統計学

ネクソンは、1994年に韓国ソウル市で設立され、その後日本へ本社を移転しました。創業以来、良質なオンラインゲーム、モバイルゲーム及びソーシャルゲームを制作・開発、配信してきました。代表的なゲームタイトルである「メイプルストーリー」、「アラド戦記」、「カウンターストライク・オンライン」「マビノギ」及び「サドンアタック」といったネクソンが提供する豊富なゲームタイトルは、より幅広いジャンル、多様なユーザー層及び世界中の潜在的ユーザーへ訴求しています。 現在では、50を超えるゲームタイトルを配信し、アジア・北米・南米・欧州を初めとする100を超える国及び地域にてサービスを展開しています。 1983年生まれ。早稲田大学卒業後、大手ネット広告代理店にて、マーケティング部・データ分析研究所に所属。定量分析を軸として、包括的なウェブマーケテイングプログラムの作成～実行～検証などに従事。その後、株式会社ネクソン　マーケティング室にてIMCプログラムの作成～検証、新規事業室にてモバイルソーシャルゲームの事業開発・企画に従事。 まずは出来ることからチャレンジ。TVCMの貢献度測定へ挑戦！ ── まず現状のマーケティング施策は、どのような事を行っていらっしゃいますか？ 今やっているのはテレビCM、ウェブ、雑誌の広告出稿に加え、SNSや動画サイトによる情報発信、パブリシティ露出など、既存ユーザーや新規獲得に向け満遍なく施策を打っています。中でも予算の大部分をテレビCMに割いているというのが現状です。 ── これでいうとCMにかける期待は大きい状況なんでしょうか？ 期待もありますが、今までやってきている広告手法でもあるため、継続的に実施している、という側面もあります。 昔、CMをやめて、獲得などのKPIが減少した、ということもありますし。 ── そうなんですね。それではテレビCMの役割の違いを何か意識してプランニングされているのでしょうか。 CMは新規ユーザーの獲得と既存顧客の呼び戻し、という主目的で実施しています。 他社同様、テレビCMでザックリと集めて、ウェブで刈取るようなイメージです。 ── テレビCMのプランニングは広告代理店に依頼されているんですよね？ 中身の企画自体は広告代理店さんに出稿目的や概要を伝えて、企画案をもらって、それをさらに社内で検討する、という流れです。”今回こういう新作ゲームが出る”とか、”こういうアップデートがあるのでそれを訴求したり”とか、それを基にして、企画・クリエイティブを依頼して、絵コンテでイメージ合わせたり…そういう感じです。 ── そうやって作られているテレビCMを施策として進める上で、課題や分析をやることでこんなことを知りたい！というものは具体的にあったのでしょうか。 そうですね、テレビCMはインパクトがあるだろう、と誰でも漠然と思っていると思うのですが、それが具体的にどの程度か？を可視化することで、現状に満足せず、より良いメディアプランニングをしていきたい（今回はテレビCMにスポットを当てていますが、もちろん、全体の広告施策を踏まえた上で）、という意図がありました。これは、どの会社さんも、同様に思われていることかと思います。 こういった話になると「オフラインは正確に数値化出来ない」「そもそも数値化するものじゃない」「テレビCMの価値は短絡的ではない」など、さまざまな意見があると思いますが、それで話を終わらせず、今出来ることを工夫して、より、“今の消費者の実態”に近づくべきです。我々は実務家で、広告の”投資”を行っています。第三者の評論家ではありません。既に確立されたマーケティングフレームワークを、何の工夫もなしに利用するのも論外です。 結果的に”参考”として程遠かったとしても、全く無駄だったとしても、やらずに否定も肯定も出来ない。と以前から強く思っていました。 決して確信があるわけでもなんでもありませんが、今までに無い視点でCM効果を表現できる環境を、ある程度整備出来た今、トライしてみることは一定の価値があると考えました。 ── まずできるところを、きちんとやってみようと？ やってみたら、今よりも、もう少しテレビCMに対するユーザーの態度変容（影響）が見えてくるかもしれない。アドエビスで求める水準のウェブ効果測定データ（ログ）も貯めることが出来、今までにない分析環境基盤が整備されたのであれば、一度やってみようということになりました。 ── なるほど。先程仰られていたCMでインパクトがあるだろうという、インパクトとは、どのようなものを想定されていましたか？ 基本的にはサイトに来訪するセッション数、あとは、（社内でもテレビCMを見て、いきなりCVするというのは難しい、ということは理解できることなのですが）一応、CVも見ています。 テレビCMに求める効果としては、新規ユーザー獲得、既存ユーザー呼び戻し、その他社内で設けているKPIがあります。 ただ、期待している割にはその効果が曖昧な訳です。 マクロ的な効果検証が、今までの限界だったのです。 イメージとのギャップ…新たに見えたテレビCMの貢献度 ── そうですね。今はテレビCMやマス広告の効果はマクロ的な想定でしかなくて、みんなのイメージの中でマーケティングが進んでいたり… そうですね、あと、やはり効果測定ツールなどを見ても、テレビCMの放映タイミングで来訪者のグラフが「ぽこっ」と上がるわけですよね。やっぱ来訪者が増えるんだな～っていうイメージは持ってます。ただ、今回、更に深く分析をした結果、上がるのは確かに上がるのだけれど、来訪者数もCVも全体のインパクトとしては下記グラフぐらい、という結果でした。 ※提供番組放映時間～その後一時間以内に、自然検索または広告クリックから当ウェブサイトに訪問したユーザーとその他の訪問者を抽出し比較した 。また「きっかけ(新規来訪)」と「リマインド(再訪問)」は広告や自然検索などで過去3か月間の間にサイト流入があったかどうか？で判断している。 ──...

今回は当マメ研サイトで実際に取り組んでいる、GoogleSearchConsole（詳細はコチラ）を使ってコンテンツをたった1つの指標で評価する運用方法を共有します。   コンテンツマーケティングを実践するうえで、検索エンジンはユーザーの安定供給先であり、マーケターは定点観測が必要です。また検索エンジン（Google）側も、ユーザーの検索体験を向上させるうえでコンテンツの質を重視する傾向にあります。 いわば検索エンジンで検索したユーザーにどう見られているか？を考えることが、コンテンツマーケティングで成功する重要なカギの1つだと言えます。（もちろん最終目標であるCVは大切ですが！） そこで、マメ研ではGoogleSearchConsoleから提供されるデータを1つの指標に加工して、良し悪しを判断するようにしています。   結局、何が大切な指標なのか？に対する解 個人的な見解ですが、コンテンツの内訳を考えると、超人気コンテンツ１：普通コンテンツ１９：伸び悩みコンテンツ８０程度の割合に分かれているのではないでしょうか。 評価しようにも、平均で見ると上位コンテンツに引っ張られるし、中央値で見ると伸び悩みコンテンツが基準になるため、判断できない！と頭を抱えているマーケターも多いでしょう。 さらに、何で評価するかに悩みます。 GoogleSearchConsoleではクリック数、表示回数、CTR、掲載順位が提供されていますが、クリック数だけで評価できないことは、検索エンジンからの流入が多いコンテンツサイトであれば自明の話です。 なぜなら、よほど掲載順位が下位で無い限りコンテンツで扱っている話題（キーワード）の想定検索ボリュームによってクリック数は変わるからです。   例えば、キーワードプランナーで調べてみると「野球 データ」は月間平均1,300imp、「サッカー データ」は月間平均320impでした。当然「野球 データ」を扱ったコンテンツの方がPV数は多いでしょう。 だから「野球 データ」を扱ったコンテンツが優れているかと言えば、それもまた違うでしょう。もしそのような評価を下してしまうと、取り扱うネタが全てになってしまいます。素材が良ければ全て良いなら、料理の鉄人は不要です。   順位を考慮しておきたい、さらに表示回数は前提にしておきたい…そうした悩みを一気に解決して、1つの指標でコンテンツをコントロールする方法があります。 それはz得点（標準得点）です。   z得点（標準得点）とは何か？ あるデータのグループの平均が0・標準偏差が1になるよう加工した値が標準得点と言います。標準得点に加工した値は、集団の中での相対的な位置を示しています。 あまり聞き馴染みが無いかもしれませんが、「偏差値」もこの標準得点を用いています。   例えば、あなたが英語と国語のテストを受けて両方とも点数が70点（100点満点中）だったとします。 絶対評価であれば「7割だった」に過ぎません。 ですが、英語の平均点が60点で標準偏差が10点、国語の平均点が80点で標準偏差が5点だったなら、意味合いが大きく変わってきます。   標準得点を求めてみましょう。値は、（自分の値－平均）÷標準偏差で算出できる簡単なものです。 英語は（70－60）÷10＝1、国語は（70－80）÷5＝-2となります。ちなみに偏差値は標準得点に10掛けて50を足したものなので英語の偏差値は60、国語の偏差値は30となります。 こちらの方がイメージし易いかもしれませんね。   標準得点が優れているのは単位が違うもの同士で相対的な比較ができることです。 100点満点と200点満点のテスト、身長と体重、そして他にも表示回数と順位…。そう、この標準得点を使って指標を1つに集約します。 # 主成分分析をするには指標が少なすぎます。  ...