失敗談から学ぶ！アクションにつながるデータ分析のコツ[2014.12.11...

2014.12.11�

データはあるけど、どう活用すればいいの？

失敗談から学ぶ！アクションにつながるデータ分析のコツ

© Dentsu Razorfish Inc. / Proprietary & Confidential 2

Who?

河内正吾 / Shogo Kochi 株式会社電通レイザーフィッシュ

プランナー、データアナリスト

平尾喜昭 / Yoshiaki Hirao 株式会社サイカ

代表取締役 CEO


CONTENTS

1.  失敗事例 ①

2.  失敗事例 ②

3.  統合アトリビューション分析

4.  Key Points - Actionable Analytics


マーケターの悩み

“データはあるけれど、どう分析すればいいかわからない…。”

“データ計測分析まではできたけれど、具体的な次の打ち手が見いだせない…。”


失敗事例① 大手通信キャリア


事例① 大手通信キャリア

dummy page

目的　サービス内容の理解

施策　サービス説明コンテンツ紹介ページを作成

KPI　特になし（なんとなく、直帰率）

非公開


Points KPI設定はカスタマー視点でこれができていないと…

・そもそも正しく評価できない

・改善施策につなげること困難。ときには誤った改善を行ってしまうことも

施策の企画段階からKPIを設定し、計測できるように準備これができていないと…

・施策開始後、目的を達成しているか計測不可能になることも


パートナー

才能開花を支援するために、我々が選んだテーマは「データ」です。我々は、ただの数字として散在しているデータを、重要な資源に変えていきたいと考えています。統計分析ツール「adelie（アデリー）」を活用し、限られた人が扱う専門的な分析を、誰もが当たり前に扱えるシンプルなものにします。

すべてのデータに示唆を届ける


失敗事例② 製造・販売

Infinite Target Registers by Patrick Hoesly / https://www.flickr.com/photos/zooboing/4241390495/


事例② 製造・販売

各施策毎に最適化を行っており、施策間を横断した分析ができておらず、

施策の優先度がわからない

SALE

成果施策

•  店舗集客

•  TVCM

•  チラシ

•  リスティング広告

•  ディスプレイ広告

•  SNSクーポン数

非公開


Points

部分最適から全体最適へこれができていないと…

・最終ゴールの最大化に限界がある

・最適な予算配分がわからない　※各施策で余計なコストが発生

カスタマー視点に合わせた組織体制へこれができていないと…

・そもそもデータの手配が困難

・カスタマーの行動に合わせた分析、改善が困難


統合アトリビューション分析


背景

マス広告

PDCA

￥

バナー広告

PDCA

￥

Webサイト

PDCA

￥

ソーシャルメディア

PDCA

￥

分断分断分断

マーケティング領域全体：オフライン領域、オンライン領域が分断

デジタル領域：トリプルメディアがそれぞれ分断

AD

それぞれを個別にプランニング、実施し、分析、改善


背景

マス広告

PDCA

\

バナー広告

PDCA

\

Webサイト

PDCA

\

ソーシャルメディア

PDCA

\

分断分断分断

「統合的なマーケティング」を行うためには、

施策を横断した「統合的な分析」が必要

全体を見える化しマーケティング活動全体を最適化

SNS

Webサイト

ディスプレイ広告

マス広告

マス広告

Webサイト

SNS

ディスプレイ広告

統合アトリビューション分析これまで


1. 施策同士の相関

2. 成果に対する各施策の貢献度

3. 予測モデルから、次回以降のシミュレーション

統合アトリビューション分析でわかる3つのこと


WebサイトPV数ソーシャル口コミ数

Web広告出稿

Owned Media Earned Media

Paid Media

Mass Media

TV CM

etc

競合他社施策、季節要因

相関係数：0.58

相関係数：0.04

相関係数：0.62 相関係数：0.45

相関係数：0.36 相関係数：0.42 相関係数：0.17

相関係数：0.45

相関係数：0.24 相関係数：0.11

1.施策同士の相関

施策同士がどう影響しあっているかを分析売上と連動性が高い施策要素や、施策同士の連動性を明らかに

AD


Owned Media Earned Media

Paid Media

GOAL

売上、会員申込、資料請求、集客、etc… Mass Media etc

OAの2週後に売上が 210万円上がる

競合がキャンペーンを打った週は売上が

141万円下がる

サイトPV数が1万増で売上が

8.5万円上がる (売上に直接の関係はない)

出稿量を1,000万imps 増やすと売上が

5万円上がる

2.成果に対する各施策の貢献度

各施策と成果の相関、どれくらい寄与したかを分析各施策が売上に与えた影響やROIを明らかに

TV CM

WebサイトPV数

Web広告出稿

AD

ソーシャル口コミ数

競合他社施策、季節要因


3.予測モデルから、次回以降のシミュレーション

GOAL

売上、会員申込、資料請求、集客、etc…

口コミ数◯増加で CVが◯件増加

サイトPV数が◯増加で CVが◯件増加

口コミ数◯増加でサイトPV数が◯増加

◯ GRP増加で口コミ数◯増加 ◯GRP増加で

◯PV増加

※重回帰分析を応用したモデリング分析により、成果予測モデルを生成。

成果に結びついている仕組みを分析成果の予測モデルを作成し、次期施策のシミュレーションに活用

WebサイトPV数ソーシャル口コミ数

TV CM


分析後の活用

売上を構成している仕組みをひも解くことによって、

カスタマー・エクスペリエンスの大きなボトルネックを見つけて、

部分最適から全体最適

1. 施策同士の相関 2. 成果に対する各施策の貢献度 3. 予測モデルから、次回以降のシミュレーション


Key Points


分析はカスタマー視点で。

1.  カスタマー視点で、KPI設定

2.  カスタマー視点で、データ統合・連携


過去から将来へ飛躍

過去を説明する

Descriptive Diagnostic Predictive Prescriptive

予測、改善


Actionable Analytics 次の一手につながる分析


カスタマー視点に基づくKGI/KPIの設計 KGI/KPIに基づくレポート/ダッシュボード設計 PDCA運用フローの設計 PDCA、PDCA、PDCA …

STEP 1

STEP 2

STEP 3

STEP 4

Actionable Analytics


KGI/KPIに基づくレポート/ダッシュボード設計 STEP 2


Actionable Analytics 過去を知り、次のアクションにつながる分析


Thank You

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