Collexia

広告効果の分解

広告効果の分解

 「広告寄与の算出」と「広告効果と費用対効果-分析上の注意点」では、ベースラインを推定し、広告に由来するリターンを算出する事を説明しました。媒体のROIを求める為に次に必要な作業は、その広告由来のリターンを使用媒体ごとに分解する事です。これでROIの分子が求まります。

 使用媒体が1つの場合は「広告に由来するリターン = その媒体のリターン」で良いのですが、同時に複数の広告媒体を用いたプロモーションやクロスメディアの場合は、更にそれを各使用媒体に適切に割り戻す必要があります。広告効果測定ではこれを効果分解と呼びます。

 リターンの算定の中では、「各媒体の効果を見積もり分解する事」が2つ目の難関になります。前回、前々回のエントリーで、効果分解を正確に行うには、「広告が成果を生み出すプロセス」の把握が重要な事を述べました。「何(媒体)がどう繋がって、どの購買行動をどれだけ促進したのか?」が分からなければ、効果分解はできないからです。

 今回は前回、前々回の内容をまとめて、実際の効果分解のイメージングと、個別媒体の増分リターンの算出を定式化していきます。

効果分解モデルの中身 – 購買行動と媒体導線の統合

 結論から言うと、広告効果の分解は「それぞれの媒体がどう繋がって、どの様な購買行動を促進しているか」という道筋を”正確に”モデリングして、データを採り、方程式を解くというステップで行います。”正確な”モデリングを行うには、2つの基本的な視点がありました。1)購買行動プロセスや購買意思決定など「消費者側の変容プロセス」のモデル化と、2)クロスメディアやコンタクトポイントの様に、媒体の組み合わせや相互送客により、ブランド体験を創出し購買に導く「媒体導線」のモデル化です。まずはこの2つをしっかり把握する事が肝要です。

 前回の「媒体間導線のモデリング」では、”購買意向”に対する効果分解を簡単な例で説明しました。例では使用媒体は2つしかなかったので、シンプルな微分方程式で表す事が出来ました。しかし実際は多くの媒体が相互に関係し合い、複雑な効果の経路を形成します。クロスメディアやトリプルメディアではTVCM、雑誌、新聞、オウンドメディア、リスティング広告やタイアップ記事、メールマガジン、店舗や販売員など多くの顧客接点が複雑に繋がり「ブランド体験」を形成し、消費者の購買行動プロセスを促進させる事を狙います。その意味で「媒体間にどれだけ効率的に導線を張って購買行動を促進できたか?」という評価が効果指標となります。

 しかし現実には、幾らプランナーが狙っても、使用媒体全てが互いに相互作用を持つわけではないですし、消費者が全ての使用媒体に接触してくれるわけではありません。従って、効果分解モデルの立式時には、検証的に、どの媒体がどう繋がっているのか(逆に繋がらないのはどれとどれか)を見極め、その繋がりが消費者の行動や態度変容に対してどの様な効果を発揮しているのか、を方程式で表現する事が必要です。

 また、「購買行動プロセスのモデリング」で見た様に、実際は購買意向=実際の購買とはなりません。購買はいきなり起こる訳ではなく、そこに至るまでのプロセスがあり、購買意向というのはそのステージの1つに過ぎません。従って効果分解においては、「消費者が商材を買うプロセスに対して、各媒体がどう繋がり、効果を与えているか」を消費者側/広告側両方の視点でモデリングする事が必要になります。以上を図的に表すと、次の様なイメージになるでしょう。

 実際の分析では、この絵に更に「残存効果」や「クリエイティブの効果」、「投下量の変化」、「メディアとメッセージの組み合わせ」の様な項も入ってきます。それらによって動的に変化する広告効果を計算に入れる為です。詳しくは後のエントリーで見ていきますが、それら精緻化の基礎となるのは、ここで説明した「購買行動のモデリング」と「媒体間導線のモデリング」である、という事を覚えておいてください。

 またその2ステップを踏んでおく事で、広告が成果を生むプロセスを「見える化」して立式に組み込む事が可能となります。するとROIの分子を計算するロジックが立つだけでなく、「分子をどう算出しているのか」という説明を求められた際にも、ロジックを”絵”として説明する事が出来る様になります。これは、担当者には大きなメリットとなるでしょう。

個別媒体の増分リターンの算出

 最後に、媒体個別の増分売上を算出する部分を定式化しておきます。A(t)を広告媒体aj∈A(j=1,…,m)に由来するリターンの総和

とし、S(t)をt期における総売上、X(t)を広告以外の撹乱要因xi∈X(i=1,…,n)に由来するリターンの累積額とすると、広告媒体akに由来する増分リターンS(ak)は以下の様に定義されます。

 式中のfaは広告効果分解モデルにより各媒体について導かれる、媒体ajの効果の変化を表す関数です。すでに述べた様に、この関数は「それぞれの媒体がどう繋がって、どの様な購買行動を促進しているか」に加え、クリエイティブの効果、投下量の変化、メディアとメッセージの組み合わせなどにより変化する動的な効果を表す項を持ちます。

 また、ROIを計算する時は残存効果を想定するので、この関数は時間軸tに伴い効果量が変化する形状になります(詳しくは費用対効果と投資対効果で説明します)。pとqにより定義される閉区間は、媒体jの効果発現タイミングと消滅タイミングを表しており、各媒体の残存効果の長さによりp,qの値は異なります。

 クロスメディアやトリプルメディアなど複数の媒体を使用している状況を想定すれば、S(ak)の閉区間についてp=0と仮定するのが自然であり、ajの残存効果の内、最長の(q)まで積分する為、(3-16)式を書き直して、

 を得ます。これが、各媒体のROIの分子となる媒体由来の増分リターンです。

⇒次ページ「コスト(分母)の算定」はこちら

コレクシアに
相談してみませんか?

マーケティング戦略設計・顧客理解・市場調査でお悩みなど、
お気軽にご相談ください