コストはどう揃えたのか 高価な視聴データを買わなくても成立する
各ブランドの施策の投資額の推計を誰もが行える様にしました。広告効果測定の世界では、精緻な分析ほど高価なデータの購入が前提になりがちです。テレビの視聴実態に関するデータなどは典型です。
消費者調査MMMは「施策接触人数単価×接触人数」というシンプルなもので誰でも競合ブランドのコストを推計できる様にしました。接触人数単価は実務では自社の実績値を基準にしています。今回は広告接触とSNS投稿などのオーガニック接触の単価を分けて計算しています。
図7｜施策コストの算出ロジック
出所：接触人数は消費者調査による実測値。単価は自社実績および公開されている業界標準値に基づく推計を含む
接触人数×単価=で求めた施策別の投資額を効果額と突き合わせればROIになり、競合を含めた横並び比較が成立します。もちろん、単価が推計値である以上、投資額には誤差が乗ります。ROIの評価の絶対評価は誤差もでやすいので実務では精緻に行います。しかし、今回行った公開分析でもTVCMなどの同じ施策ごとの各ブランドのROI相対評価はかなり信頼できます。
【A】「1ヶ月の分析」は効果をどこまで捉えているのか
繰り返しますが、本分析で把握できる効果は1ヶ月だけです。施策効果にはアドストック（残存効果）があります。Simon Broadbentが1979年に提唱した概念です。最も一般的な幾何アドストックでは残存率θを用い、半減期は ln(0.5)/ln(θ) で表されます。
図8｜効果残存の一般的なレンジと、1ヶ月調査の捕捉率
出所：θのレンジ：Meta「Robyn」公式ドキュメント（週次データ前提の rule-of-thumb）／半減期換算式の検証：Recast「Adstocks: Accounting for the Lagged Effect of Advertising」を参照
一般的な残存効果の平均をあてはめた場合、TVCMの1ヶ月のROIは真の値を最大4割程度下回っている可能性があります。デジタル・店頭側にはほぼ補正の余地がありません。残存効果が大きいTVCMの効果は過小評価になっていることを考慮する必要があります。実務では消費者調査MMMと時系列データMMMを併用して各施策の残存効果を把握しています。
【A】の結果と【B】のデータを見て（考察まとめ）
初動データが示した課題：浸透率12.9%と非常に高かったが1人あたりの購買確率M＝0.24/月（コカ・コーラの半分以下）という構造は、「背徳感で売れる商品は、背徳感ではリピートを取りにくい」という仮説と整合します。「禁断のご褒美」という動機は試し買いを後押ししても、毎日買う理由にはなりにくいことを示唆しています。
初動の投資効率：TVCMのROIがコカ・コーラとほぼ同水準という数字は初動1ヶ月の確かな成果です。それ以降の「失速」という一語で片づけるのではなく、リピートする可能性がある層に広く試し買いをさせられたことはNOPEの重要な成果でした。
そこから考えられる打ち手：消費場面を増やすためにTVCMなどの打ち手をどの様に活用すればよいでしょうか？NOPEは甘さが強いことから、お酒に割って飲む「NOPE割り」などのトレンドもSNS等で確認できました。消費者の行動観察や調査から飲むきっかけ（CEPs＝カテゴリーエントリーポイント）の深堀りを行い、強化すべき訴求を明らかにすることが最重要課題です。
「MMMを使ってみたい」と思った方へ
本格的に行う場合は時系列データのMMMの併用を推奨していますが、消費者調査MMMは新商品登場後の競合比較による効果検証、主要なブランドが投じているコミュニケーションのROIを外側から評価して自社の戦略に活かす。新事業を検討する際の市場メカニズムを理解する等、単体でも様々な活用ができます。
MMMはこれまで外注費が高額でしたが、今はClaudeを使うことで中小企業でも簡単に実行できます。ストアカではClaudeを使ってMMMを使いこなすために必要な基礎知識を学ぶ講義を開催しています。
この記事で紹介した内容をビジネス向けレポートにしたもの（分析を行ったClaudeで生成）も参考までに公開します。最後のページには8ページ構成の分析ダッシュボードも記載しています。
【参考資料】Claudeが生成したレポート
調査ローデータが揃った状態であれば、レポートとダッシュボードの生成をClaudeの処理時間2～3時間で完了します。修正対応を想定しても1〜2日あれば十分です。マーケティング・アナリティクスの処理はClaudeで革命的なスピードになります。
本分析の限界
本来、専門性が高い分析内容を読みやすく紹介しましたが、マーケターやデータサイエンティストなどの専門家の方にはご提示しておきたい本分析の限界も明示しておきます。
- 観測期間は発売後約1ヶ月のみ それ以降は分析していません。
- 共変量調整は観測できた26変数の範囲 未観測の交絡が残る可能性があります。
- 投資額は推計値を含む 特に競合分は誤差が乗るため、小数第2位の比較には耐えません。
- 施策間の順序・経路は推定していない ROIは各施策単独の貢献度です。
- アドストック補正は適用していません 図8は「補正すべき幅がどの程度か」を示したもので、本稿のROIは未補正のNOPE発売から1ヶ月の値です。
- 売上・浸透率・購買頻度はモデルによる推定値 実売データではありません(実務では実売データに合わせる補正をしていますが今回はしていません)
小川貴史 株式会社秤
記事ランキング
