「消費者調査MMM」（特許出願済）で広告などの効果を丸裸にする。
株式会社秤の小川と申します。社名はマーケティング精鋭集団「刀」社から着想を得ました。消費者行動の確率モデルを駆使した分析や、消費者インタビューなどのリサーチによって戦略を定めることを仕事としています。2024年6月26日に元オリエンタルランドのリサーチャーの山本寛さんと共著で「『その決定に根拠はありますか？』確率思考でビジネスの成果を確実化するエビデンス・ベースド・マーケティング」という書籍を出しました。
書籍『その決定に根拠はありますか？』
エビデンス・ベースド・マーケティングを『実践法』に落とし込んだ書籍です。1959年にアンドリュー・アレンバークが発見したNBDモデルという数式の活用を、USJを再生させた成功事例とともに紹介した確率思考の戦略論 USJでも実証された数学マーケティングの力や、2018年に邦訳されたブランディングの科学 誰も知らないマーケティングの法則11で紹介された法則や数式を日本で2021年から2024年4月までに行った96.6万人の調査で確認し、汎用的に使いやすい方法に体系化しました。このnoteでは書籍で紹介した方法のうち、特許出願した「消費者調査MMM」を紹介します。
「消費者調査MMM」とは？
「消費者調査MMM」では、5問から10問のインターネット調査を行うだけで、興味があるブランドそれぞれの施策が要因を経由して1年間に売上をどれだけ増やすか？因果構造を仮定し、効果を金額換算することができます。日本で販売されているエナジードリンクのブランドにおいて、全国の15歳～69歳における1年間の効果を金額換算した内容を紹介します。
※MMMはマーケティング・ミックス・モデリングの略で、数理モデルによってマーケティング施策の効果を推定または予測する分析アプローチです。
・【施策】TVCMが【要因】コンビニで商品を見たことをアシストしたことによる売上増分効果17.64億円
・【施策】TVCMが【要因】友人や家族との話題に出たことをアシストしたことによる売上増分効果はおよそ1.04億円
・【施策】YOUTUBE（広告＆投稿）＋TverやABEMAなどのYouTube以外の広告＋SNS（広告＆投稿）が【要因】コンビニで見たことをアシストしたことによる売上増分効果はおよそ1.53億円
・【施策】YOUTUBE（広告＆投稿）＋TverやABEMAなどのYouTube以外の広告＋SNS（広告＆投稿）が【要因】友人や家族との話題に出たことをアシストしたことによる売上増分効果はおよそ3.09億円
このエナジードリンクの場合は、TVCMの効果は「コンビニで見た（要因）」をアシストして売上をリフトする効果が大きく、YOUTUBEやSNS、TverやABEMAは「友人や家族との話題に出た（要因）こと」をアシストした効果のほうが（「コンビニで見た（要因）」より）大きいことが分かります。
TVCMなど、ブランドを知ったり、思い出すきっかけになる様なものを施策として、コンビニで見たなど、より購買に近いアクションを要因として、施策→要因→売上リフトの因果構造で分析します。
書籍では、エナジードリンク、外食チェーン、テーマパークの調査分析データを共有しています。効果の推定をブランド名とともに開示することを避け、ブランド名はマスクしました。
どの様にして、これらの数字を推計しているのか？
この分析を確立するヒントになったのはエビデンス・ベースド・マーケティングの法則です。最も重要な法則に「ダブルジョパディの法則」があります。この法則は、市場浸透率が低いブランドやターゲットの購買頻度などのロイヤルティも低い2重苦（ダブルジョパディ）となる、すなわち市場浸透率を増やさないとロイヤルティも上げることができないことを発見したものです。日本では和訳されたブランディングの科学 誰も知らないマーケティングの法則11という書籍で紹介されました。
2021年から2024年4月まで日本で行った膨大な調査結果（のべ96.6万人）のうち多くのケースで市場浸透率が増えると購買回数が何回増えるということを鉄板の法則として確認しました。
エナジードリンク6ブランドで20代女性と20代男性、市場浸透率の高い順番に並べると、「M」という値がキレイに比例していることが分かります。
市場浸透率は、一定期間（ここでは1年間）における市場の人数のうち何％がそのブランドを利用したかの割合です。日本市場1.2億人で1年間で1200万人が購買した場合の市場浸透率は10％です。
「M」は、一定期間（上記の表では1か月間）における購買のべ回数を市場の人数で割り算した値です。たとえば、日本市場1.2億人で年間2400万回購買された商品の1年間のMは2,400万÷1.2億で「0.2」です。これは一定期間（ここでは1年間）の一人当たりの購買確率であり、（過去実績から導いた）期待値です。
【市場規模1.2億人で集計期間を1年間とした場合】
・1年で利用した人数1200万人→市場浸透率10％
・利用者の平均購買回数は2回→のべ購買回数は2400万回
・Mは0.2（2400万回÷1.2億人）
平均購買回数という指標は一般的です。マーケティングの多くの現場では、コストがかかる新規顧客獲得よりも既存顧客の平均購買回数を伸ばそうという考えが一般的ですが、法則を鑑みると、それではビジネスは拡大できません。市場浸透率を増やして「M」を伸ばすことに軸足をおく必要があります。既存顧客の回数ばかりに固執せず、市場浸透率と「M」を重要なKPIとして把握することが確かなマーケティング戦略の第一歩です。
「M」は、ブランドの相対的好意度または選考性を示すプレファレンスを間接的に説明する指標として、USJを再生させたことで有名でTV番組等でも良くお見かけする森岡毅さんの書籍確率思考の戦略論 USJでも実証された数学マーケティングの力で紹介されたものです。お読みになられた方も多いと思います。
拙書「『その決定に根拠はありますか？』確率思考でビジネスの成果を確実化するエビデンス・ベースド・マーケティング」を読んでから、
「確率思考の戦略論」を読み返すと、この書籍がダブルジョパディの法則を翻訳して紹介していることが多いと分かります。
拙著では、2冊の関係を分かりやすく解説し使い方を具体化。
先ほど対象としていたエナジードリンク6ブランドのうち、2ブランドの年代性別ごとに浸透率とMを回帰分析であてはめると、決定係数0.97、0.99の予測精度の高い式を確認することができます。書籍では外食チェーンとテーマパークのデータも掲載していますが、それに限らず多くのケースでこの様に当てはまります。
浸透率と「M」の関係は鉄板である。
多くの調査から導いたこの結論から（施策または要因による）市場浸透率の確かな増分がわかれば、増分回数も分かるため、あとは購買平均単価を掛け算すれば金額も分かる。これが消費者調査MMMのコアアイデアです。このアイデアをベースに2024年5月に特許を出願しました。
PowerBIで集計
消費者調査MMMのコアアイデアは下記図の右側の①「浸透率が決まれば回数が分かる関係」ですが、真ん中上部に記載した②「因果推論の分析技術（傾向スコア分析）」を用いて確かなリフト率を推定し、さらに図の左側に記載したように③施策の重複接触による影響を適切に調整するという①②③のアルゴリズムを組み合わせて推定します。
細かい粒度で分析できるので、特別なソースを使っているのではないか？と勘違いされることが多いのですが、分析のソースはインターネット調査だけです（※1）。施策12種×要因7種×性別年代12種（※2）1008種類の組み合わせで効果を推定します。多くの指標（※3）を使用し関係者が任意に分析できるダッシュボードにしています。
（※1）ここでのエナジードリンクの場合は全国の15～69歳男女5.1万人に対する5問の調査です。
（※2）ここでは15歳～19歳、20～29歳、30～39歳、40～49歳、50～59歳、60～69歳男女
（※3）接触率、施策→要因のリフト率、要因→市場浸透率のリフト率等
インターネット調査だけでも確率モデルや因果推論を用いて分析すれば、ここまでのことが分かります。以下は、前述したエナジードリンクブランドのターゲットをM10とM20（15歳～29歳男性）のみ選択し、要因「コンビニで商品を見た」＋「スーパーマーケットで商品を見た」＋「ドラッグストアで商品を見た」を経由した効果を推定したものです。
※このnoteで紹介した分析結果はのちほど紹介するダッシュボードで紹介するエナジードリンク6ブランドのうち「energy2」を参照しています。
チェックボックス（PowerBI用語で「スライサー」）を任意に選択することで、調査対象ブランドそれぞれ、好きな軸で効果を分析することができます。CTRLキーを押すことで複数選択できます。PowerBIはマイクロソフトのアプリケーションとなるため、ダッシュボードの構築はWindows限定ですが、後ほど紹介するダッシュボードをネットに公開したURLはWindowsに限らずマッキントッシュでもスマホでもご覧頂くことができます。
PowerBIダッシュボード3カテゴリーを公開
エナジードリンクのダッシュボードのキャプチャから解説しますが、3カテゴリーのダッシュボードそれぞれ、7枚構成です。マクドナルド、ケンタッキー、TDL、USJは浸透率やMの分析は書籍で共有しましたが、効果推定は対象外です。
■PowerBIダッシュボード（エナジ―ドリンク6ブランド）
■PowerBIダッシュボード（外食チェーン5ブランド）※マクドナルドとケンタッキー以外
■PowerBIダッシュボード（テーマパーク6ブランド）※TDLとUSJ以外
動画で使い方を解説
上記のダッシュボードの使い方を動画で解説しました。
実務では、どんな風に使っているのか？
競合他社の効果を丸裸にして、自社に有効な戦略を見出しています。
たとえば、マーケティング・アナリストとして関わるD2Cブランドは1年で月商500万円から月商1億円程度に成長しています。次の半年後の月商目標は3億円です。MMMで真の効果の指針があればこそです。このブランドでは、毎週時系列データによるMMMを実施し、重要度の高い施策の真のROIを観測しながら、適切な投資を行っています。
「消費者調査MMM」も行い、先行する競合ブランドの広告効果を詳細に把握してきました。もしかしたら調査対象ブランドの関係者よりも、我々のほうが施策の効果を詳細に把握しているかもしれません。競合他社の効果を丸裸にして自社に有効な戦略を見出し、今も急成長しています。
私がアナリストとして関わるこれらのブランドとの取り組みなどの実戦と研究を行き来して完成させたアルゴリズムを特許出願してから「その決定に根拠はありますか？」で初公開した分析が「消費者調査MMM」です。
名著「確率思考の戦略論」で紹介されたエビデンス・ベースド・マーケティングの数式や法則を日本で96.6万人調査して確認し、新たに体系化した「確率思考のマーケティングの実践法」の書籍です。P&Gなどのマーケティング先進企業で活用されている消費者行動の確率モデルなどを知ることで、データに基づいた確かなマーケティング戦略思考を養いたい方にオススメです。
マーケティング業界媒体MarkeZine書評
MarkeZineでは「エビデンス・ベースド・マーケティングの実践的な内容でマーケターのスキルアップを後押ししてくれる一冊」として紹介されました。
消費者調査MMM＆時系列データMMMを用いた効果予測モデルの導入支援
マーケティング投資予測モデル支援例のPDF資料です。1クリックでダウンロードできます。※資料は適宜更新します。