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Data driven marketing system support
データドリブン・マーケティング体制支援


メッセージ

皆様の「マーケティング業務」は
データドリブンな意思決定に基づいて実行されていますか?
打ち手に対するROIや顧客価値を定量化して把握できていますか?

これらの「問い」に答えることができる状態を目指しましょう。

デジタルマーケティング時代の要素技術(DMP、BI、MA、AI等)を適切に使いこなすため「本質的な」マーケティングの意思決定ができる体制を整備しませんか?

マーケターの「リサーチデザイン力」を養い、マーケティングに付帯する各種データまたはデジタル要素技術の活用ロードマップを再定義することなどがカーツメディアワークスの「データドリブン・マーケティング体制支援」です。

顧客と向き合い、打ち手を実行する「現場マーケター」が、正しく意思決定を行う為の効果検証法(因果推論の基礎を含む)について「Excelでできるデータドリブン・マーケティング」筆者が行う「データドリブンマーケター育成研修」「効果検証のデザインとセットのPR&プロモーション実行支援」「データドリブン・マーケティングロードマップ策定支援」「データダッシュボード設計構築(データビジュアライゼーション)」が主なスコープです。

ご相談窓口 / コンサルタント

小川 貴史 おがわ たかし

株式会社カーツメディアワークス
執行役員 兼 デジタルマーケティング事業部長
シニアコンサルタント

小川貴史


サービス

データドリブンマーケター育成研修

対象企業
  • リアルとデジタルのマーケティング施策の効果検証を同じ指標で行いたい方または組織
  • マーケティング組織及び施策のリソース配分の適正化を図りたい方または組織
  • 現場のマーケターの統計や因果推論の基礎知識の底上げを図りたい方または組織

MMM(マーケティング・ミックス・モデリング)の実践

「MMM」は日本のマーケティングの現場の効果検証のスタンダードではありませんでしたが、 昨今、注目が高まり利用する企業が増えています。

数理モデルや仮想現実のシミュレーションによって効果を定量化するものです。
MMMは同時に実施している複数の施策の効果を定量化する時に特に役立ちます。

Webマーケティングの発展に伴い、課題となっているのはTVCMによるEC売 上の増加効果などのクロスチャネルの効果把握です。

例えばMMMによってオフラインチャネル(実店舗やコールセンター等)とオンラインチャネル(EC等)の売上をマーケティング施策などの要因によって説明する統計モデルを作り、施策の1単位を増やすと売上がいくら増えるか?

それぞれの介入効果を推定し定量化することで、オンライン施策とオフラインの施策を横並びで評価 することができ、TVCMによってECの売上がいくつ増えるかといったクロスチャネルの効果把握ができます。(ただし、信頼できる統計モデルを構築できればという前提です)

時系列データの解析によって、売上や来客数他、KGIに対して、マス、デジタル、販促などがどれだけ影響をもたらすか?を予測モデルから定量化、最適化を行う分析について、「Excelでできるデータドリブン・マーケティング」で紹介したノウハウについてより実践的に研修します。

準実験のデザイン(統計的因果推論の基礎知識)の知識共有

「準実験」による効果検証は、日本のマーケティングの現場で最も良く行われています。

例えば TVCMの効果を検証する際に、実施前後の調査で購買意向率の変化を調査して比較する、TVCM 接触者(介入群)と非接触者(対照群)の比較をするといったことです。
介入群が仮にTVCMに接触していなかったらという反事実を対照群で代用し、その2つを比較することで効果に興味のある施策の介入効果を推定する方法です。
対象者に介入を無作為に割り付けるランダム化比較実験が代表例です。

マーケティングの効果検証ではランダムに抽出したグループのうち一方にだけTVCMをリーチさせるといったことはできません。
よって、実際には、そうした理想の実験と呼べる状態で検証ができることはほとんどありません。
そうした場合に消費者パネルからTVCMに接触した人としていない人を抽出し比較するなど、観察されたデータから実験と相応の状況を作り比較する方法が「準実験」です。

「準実験」は正しくデザインする必要がありますが、マーケティングの現場では明らかに比較してはいけない状態で介入群と対照群を比較し、施策の効果(因果関係)を判断しているケースを多く目にします。

研修では、因果推論の基礎知識となる「交絡」など、介入効果を正しく推定する為の基礎知識を共有します。これら、(マーケティング効果検証における)準実験のデザインについて、書籍「Excelでできるデータドリブン・マーケティング」で紹介しきれなかった内容について、補足します。

料金目安
1日50万円~
※事前のMTG、研修実施後の質問等のフォローに対する一定の稼働工数を含みます。

効果検証のデザインとセットのPR&プロモーション実行支援

MMMまたは準実験による介入効果の推定または予測

弊社の実行支援のメイン領域となるPRやデジタルプロモーションについては、多くの企業がTV番組やWEB媒体に露出する「媒体換算」やSNSの「いいね!」や「ユニークユーザーリーチ」を増やすことがどれだけの経済価値を生むか?「根拠がない」状態で手探りで実行されているケースが多いのではないでしょうか?

これらのKPIが売上数や売上金額などのKGIをいくつ増やすか?(介入効果)を推定する適切なリサーチデザインによって行うことができる場合が多くあります。そうした検証法を定義してから、どの様にゴールを目指していくか?というスタンスで実行支援を行います。

データドリブン・マーケティングロードマップ策定支援

データドリブン・マーケティングロードマップ策定支援

顧客の購買ログやアクセスログや第三者のデータを統合して分析することで有益な示唆が得られます。

そんな文脈で語られることが多い、昨今のデジタルマーケティングの潮流またはデータドリブン・マーケティングの潮流において、弊社支援では、アジャイルに多くのKPIを追いかける。(そのためのインフラを整備する)という着想からプロジェクトを行うのではなく、あらかじめ本当に必要なデータ(重要なKPI)とは何か?
顧客のカスタマージャーニーにおいて重要視すべきログとは何か?

今、あるデータの活用または、分析を行ってから、実行すべきマーケティング施策の方向性と共に「リサーチデザイン」を定義、または再定義するロードマップ策定を支援します。

データダッシュボード設計構築(データビジュアライゼーション)

データダッシュボード設計構築(データビジュアライゼーション)
自主作成したTableauでのデータダッシュボード
自主作成したTableauでのデータダッシュボード 詳しくはこちら

顧客の購買ログやアクセスログや第三者のデータを統合して分析することで有益な示唆が得られます。

自社の顧客理解や、顧客の行動に応じたコミュニケーション設計を行い、メンテナンスしていくために必要なデータをより分かりやすく、可視化して把握するデータダッシュボードを構築しませんか?

その際に重要なのは、データを活用する貴社のマーケティングスタッフをユーザーとしたUXD(User Experience Design)です。データダッシュボードを導入したものの、有効な活用に苦慮している企業は多く、主な原因として「業務に活かしにくい」「分かりにくい」「使いづらい」などの理由が挙げられます。

このような課題に対し、弊社スタッフがどの様にデータを業務に活かすのか?UX要件として、それらデータを活用するユーザーインサイトやカスタマージャーニーここでのユーザーはカスタマーではなく、対クライアントと御社スタッフというBtoB領域を含みます。よって、データダッシュボード活用の際は対顧客に加え、社内の「業務ジャーニー」を整理する必要があります。
これを整理した上で、必要なデータダッシュボードのデザインを定義し、設計開発していきます。

インフォグラフィックをリードしてきた弊社の担当コンサルタントが、データを基点としたUXデザイナーの役割を担い、その設計構築を支援します。特に代表的なBIツールであるTableauについては大手企業やシンクタンクなど、ダッシュボード設計構築事例が多数あります。


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