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マーケター脳を鍛える!トレーニング指南

万能なマーケティング・フレームは存在しない 使うべきでないケースを正しく見極めよう

北村陽一郎氏(電通)

いわゆる「マーケティング・フレーム」の中には、本来は万能でないにもかかわらず、原理原則的なものと扱われ、頻繁に使われるがうまくいかないケースが多くある。そのフレームを使うべきか否か、案件に応じて判断することは当然必要なことだが、どういうときに使うべきでないのかという議論はほとんど行われていない。本稿では電通 統合プランニング・ディレクターの北村陽一郎氏が著書『なぜ教科書通りのマーケティングはうまくいかないのか』の内容をもとに、マーケティング・フレームをうまく使いこなす術を解説する。

「パーチェスファネル」ご使用上の注意

「マーケティング・フレーム」とは、要するに「ヒトがモノを買うときの行動をモデル化する」ということをしているわけですが、そもそもヒトもモノもそれぞれが多様なので、その掛け算である「ヒトがモノを買うときの行動」は必然的に、極めて多様にならざるを得ません。なるべくシンプルにしたいのはやまやまですが、元がこれだけ多様なので、できるだけ頑張ってはみました、というようなものにしかなり得ないのではないかと考えています。

まずは「パーチェスファネル」について、考えてみましょう。購買行動には「ブランド計画購買」「カテゴリー計画購買」「非計画購買」があります。非計画購買が多いカテゴリーでは店頭で初めて存在を知りそのまま買ってしまうので、そもそもパーチェスファネルが向きません。

例えば、ターゲットを20~40代男女の約4000万人とし、認知施策のテレビCMで広告認知率50%を取り、Web動画を200万人に見せて関心を取り、80万人にSNSを当てて検討してもらい、バナー・リスティングの刈り取り施策で40万人にコンバージョンさせるファネルを見ると、テレビCMを見た2000万人のうちの200万人がWeb動画を見るのだな、と思います。そう見えるように描いている図だからです。

図1 パーチェスファネル

出典:『なぜ教科書通りのマーケティングはうまくいかないのか』(宣伝会議)

ところが実際は、4段階で構えた施策をすべて重複接触するという人は、極めて少ないのです。なぜならテレビCMを見た人だけにWeb動画を見せることはできないからです。結線テレビなどを使って複数の施策を重複して当てる取り組みはかなり前から行われていますが、当てられる数には限りがあり、複数当たればこのように行動や気持ちが変わるという実験としての用いられ方が多いのが現状です。

例えば信託銀行というカテゴリーで、自社と競合のX社を比較してみましょう。

図2 信託銀行というカテゴリーでの自社と競合X社の比較

出典:『なぜ教科書通りのマーケティングはうまくいかないのか』(宣伝会議)

「知っている」の割合は同程度ですが、「興味を引く」が競合のX社に対して劣っていたとします。「興味を引く」から下の歩留率は競合よりも優れているので、この「興味を引く」を競合並みに引き上げることができれば勝てそうです。

このように横並びで比較して、自社の課題を発見するために使用する「カルテのファネル」が、本来のファネルの使い方です。「この施策は何のためか」を図示する「地図のファネル」がよくあるファネルの使われ方ですが、これではうまくいきません。ファネルの元になっている購買行動モデルを提唱した先人たちは、「ひとつのキャンペーンの中にこれらを網羅する形で施策を置きなさい」とは言っていないのです。

「カスタマージャーニー」ご使用上の注意

図3 カスタマー・ジャーニー

出典:『なぜ教科書通りのマーケティングはうまくいかないのか』(宣伝会議)

「カスタマージャーニー」と似ているフレームに、「パーセプションフロー®・モデル」があります。カスタマージャーニーは接点を結んで、そこでの気持ちの変化もあわせて追っていきます。一方、パーセプションフロー・モデルは気持ちの変化を描きながら、どの接点でという部分も追っていきます。この違いを意識することは、それぞれを深く理解するために重要です。

・カスタマージャーニー
 ⇒カテゴリーごとに異なる
・パーセプションフロー・モデル
 ⇒ブランドごとに異なる

ジャーニーがカテゴリーごとに異なる、つまりカテゴリーが変われば別なジャーニーになるのは、そのカテゴリーにしかない特有の商品と生活者の接点があるからです。カテゴリー特有の接点は購買行動に強い影響を与える場合が多いので、自ブランドが所属するカテゴリーにしか存在しない接点が何かを考えるのは重要です。

最初の認知から購入に至るまでにどのくらいの接点を踏んでいくかの数を平均ステップ数といい、化粧品などは「使用している知人との会話」「口コミサイト」「試供品」「販売員との会話」など多くの情報に触れてから購入するので、平均ステップ数は3.5~5.0と多めになります。それに対し、ペットボトル飲料は「自動販売機」で初めて見て購入といった行動をとることも多いので、平均ステップ数は2.0以下です。

平均ステップ数が少ないカテゴリーは、ジャーニーに向きません。目安としてはマーケター自身が生活者として、購入の際に検索行動をしないカテゴリーは向かないと言っていいと思います。AISASなどの購買行動モデルで検索は盛んに強調されているので忘れられがちですが、スマホやSNSが普及した現在でも検索せずに購入するカテゴリーはたくさんあります。

「重回帰分析」ご使用上の注意

「重回帰分析」は、2つ以上の変数を持つデータの中の関連性を分析する多変量解析のひとつです。広告においては「売上」などの成果(目的変数)に対し、それに影響を与えると考えられる「広告A」「広告B」「広告C」などの要素(説明変数)がそれぞれどのくらい貢献したかを推計する分析になります。

しかし、実際には関係者で留意すべきポイントがほとんど認識されないまま、期待値だけが高い状態でスタートしてしまうことも珍しくありません。

誤解のひとつめは、重回帰分析で信頼に足る分析結果を得るためにはかなりのデータ量が必要になることがあまり認識されていないということです。例えば、2×a+3=7というように未知数がひとつの方程式は、1本の式があれば解が求められます。これらは未知数がa=2のように特定できる場合なのですが、重回帰分析で取り扱う対象は実際にはどこまでいってもズレがあり、そのズレを許容できる範囲まで小さくしていくためには多くのデータが必要になります。目安として、必要になるデータの本数は説明変数の個数の10倍と言われています。

誤解の2つめは、似たデータのかたまりになりやすいという広告特有の難しさについてです。「野球場のビールの売上」を目的変数に、「気温」「湿度」「ホームチームの勝敗」を説明変数にとった場合、それらはランダムにさまざまな値が出るので分析は比較的しやすいのですが、広告はランダムに打っているわけではなく、売れると予想される時期には厚くし、売れないと予想される時期には控えます。また複数の広告施策を同じ時期に集中的に投下する傾向もあります。かたまりのデータばかりでは要素ごとの重み付けが難しくなります。

誤解の3つめは、長い期間で分析を行う際にまた別な難しさが出てくるということです。基本的にデータの本数は多い方が安定しますので、50週よりは100週、150週あった方が信頼度としては増していきますが、2~3年の間に前提となるビジネス環境が大きく変化する可能性があることを考慮しなくてはなりません。

データの本数は必要ですが、広告の場合は似たデータのかたまりになりやすく、長期で見るときには外部要因や施策の効果の面で補正をかける検討もしなければなりません。広告における重回帰分析はそのようなところに難しさを抱えており、数学的な知見だけではなく俯瞰的な視野を必要とする、非常に難易度の高い分析手法となっています。

「疑いの型」をもって立ち止まって考える

マーケター自身が持っているバイアスを意識してクリティカルに一つひとつ考えることは大切ですが、現実的な問題としてすべてを掘り起こしていくのでは途方もない労力が必要になります。何か、こんな時に立ち止まって考えると良さそうだという「疑いの型」のようなものがほしいところです。

・過剰な一般化
・過剰な設計
・過剰なデータ重視

『なぜ教科書通りのマーケティングはうまくいかないのか』では、上記の3つが今のマーケティングの世界にあるのではないかという問題関心を軸に展開しています。



電通
統合プランニング・ディレクター
北村陽一郎氏

1973年生まれ。東京大学教育学部卒、1996年電通入社。テレビ広告・スポーツ放送権業務などを経て、2012年より広告プランナー。自動車・食品・精密機器・金融・アプリなど幅広い広告主のプランニングに従事するかたわら、社内向けの少人数制プランニング塾「北村塾」を開講中。NPS=98.4、推奨度平均9.89点という圧倒的な人気を得る。2024年3月に『なぜ教科書通りのマーケティングはうまくいかないのか』(宣伝会議)を上梓。

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