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ニールセン、ARF Re!Think 2016でマーケティングROI測定へのマルチモデルアプローチを呼びかけ

2分で読む|2016年3月

ビッグデータは、私たちが日常的に使用するデバイスの数が増え続けるにつれて大きくなり続け、マーケティングの投資収益率(ROI)の最も正確な測定を求めるマーケティング担当者を困惑させている。しかし、単一の測定ではなく、マルチモデルアプローチがマーケティング効果の完全な影響を測定するマーケッターの最良のチャンスかもしれません。

ニールセンのグローバルMROIソリューション担当プレジデント、ロス・リンクは最近、Re!Think 2016 ニールセンについて で、デジタルメディアコンソーシアム(DMC)IIから得られた知見を披露した。しかし、この戦略は一長一短であり、マーケターが利用可能なデータの粒度やカバー範囲によって、どのような手法を用いるべきかが決まる。

ニールセンは、マーケティングROI測定手法に急速な変化をもたらした近年のビッグデータの普及に対応するため、DMCを設立した。DMC IIの目的は、デジタルメディアの正確な効果測定における業界の慣行を改善することでした。具体的には、データの制約が異なる一般的な統計手法(マーケティング・ミックス・モデリング(MMM)、マルチタッチ・アトリビューション(MTA)、マッチド・パネル分析(MPA))が、マーケターにとって最も正確なROIを得るためにどのように連携できるかを確認するために、きめ細かな世帯レベルのデータを使用しました。

「我々は、一つのモデリング手法が上位に来るだろうと考えていたが、現代のマーケターのツールキットの中では、それぞれのアプローチが依然として相応の位置を占めていることがわかった。いつMMM、MTA、MPAを使うかは、マーケターが利用できるデータの種類と、最終的に何を測定したいかによります」とリンクは言う。「例えば、すべてのマーケティングの影響を特定の個人に結びつけることができる場合(つまり、シングルソースデータ)、理想的なソリューションは、世帯レベルの回帰(MTA)です。これは、デジタル戦術のみに投資するマーケティング担当者にとっては今すぐにでも可能かもしれませんが、今日オフラインのマーケティング手段を活用している大半のブランドにとっては、シングルソースデータは、米国では少なくともあと数年、発展途上市場では今後数十年は利用できない可能性が高いでしょう。"

リンク氏は続けて、シングルソースデータが現実のものとなるまでは、マーケティング担当者は店舗レベルのMMMを活用すべきであり、特にオンラインとオフラインの両方で、すべてのビジネスドライバーにわたってROIを全体的に最適化することを目指す場合には、店舗レベルのMMMを活用すべきであると明らかにした。一方、ディスプレイやビデオのようなデジタルに特化したメディア投資のROI測定だけに集中することを目的とする場合、マーケティング担当者は世帯レベルのMPAを活用すべきである。

DMC IIの調査結果

DMC Iには、ニールセン、グーグル、フェイスブック、大手広告主7社による、ソーシャル(ペイド、オウンド、アーンドデジタルメディアを含む)のROIを正確に測定するための画期的な洞察を明らかにするためのパートナーシップが含まれていた。この調査は、15億のFacebookインプレッション、6億のGoogle検索インプレッション、20億ドルの売上の分析に基づいている。

DMC IIは、現在入手可能なデータから、業界におけるアトリビューション分析の課題を解決するために設立された。DMC IIは、300億ドルの売上、36億のデジタル・ディスプレイ・インプレッション、3億のデジタル・ビデオ・インプレッション、4,000の広告キャンペーンを網羅する9つのカテゴリーにわたる11の消費者向けパッケージ商品(CPG)ブランドを分析しました。