複業紹介「CINC Keywordmap（キーワードマップ）エバンジェリスト」&書籍紹介
自己紹介
（株）秤 代表の小川と申します。セールスプロモーション業界で4年、電通グループなどの広告会社の営業、プランナーとして10年強。データ分析を軸にしたコンサルティング支援で4年強。マーケティング戦略から戦術まで幅広く関わってきました。2018年11月には「Excelでできるデータドリブン・マーケティング」という書籍も出版しました。
「TVCMやインターネット広告などのマーケティング施策が、それぞれ売上をどれだけ増やしているか？」効果を定量化し、予算配分の最適化試算まで行うマーケティング・ミックス・モデリング（MMM)という分析を学べる書籍です。マーケターや、マーケティング組織に統計や因果推論の知識をインストールして意思決定を確かなものにすることがビジョンでありミッションです。ストアカでマーケティング分析の研修も提供しています。
業務委託でパナソニック（株）の全社横断のデジタルマーケティング部署のD-Locator’s HUBのアドバイザリーメンバーなど、10足前後のわらじで活動している「複業マーケター」です。このnoteは、弊社の設立1周年を機に、業務委託での複業先にまつわる内容を紹介する企画の一環です。年末年始の読書ニーズを踏まえ、ビジネス、マーケティングに役立つオススメ書籍とともに、複業それぞれの内容を紹介するものです。
株式会社CINC Keywordmap エバンジェリスト
株式会社CINCはマーケティングにおけるデータエンジニアリングとアナリティクスを各種データを生かした最先端ソリューションによるマーケティング支援や、定量分析を中心に戦略立案から実行までをコンサルティングする会社です。私の役割は同社のKeywordmapというビッグデータ分析ツールを浸透させるエバンジェリストです。
KeywordmapはCINC社の自社開発ツールです。2700万語句もの検索クエリの結果に対応するデータを収集し、高度な言語解析などが行えます。特定のクエリのリンク先などを詳細に分析したり、逆引きで分析者が興味があるサイトに来訪するクエリを分析できます。
※検索語句のことを専門用語で「クエリ」といいます。
調べられることの詳しい機能については、株式会社PLAN-B システム開発本部 PDMチームの高橋氏という方の文献が非常にわかりやすい説明です。
私は主にマーケティングコミュニケーション全体を俯瞰するためのデータ分析が得意分野としています。このnoteでは、デジタルマーケターが視界を広げ、戦略を描くための「使い方」をご紹介したいと思います。
指名検索数は売上の代理変数
拙書で紹介している時系列データによる効果検証のマーケティング・ミックス・モデリング（MMM)では主に、食品や日用品や、ゲームなどのアプリ、お試し無料の通販などのほうが予測精度の高いモデルが作りやすい傾向にあります。これらの業種はTVCMなどのマーケティングコミュニケーション施策が消費者に接触してから購買までの時間、すなわち購買リードタイムが短い傾向にあるため、時系列データ解析によって説明しやすいのです。
反対に購買リードタイムが長い商材やサービスは予測精度を上げることが難しくなります。例えば、不動産や自動車などの耐久財です。過去、不動産サイトの問い合わせ獲得を成果地点として時系列データ解析によるMMMを行った際、賃貸と購入でそれぞれでモデルを作りましたが、後者の予測のほうが難しかったです。購買までのリードタイムが長いからです。更に、映画やゲームなどでは、公開または発売までに情報をチラ見せするティザー広告という手法を用いるため、公開数ヶ月前の宣伝広告を行ったタイミングで予約ができない状態であれば、その時期の広告により予約数がいくつ増えるか？時系列データ解析では説明できません。そうした時に売上を説明する為の中間変数、または売上を代替する変数として非常に有効な指標となるのが指名検索数です。
マーケティング業界で一般的に指名検索というと当該商品やサービスを調べるためにブランド名を検索して調べる検索クエリの数（ボリューム）を指します。
例えば、因果構造としてTVCM投下→指名検索増加→売上増加という関係が成立するケースにおいて、TVCMによって指名検索がいくつ増えるか？指名検索によって売上（または予約数など）がいくつ増えるか？これらをそれぞれモデル化して把握するアプローチが出来れば、TVCMによって売上（または予約数など）がいくつ増えるかを把握できます。2013年の記事ですが、映画の興行成績を検索データによって94％の正確さで予測可能としたGoogleの発表をまとめた記事がありました。
ここまでの説明は下記の過去note「マーケティング施策の効果検証において「指名検索数」が重要な指標になるワケ」を参照し、その1部を再編集したものです。
ブランド言及ツイートは購買の代理店変数
マーケティングサイエンスの書籍で消費者行動の実証研究という書籍があります。
消費者行動の実証研究に関連する理論や分析手法を整理し、今後の研究の方向を考察する書籍です。第8章 「SNSが販売実績に及ぼす効果の測定とソーシャル・リスニングの意義（鶴見裕之）」では、SNSは売上にどう影響するのか？といった研究の成果と仮説が示されています。
著者（鶴見 裕之氏）らの2013年の研究では、ビール系飲料の新商品を対象に、パス解析（共分散構造分析）をしたところ、テレビ広告がツイッター上の書き込みを媒介して、販売実績に与えていました。販売実績が伸びるからツイートが増えるのか、ツイートが増えるから販売実績が増えるのか、双方向で検証したところ、ツイートがのびると売上が増えるという関係が有力であることを発見しました。直接TV広告が売上に影響があるか、という分析も行いましたが売上への直接の影響はみられませんでした。
※上記画像は「マーケティングにおけるSNS上のテキスト・データ活用の可能性と限界」論文を参照
さらに、2015年の研究では、特定保健用食品で同様の分析を行っており、（分析の精度を上げるためタイムラグを考慮した）テレビ広告とテレビPRが過去や当日のツイートを介して会員購買点数を押し上げていたことを確認しました。2013年の研究のテレビ広告に加え、テレビPRの変数も加えて分析し、テレビ広告とテレビPRがツイッター上の書き込みを経由して（ツイートが媒介変数となり）販売実績に与える間接効果を確認しました。
2013のときに分析対象としたビール系飲料のツイートの数は多くても1か月あたり数千程度で、実数はたいした数ではありませんでした。著書はこうしたTwitter上のコミュニケーションは「話題性の代理指標」としてとらえるべきではないか、という仮説を提唱しています。Twitter上に現れる商品、広告に関する書き込み、ブランドツイートは、リアル、ネットを問わず消費者間で交わされるクチコミや評価が表面した、いわば「話題性の氷山の一角」であるという仮説が成り立つとしています。
ここまでの説明は下記の過去noteソーシャルリスニング×データサイエンスで描くマーケティング戦略とは？を参照し、その1部を再編集したものです。
需要予測や効果検証に有益な変数が収集できるKeywordmap
過去、私が行った映画「天気の子」のtwitter分析では、「天気の子」を観てきた方の人数に対して、指名ツイートはおよそ2.5％の数量しかありませんでした。
この数字をそのまま捉えると、「映画視聴人数の2.5％しかツイートはされていなかった」ということになります。そのまま報告すると、少ないねと言われそうな結果ですが、「話題性の氷山の一角」と捉えた場合は、視聴後のツイートが一定量発生した際は、そのおよそ40倍の販売が発生しているかもしれないという需要予測の根拠の指標となります。あとは同種のデータ分析を複数行い、予測精度を高めることが焦点です。高度な需要予測システムを独自に構築している様な企業はその様な形でブランドツイートなどの変数を活用しています。
Keywordmap sor SNSでは、機械学習によるツイートの感情分析など多彩なリサーチが行えますが、ブランドツイートを「話題性の氷山の一角」としてとらえるとより有益な意思決定に用いることができます。
また、一般的にマーケティングで検索クエリのデータ活用というと、ウェブマーケティングとしてSEO対策やダイレクトマーケティングの視点での活用がイメージする方が多いと思います。TwitterのようなSNSデータは、口コミなどを活用したプロモーションを主眼とした活用をイメージする方が多いと思います。
しかし、私からすると、指名検索数や指名ツイートといったデータは売上や顧客を象徴する貴重な氷山の一角のデータです。
商品の評価などのヒントにする、ソーシャルリスニングに加え、当該商品やサービスの需要予測や効果検証に活用できます。そうした活用はウェブに閉じたマーケティングコミュニケーションの意思決定に留まらず、当該商品やサービスのマーケティングコミュニケーションの最適化や、需要予測によるサービスオペレーションのブラッシュアップなど、事業を俯瞰した大きな意思決定に活かすことができます。最先端のデータサイエンスを活用している企業と既存のウェブマーケティング範疇での活用しかできない企業のマーケティングにおけるデータ活用レベルの差は圧倒的です。そこに課題に感じています。KeywordmapおよびKeywordmap for SNS活用例の紹介を機に、課題を解決する方法を今後CINCの皆さんとともに模索したいと思っています。
書籍紹介「顧客体験マーケティング」
特にデジタルマーケターにオススメしたい書籍として「顧客体験マーケティング」を紹介します。
さきほど検索クエリとブランドツイートを例に、ウェブマーケティングの活用視点だけでは勿体ないと言及しました。
ここ数年のデジタルマーケティングのトレンドで課題を感じているのが「顧客理解」に対する期待と誤解です。検索クエリや、SNSに書き込まれた情報、位置情報やアプリの利用履歴、特にスマホが浸透してから、企業は消費者の行動ログを取得できる様になりました。またDMPやマーケティングオートメーションなど、データをためたり顧客に対するアクションを自動化するツールが進化しました。それに応じてマーケターは「顧客をそれぞれ理解した上で、顧客に応じた体験価値を創出しましょう」という「顧客体験マーケティング」に注目しています。
この書籍の著書の村山幹朗氏と芹澤連氏は、マーケティングサイエンスに強みを持つシンクタンクのコレクシア社の代表取締役とCXOです。この書籍で言及されているのは「行動データを集めて顧客を(単純に）理解しましょう」といった文脈で書かれていません。むしろ、マーケティング対象となる商品やサービスそれぞれに対して望ましい態度変容の変化をあぶりだし、当該商品やサービスの行動に向けた因果関係を見極める視点と手法が丁寧に書かれています。コラムとして元P&Gのマーケター音部大輔氏などが入っています。消費財のブランドマネージャー経験者やリサーチャーなど、高度な人間理解や態度変容を突き詰めてきた方に最も刺さる書籍だと思います。
だからこそ、私は特にウェブマーケティングやダイレクトマーケティングなどに思考が偏ってしまいがちなデジタルマーケターに読んで頂きたいです。「顧客をそれぞれ理解した上で、顧客に応じた体験価値を創出しましょう」という文脈について、それは私も大賛成なのですが、それを実現するための消費者行動データ活用や思考プロセスについて、デジタルに閉じたマーケティングで年5億円未満の予算の裁量でしか仕事をしていないようなデジタルマーケターは今の技術で得られる消費者の行動ログデータで顧客理解や態度変容ができるという勘違いをしている方が多いです。本書はそうした方に重要な示唆を与える内容だと思います。だから、デジタルマーケターに「あえて」お読みいただきたいと推奨します。また、デジタルに閉じていないマーケターにはストレートに推奨します。
以下は告知情報となります。適宜更新予定です。本noteのキービジュアルやインタラクティブ動画のバナー画像も季節に応じて変更する可能性があります。
12月23日12時から90分のイベント登壇します！ご興味いただけそうな方は画像クリックでZoom登録をぜひ！
インタラクティブ動画「複業マーケター『秤貴史』」
2020年は特別な年になってしまいましたが、2021年、前進するのみです。私は2019年12月に会社を登記してしばらくはサラリーマンしながらの経営をしていましたが夏に会社を辞めて独立しました。セルフブランディングも含めてSNS（主にnote＋Twitter）を活用して発信し、多くの企業を支援する機会をいただきました。会社の登記1周年を機に、「マーケティング」「セルフブランディング」「働き方」をテーマに合計6万文字のnoteを執筆しました。12個のnoteを360度動画で再現されたカフェの中から探す技術や、
私と怪しいキャラの映像がリアルタイムにスイッチングする技術、人物のトリミングはAIツールを使用、アクションカメラInsta360のAI編集（自撮り棒を消す、分身の術）など、最新の映像テクノロジーを盛り込んだインタラクティブ動画をエバンジェリスト兼データアナリストの役割を担う、インタラクティブ動画プラットフォームMIL社の協力のもと作りました。登場するキャラクターが渋谷のカフェでテスト販売中のチョコレートドリンクマシンで作る「チョコティー」を飲みに行くまでのシーンをVJ気分で切り替えて楽しんで頂けるものです。お時間のある際にご覧になっていただけますと幸いです。
おまけですが、こんな企画をなぜやっているか？「秤」のグラサンをかけていますが、後半は真面目に語っているYouTuber風動画も公開しています。
2023年4月14日更新
確率思考の戦略論で紹介されたプレファレンスを最適化するダッシュボードを紹介します。