データ一元管理のススメvol.2~BIツールの活用(3事例)~

データ統合ソリューション【VR LINC】推進チーム
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皆さんが普段の日常業務で確認しておきたいデータには、どんなものがあるでしょうか?

「売上データ」はもちろんのこと、
 ・エリア別/店舗(チェーン)別の売上個数比較
 ・競合他社商品との購入量比較
 ・値引動向
 ・SNSでの反応
 ・気温、天候などの気象情報
 ・お問合せセンターへの商品別問合せ件数
 ・自社サイトへの商品別訪問件数         ・・・などなど、
技術の進歩により、「見ようと思えば見れるデータ」は日に日に増えてきています。

しかしながら、1日は24時間・そして皆さんが仕事をする時間はその中のさらに限られた時間と時間的な制約は変わらず存在します。
当社でも日々さまざまな企業様とやり取りをさせていただいておりますが、限られた時間の中で、「見ようと思えば見れるデータ」をなるべく多くの関係者に、時間をかけずに共有したいと感じているお客様が非常に多いです。
その一方で、「どうやったらなるべく多くの関係者に、時間をかけずにデータを共有できるのだろうか」という声も多くあります。

今回は、当社が提供する
・データ統合ソリューションVR LINC
・全国各地区のTVCM出稿情報をOA翌日に確認できるTVCM速報を活用したダッシュボードによる「時間をかけずに多くの関係者に必要なデータを共有」した事例を3つご紹介します。

【図1】

図1.png

■CASE1:日々のTVCM出稿状況を瞬時に把握し、高速PDCAを回すには?

【図2】は、当社が提供する「TVCM速報」の各種データを、BIツール「Tabreau」を使ってダッシュボード化したものです。

ある商品「自社商品X」および、競合商品の「競合A」~「競合D」のTVCM出稿量が1画面にまとめられており、貴社内でTVCMのご出稿を管理されている担当者様はTableauを立ち上げるだけで、このダッシュボード内に記載されている情報をサクッと確認することが出来ます。
※データはすべてダミーです。

【図2】

図2.png

【図2】のダッシュボードからは、たとえば以下のような内容が読み取れます。

<青枠内(【図2】上部)>
出稿GRP量は計画通りに推移している

<赤枠内(【図2】左下)>
すべてのターゲットに対し「フリークエンシー3回以上」を目標としていたが、一部のターゲット・特にTG6において「フリークエンシー3回以上達成率」がかなり低い状態である

<オレンジ枠内(【図2】右下)>
直近1週間は競合商品・特に「競合C」「競合D」のTVCM出稿量が活発化している

上記の内容を読み取ることで、たとえば赤枠内の情報から、フリークエンシーが不足しているTG6に対し、WEB広告等の他媒体に出稿し、フリークエンシーを補完するなどの"次への一手"を導き出すことが可能となります。

【図3】

図3.png

■CASE2:TVCMの投下時間帯や曜日を見極め、線引きの参考にするには?

【図3】は、自社が出稿するTVCM各素材の出稿結果を
・時間帯
・曜日
・放送局   別にターゲット単位で細かく見れるようにしたものです。
左側が実際の出稿GRP量、
右側が効率指数(ターゲットGRP÷個人全体GRP)を示しており、指数が高いほど、そのターゲットにおいて「お買い得」な枠であることが分かります。

このような形で出稿結果を視覚的に分かりやすく可視化することで、スポット出稿時に優先的に"線を引く"枠を見極めたり、タイムでの出稿はどの枠が最良なのかを判断し、より効率のよい出稿につなげることができます。

また、
・競合のTVCMについても同様の分析を行い、競合の戦略を推察する
・エリア別で見比べることで、各放送局ごとに最適な出稿枠を模索する(※1)などの活用も可能です。
※1:GRPを提供していないエリアもございます。詳細をご希望の方はお問合せください。

【図4】

図4.png

■CASE3:広告出稿と商品(サービス)の売上はいつ・どのように関連しているのか?

【図4】は、
・自社で持っている「自社商品X」の売上データ
・当社提供のTVCMの出稿GRP量
・自社で取り寄せたWEB広告の出稿imp       量を1つのグラフにまとめたものです。

同じグラフ内に上記の情報をまとめて配置することで、それぞれのデータの"関係性"が一目で把握できます。

たとえば【図4】の例でいえば、WEB広告の出稿imp量を大幅に増やした当日から売上も若干の上昇が見られ、その後数日間安定して売上も微増しています。
その後TVCMの出稿が開始されると、こちらは翌日から大きく売上が跳ね上がっていることがわかります。
ただし、初回の出稿のヤマでは大きく売上が反応したものの、2回目のヤマでは1回目ほどの反応は見受けられません。

上記は一例ですが、このような傾向を中長期的に分析することでたとえば「自社商品X」においては、

・TVCMの出稿○日後のタイミングがすべての他媒体でも最大露出させることで売上への最大反応が見込まれる
・WEB広告は○imp以上出稿すると売上も反応する
・広告Aは出稿当日から売上に反応するが、広告Bは○日後からの反応が多く反応タイミングに差がある

・・・などの"傾向"が見出せることでしょう。

このようなダッシュボードを活用いただくことで、これまでは担当者の肌感で、なんとなくやってきたことがデータを使って簡単に多くの社内関係者と共有できるようになります。
また、レイアウト次第では、結果の共有後、皆さんのお手元で独自に分析・プランニングを行うことも可能です。

自社でお持ちのデータや他社から取り寄せたいデータの活用にご興味をお持ちの方は、お気軽にお問合せください。

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