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6月3日 【コラム】 データ・ファクト ドリブンで創り出す楽天の新広告商品とは(後編) 楽天株式会社 アドソリューションズ事業 データ・ファクト ドリブン部 部長 林 孝憲

データ・ファクト ドリブンで創り出す楽天の新広告商品とは(後編)

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楽天のマーケティング領域において広告商品を開発する、アドソリューションズ事業 データ・ファクト ドリブン部 部長の林孝憲に、データを使った商品の方向性を聞くシリーズ、最終回。ここでは、実際にマーケティングを行う企業にどのように提案していくのかをご紹介していきます。

 

テレビでリーチをするには。到達効率が悪いセグメントに対してリーチする方法

日本では、非常にテレビ広告の効率がよいと言われています。安定的にテレビ広告の市場は2兆円レベルをキープしており、リーチメディアとして日本で最強なのは間違いありません。USに比べてテレビ局数が圧倒的に少なく、全国ネット番組を提供すると、ある程度日本全国をカバーできます。日本国内では時差もなく、おおむね国民性も似通っていて、言語も日本語だけというのが、このような巨大メディアが現在も続いている要因です。

ですので、とにかくリーチ数を多くしたいという場合は、引き続きテレビ広告が力を持つわけですが、ある特定のセグメントに絞りたい場合などは、ユーザーデータを使ったWEB上での広告配信がリーチ効率としてはよくなってきます。

たとえば、赤ちゃんを持つ親世代にアプローチをしたい場合です。粉ミルク、おむつ、を訴求したい場合、訴求したい最大の人口は何人になるでしょうか。年間に約100万人新生児が生まれることを考えると、0歳児、1歳児を持つお母さんは200万人程度という計算になります。日本の人口は約1億3000万人ですから、200万/1億2000万という出現率になります。そこでターゲティングした配信する重要性が出てきます。

楽天では、おむつは非常によく売れている商材になります。新生児を持つお母さんは、外出がしにくかったり、重たいものを持ち運ぶのが難しかったりするのでECで購入する人が非常に多いわけです。また、妊娠時にも楽天は非常によく利用をされています。特にマタニティ・ファッションは、リアルの店舗さんで品揃えが多いお店が少ないこともあり、楽天市場でよくお買い物をいただいています。

そのようなことから、赤ちゃんを持つお母さんを楽天では把握することができますので、確実にその層を狙ったマーケティングを行うことができます。

動画広告1

さらに発展すると、小学校低学年向けの学習塾なども、ターゲットはその親になるので、そこにいかに絞込みリーチできるか、ということになります。ここも楽天ではキッズジャンルの服が多く売れているので、しっかりとリーチできます。

このように、そもそもリーチするべき対象は、日本の人口では何人いるのか、という視点をもって、そのどれだけにリーチをしたいのかを計画する必要があります。

 

キャンペーン型ではなく、継続的にユーザーに情報が届いている状況をキープする

広告の展開は、とかくキャンペーン型になりがちです。新商品が発売されるタイミングや、春商戦やボーナス商戦などのシーズンにあわせたタイミングにあわせて広告の山をもってくるというやり方です。

予算が限られていて、年間通じてマーケティング費用を高いレベルで維持することができないのが原因ですが、本当にそれだけでよいのでしょうか?

新商品やキャンペーンがあるから、ユーザーはモノを購買するのでしょうか? もちろん、それが影響している部分は多分にあるかと思いますが、たとえば家電であれば新しい商品を購入するきっかけは、「商品が壊れたとき」だったりもします。ユーザーは、企業のキャンペーンなどの送り手の都合のタイミングで買うのではなく、自らのタイミングで買います。

動画広告2

ケータイ電話のキャリアを乗り換えるタイミングは、やはり2年契約縛りが切れたときだったり、車の購入も車検のタイミングだったり、人それぞれのタイミングがあります。

学習塾を、親御さんが検討するタイミングは中間テストで悪い結果が出たときかもしれませんし、ママ友とランチをして、子供の成績の話になったときかもしれません。

そのタイミングがいつ訪れても、そこで企業のブランドイメージの蓄積があるようにできるとベストです。つまり、最低でもなんとなくの「検討の指折りリスト」に入っておきたいところです。そのためには、ある程度、常時コミュニケーションをしておく必要があります。もちろん、ユーザーのペルソナをしっかり定めて、そこに集中して継続的なコミュニケーションをする必要があります。こういう考え方を、オールウェイズオン(いつも情報に接している状況を作る)と呼んでいます。

たとえば、カメラが訴求商材なら、旅行好きな人、小さい子供を持つご両親、そもそもカメラ好きの人、などが、このオールウェイズオンの対象ペルソナで、そのペルソナへのアプローチを楽天のデータを使って実現する方法があります。

 

テレビでリーチをしにくくなった若年層に対するリーチ施策として

現在、テレビ広告とWEB動画広告の組み合わせとして、もっとも多い使い方が、テレビでリーチしきれない、あるいはリーチが不足がちな10代、20代、30代へのアプローチとして動画広告を使う、というものです。

動画広告3

東京の1人暮らしの大学生にアンケートをとると、自宅にテレビがない、という学生もかなりの割合でいるようです。テレビでリーチしようにも、そもそも、その受像機を持っていないという状況です。

また同じ視聴回数の場合、テレビ広告よりも、動画広告のほうが回数が少なくても、認知度などが上がりやすいというデータも出ています。これは、テレビが「ながら視聴」なのに対し、動画広告が、PCにせよ、スマホにせよ、画面にある程度、集中していることから起こっている現象だと考えられます。

10代、20代、30代には、確かにある一定層はテレビを見る時間が非常に短い人たちが存在しますので、そういう人たちに対して、動画広告(特に視聴シェアNo.1のYouTubeなど)は、リーチ効果が認められると思います。

ただ、このあたりも、テレビだと、訴求商材ごとに、リーチと認知の相関性、有効フリークエンシーと態度変容の関係などが統計的に蓄積されているのに対し、まだWEB動画広告は、そこまでの指標は持てていません。テレビだと、有効フリークエンシーは、最低限これだけの回数は広告に接触させないと意味がない、というふうに考えられるのに対し、WEB広告では、フリークエンシーは、通常キャップ(制限)として使われることが多く、これ以上、接触させないでください、というものです。

ダイレクトレスポンスの目的で使われることが多いデジタル業界で、特にリターゲティングの流れで、このフリークエンシーキャップという考え方が浸透していますが、実際に、AIDMAで考えると、Attention、Interestをとるためには、最低限のこれだけは接触しないと効果がない、有効フリークエンシーの考え方が、WEB広告にも必要だと思います。ここは、我々も今後、実験を重ねて証明をしていきたいと思っています。

実際に、テレビ広告の認知度調査は、被験者に対して実際のCMを見せながら、「このCMを覚えているか」と尋ね、「見たことがある」「見たような気がする」と答えた人をあわせて認知率(助成想起)とすることが一般的です。本来のAttention、Interestの意味では、ここは純粋想起に指標を置きたいところですし、さらにいうと、認知度だけでなく、興味関心、購買意向までいくと、もっとフリークエンシーは必要だと思います。

ここでフリークエンシーを重ねるにあたって大事なことは、受け手の興味・関心としっかりマッチしているかだと思います。

極端な例だと、女性向け化粧品の広告を繰り返し男性に見せると、やはりイヤになってきます。ある外資系広告主は、ターゲット外に広告を見せることを明確にブランド毀損だと考えています。一方で、同じその男性に対して興味がある、車や時計の広告、しかも、クリエイティブのパターンが複数あると、むしろ、回数を重ねるたびに、そのブランドに引き込まれていきます。

この視点を、もっとWEB動画広告は注目されるよう、しっかりとエビデンスを確立していきたいと思っています。

 

今後の挑戦。データ×クリエイティブで、新たな需要を創り出す。

先ほどの興味・関心とマッチングしているか、というテーマにおいて楽天のデータが果たす役割は今後も大きくなると感じています。

従来、ターゲティングは、いわゆるセグメンテーションを行い、その中のこのセグメントを狙う、というマーケティングのSTP(Segmentation, Targeting, Positioning)に基づくものでした。

自分たちの商品ターゲットはこの人たちで、ここに響く言い方としてはこのようなクリエイティブがいいだろう、というものです。

WEB広告がかなり浸透してきた今でも、クリエイティブは、マス向けクリエイティブと同じものを使っている状況が多いと感じます。

これは、ある意味、マーケッターが自ら可能性を狭める行為を行っているのではないかと感じます。30代がターゲットだとして、本来は、その中にもいろんな興味関心を持つ人がいるので、ターゲットを絞っていくのではなく、それぞれのセグメントに、適切なコミュニケーションを提案してみる、可能性を探る、ということができると思っています。

極端な話、クリエイティブを10パターンぐらい作り、どのセグメントには、どのクリエイティブが響くのかを検証するやり方です。ここでいうクリエイティブはデザインというよりも、コピー(訴求ポイント)の方向性の違い、のことです。たとえば、ヨーグルトであれば、訴求ポイントは「健康」なのか「美容」なのか、「ダイエット」なのか「病気予防」なのか、それとも「朝食に」なのか。いくつも訴求ポイント、戦略を変え、それがどのセグメントユーザーにもっとも反応があるのかを、見ていくということです。

動画広告4

これは単なるABテストとは一線を画します。ABテストは、あくまでクリエイティブだけの最適化ですが、ここでやろうとしているのは、どのターゲットであればどのクリエイティブがよいのか、という、「WHO」と「WHAT TO SAY」を、さまざまな方向で検証することです。このマーケティングの根幹の課題ともいえる、「WHO」と「WHAT TO SAY」を見ることで、「WHY」というインサイトも見えてくると感じています。結果、新たなターゲットや、新たな「WHAT TO SAY」の発見により、需要の創造を行うことができるのではないかと思います。

そのWHOを楽天のデータを使って、いろんな確度で検証できるのも楽天の強みだと思っています。ここに対しても、近々に、新しいソリューションを提供していきたいと思っていますので、ご期待ください。

林 孝憲
林 孝憲Hayashi Takanori
楽天株式会社 アドソリューションズ事業 
データ・ファクト ドリブン部 部長


1998年に大手広告代理店入社、その後12年間、営業職として関西支社で通信、製薬、家電業界などを担当。2010年に楽天株式会社に入社。
西日本営業グループマネージャー、エージェンシー第一グループマネージャー、営業部部長、副事業長を経て、20161月現職に。著書に「広告業界の動向とカラクリがよくわかる本(秀和システム)」 キャッチコピーは24時間仕事バカ。



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