テレビ局エリア調査」によってどの市区町村まで各放送局の放送が視聴できるのかを調べ、その結果に基づいて、それぞれの放送局を視聴することができる世帯数を推定していました。

ところが、2008年の調査を最後に実施されなくなってしまったのです。2年に1回更新されるはずの報告書が出ないということがわかってから、当時所属していた日本広告業協会の「メディア調査研究小委員会」という組織に課題としてあげ、話し合いを始めました。

地上波も2011年にデジタル化が予定されていたため、VHFからUHFへの切り替えで視聴エリアも変わるでしょうし、ケーブル経由での視聴も増えているので、ちゃんと調べないと取引の単位となっている「世帯視聴率」の母数がはっきりしないままなのです。

メディア調査研究小委員会で話し合いを始め、関係団体の皆様とも協議を重ねました。ビデオリサーチさんの協力を得て、調査に向けた準備を進め、2014年に実査を行い、ようやくデータの配布となりました。

今回は、これまでのアド協さんの調査とは調査の方法も変わっていますが、かなり細かなところまで確認を行っています。この調査をベースに各広告会社が利用するエリア別の世帯数も更新されていくと思います。

足かけ5年のプロジェクトになってしまいましたが、言い出しっぺとしては、皆様に感謝の気持ちでいっぱいです。これで、広告業協会の仕事は一区切りです。

「購買データ」と「意識データ」の組み合わせが描き出すリアルな生活者像

ITmediaマーケティングさんに取材していただきました。

http://marketing.itmedia.co.jp/mm/articles/1502/17/news007.html

1/28に行われた「マーケティングテクノロジーフェア2015」でお話した内容をベースにインタビューにお答えしました。

冒頭に出てくる100m走の例えは、以下のような違いを表しています。

担当の広告会社が調査会社を使って、キャンペーン認知やブランド認知を事後調査して報告

広告主企業が独自に調査会社で調査を実施。または、WEBサイトへの流入、口コミ件数など「行動のKPI」指標を使って独自に計測

この違いを、自分でストップウォッチを持って走っているか、第三者に測定されているかの違いで表したのです。

多くのデータが入手できるようになり、コミュニケーション効果をどのように定義し、計測するのか、従来の「意識」だけのKPIでは対応できなくなってきました。

しかしながら、「行動」の指標は様々な要因が重なり合った効果の結果なので、コミュニケーションの領域のKPIにはしにくいこともあります。

これまで使ってきた「意識のKPI」と広告主企業の中で共通言語化できる「行動のKPI」の両方を継続的に取得していきたいですね。

愛宕神社

タイトルが日本語になってしまったが、神社の名前なので仕方ない。実は私は学生時代、趣味で考古学を勉強しており、歴史も大好きだ。神社関係も興味があり、旅行に行けば各地の神社へのお参りは欠かさない。

Axivalは虎ノ門ヒルズの近くにある。会社の向かい側は東急インというホテルだが、その裏側には愛宕山が控えている。愛宕山は、標高25.7Mで23区内の自然の山としては最も高いそうである。江戸時代は、360度の展望が開けていたのであろうが、現在は周りを高いビルに囲まれてこんもりと森が見えるだけになっている。

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これはAxivalの入っているビルの屋上から撮影した愛宕山。とても都内で一番高い山には見えない。この愛宕山山頂には、愛宕神社とNHK放送博物館がある。NHKのラジオ放送発祥の地としても知られている。

愛宕神社は徳川家康が江戸築城にあたり、防火の神として京都の愛宕神社から勧請してきたものだ。江戸時代から景観のよいところとして人気のあった場所だったそうなので、江戸市中の見張りには良い場所だったのだろう。

愛宕神社にお参りするためには、かなり急な石段を登る必要がある。「出世の石段」と呼ばれる石段で、「徳川秀忠の三回忌として増上寺参拝の帰り、徳川家光が山上にある梅が咲いているのを見て、「梅の枝を馬で取ってくる者はいないか」と言ったところ、讃岐丸亀藩の家臣(曲垣平九郎)が見事馬で石段を駆け上がって枝を取ってくることに成功し、その者は馬術の名人として全国にその名を轟かせた、という逸話から来ている(ウィキペディアより)」そうだ。なぜ徳川家の家臣でもない讃岐丸亀藩の家臣がその馬にいたのだろう?まあ、それはさておいて、この石段本当に急である。
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階段をようやく登り切ると、ようやく神社だ。思ったよりは広くない。徳川家が勧請しただけあって、葵のご紋だらけだ。

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おみくじをひいたところ大吉だった。商売は「あせっては損する」だそうなので、じっくりとやっていきたい。

皆様もAxivalにお立ち寄りの際は、お向かいの愛宕神社へのお参りされてはいかがだろうか。

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愛宕神社

http://www.atago-jinja.com/

 

虎ノ門周辺にはほかにもわたしが子供の頃によく遊んだ金刀比羅神社や西久保八幡神社もある。神社めぐりは好きなのでまたお参りに行こうと思う。

 

 

 

Connecting the Dots

2005年にスティーブン・ジョブスがスタンフォードで行ったスピーチの一説だ。

you can’t connect the dots looking forward; you can only connect them looking backwards. So you have to trust that the dots will somehow connect in your future. You have to trust in something — your gut, destiny, life, karma, whatever. This approach has never let me down, and it has made all the difference in my life.

将来を見越して点をつなぐことはできない。振り返ってつなぐことだけだ。将来何かの形で点がつながると信じることだ。・・・・・

今度立ち上げた会社の業務範囲を考えていると、自分の過去の仕事を繋げていまの仕事ができているんだなぁと、思った。

自分の経験してきた仕事のひとつひとつの点はどこかで今の仕事に繋がっている。例えば、自分が雑誌部という部署ではなく、新人の希望していたマーケティングの部署に配属になっていればきっとメディアプランという仕事には繋がらなかっただろう。
同じメディア部門でも、テレビや新聞に比べると、媒体社の数も多くセールスをするのが大変だった雑誌媒体だからこそ、その特徴を見せやすくするためにデータを使った。データを扱うためにコンピュータを勉強し、様々な調査データを扱うことになった。そこで、他の媒体と比較するという形でメディアプランニングという考え方に出会った。

メディアプランを考えるということは、結果を評価するための調査をすることもしなければならず、調査の勉強もした。

結果、メディアと調査とコンピュータという点がつながることで今の私の仕事ができあがっている。

自分が何かに興味を持つということは、過去に興味を持ったものとつながる可能性が高い、いやつなげやすいものなのだろう。自分の興味や関心を信じていることで、点はつながっていく。

興味関心ということなら、大学時代に「趣味で」やっていた考古学の勉強は、今の仕事に強く結びついている。

土器の接合というのをご存じだろうか?発掘現場から出土した土器の破片をきれいに洗い、似たものを探し出して一つの土器を作りあげていく作業だ。何種類ものジグソーパズルをいっぺんにばらまいて、そこから組み合わせを探すようなものだ。

私はこの作業が得意だった。他の人よりも早く土器の山の中からくっつく土器を見つけ出し組み上げることができた。たくさんの破片から特徴の似たものを見つけ出すにはコツがいる。細部にとらわれず、全体の色や曲がり具合などの大きな特徴を見つけ出すことだ。土器は工業製品ではないのでひとつひとつ大きさも色もまちまちだ。しかし、全体としては大きなデザインの傾向。土器の形式というものがある。その特徴を頭に入れておけば細部は異なっても似ている土器の破片を見つけ出すことはできるのだ。

この話を先生としたところ、先生に言われたのは「分類というのは分けることじゃない。まとめることだよ」と言われた。そう、「分類」とは「分ける」という字を使っているが、「分ける」ことではなく、同じ特徴を見つけ出して「まとめる」ことが分類なのだ。

さて、この話がどこにつながっているかといえば、私たちがコミュニケーションのターゲットを決めるときに使う手法もこれと同じだ。ひとりひとりは違う人たちをある共通項を見つけ出すことでグループにまとめていく手法、クラスター分析だ。

ある共通項を見いだすことで、たくさんの人の中からまとまりを持った人たちを見つけ出すことができる。ほら、土器の接合と同じじゃないですか?私はターゲットの人たちを見るときもこの「分類」という土器の接合の時に習った概念を常に思い出して使っています。

Connecting the Dots

 

+ one idea

メディアプランに関係してない記事です。

今日は4/1、エイプリルフールというよりは入社式だ。たまたま、用事があり26年前に自分が入社した頃に会社が入居していたビルの前を通りかかった。ビルの外観はきれいにお化粧直しされているが、ビルそのものは昔のままだった。

自分が新入社員の頃を思い出すと、当然自分で何か仕事を作り出していたわけではなく、上司や先輩に言われた仕事をやっていたに過ぎない。

ただ、自分で心がけていたことがある。
それは、頼まれた仕事、決まり切った仕事に

+ one idea

を自分で考えて実施すること

だった。そうすると言われた仕事だったものが、「自分の仕事」になる気がした。ただなんでもかんでもアイデアを足せばいいんじゃなくて、頼んできた上司や先輩、営業の人などが喜んでくれそうなことを考えていた気がする。

例えば、(僕は最初の配属は雑誌のバイイング担当だった)出版社の方から原稿を貸して欲しいと頼まれることがあった。新刊の雑誌やそれほど人気のない雑誌だと広告原稿を埋めなきゃならないことが結構ある。そんなときにお金は取れないけれど、広告原稿を貸してくれる広告主を探して欲しいと頼まれるわけだ。

頼まれたときに単純に「原稿貸して下さい!」とお願いしにいっていたが、原稿(当時は版下)を一枚作るのにもお金がかかるし、営業の人も面倒なのでなかなか貸してもらえないこともあった。

そこで、いろいろ考えて、いくつかの出版社さんから頼まれた雑誌をまとめてセールスできるようにしてみた。タダだった空きスペースを複数まとめることで、合わせると正価ベースで○百万円のスペースを特別に○十万円で!としてあげると営業の人はお金になるから売る気になるし、広告主の担当者も割引率が高いいい買い物ができたと喜んでお金を出してくれる。当然出版社の方にも多少なりともお金を付けてあげられたので喜んでもらえた。

当時はまだ入社1年目だったけど、アイデアを考えることで喜んでもらえて、お金になることを学んだように思う。

それ以降も、実は今もあんまり変わってなくて、必ず

+ one idea

を考えるようにしている。

そんな昔のことを思い出した1日でした。

True but Useless

True but Useless

真実だけど役に立たない

『スイッチ!』という本の中に出てきた言葉です。この言葉を読んで、自分の仕事に引き寄せて考えてみたときに、気をつけないとこういう調査をやってしまうなぁと思いました。

勝間和代さんが、ブログの記事でゴルフの教え方の例をあげてうまく説明してくれています。

プロのコーチと、アマチュアの教えたがりの差は何か?

僕らはさまざまな広告の効果測定調査をしますが、調査をすればいろいろな調査結果が見えてきます。例えば、認知率が低い、好意度が低い、商品の特長理解は獲得できている・・・・などなど。

でも、その事実がわかってもそれだけでは「役に立たない」のですよね。調査結果はこうです!って言われたところで、お客さんからするとso what?(だから何?)になってしまう。認知率が低くてまずいのであれば、「どうやったら上がるのか?」を考えなければならない。つまり、調査報告をするときには、必ず改善策を一緒に提示する必要があるわけです。

改善策を出すためには、調査結果に影響を与えている要因を把握する必要があります。例えばテレビCMの認知率が低いのであれば、投下量が少ないのか、それともクリエイティブの問題なのか、要因をはっきりさせる必要がありますね。ただ、調査の結果だけではなかなかはっきりしないことも多いです。

なぜかというと、大体生活者調査というのは一時点の状態を切り取ったものなので、前後関係をみることができないので、「因果関係」がわからないからです。そういう場合は、一時点でも複数の比較ができるように調査がしてあれば、「相関関係」をみて推定することができますね。

例えば、以下のように認知率と投下量の関係をグラフにしてみると、AとBとFは同じ認知率ですが、近似曲線を加えてみるとAは投下量に対して高めに認知率が獲得できているけれど、Fは倍の投下量があるのに同じ認知率しか獲得できていないことがわかります。

投下量と認知率Aであれば、投下量を増やせば認知をもっと獲得できると思われますが、BやFの場合は投下量を増やしただけではうまくいかない可能性が高くなります。その場合、クリエイティブに問題があるのか、投下しているCMがターゲットにちゃんと届いていない(ターゲットGRPが少ない)のかもしれません。

また、仮にクリエイティブに問題がありそうだとわかっても、簡単にCMを作り替えるわけにもいかないことがほとんどです。これがWEBのバナー広告であれば、作り替えも容易なのですが・・・。

いずれにせよ限られた予算の中で、もっとも期待効果の高い手段を考えるのが我々の仕事になります。プロとして実現可能な「打ち手」を多く知っているからこそできることだと思います。

True but Useless ではなく True and Useful な分析と提案をしていきます。