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第1回:オンライン・オフラインの広告効果を評価するには?【広告のROI検証】
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第1回:オンライン・オフラインの広告効果を評価するには?【広告のROI検証】
1.
オンライン・オフラインの 広告効果を評価するには? 第1回 ~重回帰分析編 広告のROI検証~ マーケターのために 統計分析を用いてより正しく、より強いプロモーションを
2.
やってみよう 【課題】 広告&販売データの分析 1. 効果のわかりにくい広告のROI計測 2.
時期による宣伝効果のあり / なしの検証 • 分析データの確認 – 5媒体の広告費と売上のデータ – 2010年1月から2017年12月まで (n=96) • グラフの作成 – ヒストグラム – 時系列グラフ • 統計的分析 – 1回目:重回帰分析 広告のROI検証 – 2回目:クラスター分析 時期のROI検証
3.
分析データ Item 年月 売上
テレビ ラジオ 新聞 雑誌 インターネット 宣伝広告費合計 1 2010/1/1 73390000 61760250 4662080 0 1530000 0 67952330 2 2010/2/1 72192000 74617500 4733906 0 450000 0 79801406 3 2010/3/1 42986000 0 0 0 0 0 0 4 2010/4/1 30292000 0 0 0 0 0 0 5 2010/5/1 32104000 0 0 0 0 0 0 6 2010/6/1 48056000 91206000 0 0 1620000 0 92826000 7 2010/7/1 52888000 17496000 0 14442 450000 0 17960442 8 2010/8/1 63836000 0 0 45756 144000 0 189756 9 2010/9/1 82393000 0 0 31330 0 959990 991320 10 2010/10/1 113022000 7593750 4442721 57966 1219500 2916521 16230459 11 2010/11/1 186643000 90270000 2664375 142664 9360000 12112768 114549806 12 2010/12/1 87693000 0 2100000 0 0 767207 2867207 13 2011/1/1 86883000 14154000 0 0 0 111110 14265110 14 2011/2/1 88127000 166188750 0 0 2106000 0 168294750 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 95 2017/11/1 238320000 215565404 6079500 17164 5559300 6707915 233929283 96 2017/12/1 115680000 72045000 0 108628 0 2204843 74358471 2010年1月から2017年12月までの主要5媒体における宣伝広告費と売上
4.
分析の前に • これで準備は整いました。 • しかしながら、統計的な分析をする前にヒスト グラムや時系列のグラフなどを描いて、全体 をざっくりと眺めてみましょう。 •
データの傾向をつかむためにこの作業が実 は最も大切です。
5.
ヒストグラム 売上規模とその回数が表示される。 ■上図赤枠の意味 4,000万円以上6,000万円未満の売上はデータ96個の中では15個見られた。
6.
【参考】 時系列グラフ
7.
ざっくりと見た結果 • ヒストグラムの結果から、売上規模にもいくつ かのグループがありそう。 • 時系列のグラフを見ると、季節的な変動ととも に毎年似たような形の推移が見られた。 •
何か関係がありそうなので、統計的にも裏付 けられるか実際に分析してみましょう。
8.
マーケターの課題1 “インターネットやテレビ、新聞、雑誌、ラジオなどの広 告は、実際のところどのくらい売上に貢献しているの だろうか?”
9.
重回帰分析とは? y= β0 +ax1+bx2+cx3+…
説明したい変数y(例えば売上) を、 説明する変数x1, x2, x3, … (例えばインターネットやテレビ、ラジ オ、雑誌、新聞といった広告費) を使って表すこと。 この数式により、各種広告が売上にど のような影響を及ぼしているかわかるよ うになる (モデル化) 。
10.
語弊を恐れず言うと 0 50 100 150 200 ベ ー ス 売 上 イ ン タ ー ネ ッ ト テ レ ビ ラ ジ オ 雑 誌 新 聞 売 上 合 計 y β0 ax1 bx2 cx3 dx4 ex5 ベース売上と各種媒体からの売上効果を明確にし、売上合計を予測すること。
11.
重回帰分析 出力結果 • 重回帰分析を行うと以下のような結果が出力される。 •
赤枠の箇所が重要な個所であり、そこを抜き出すと次ページのようになる。
12.
重回帰分析 結果 • Adjusted
R-squared: 0.76 1に近い数字になるほど、 うまく予測できていると言える。
13.
重回帰分析 結果 係数 (Estimate) 標準誤差 (Std. Error) t値 (t
value) p値 (Pr(>|t|)) 切片 60,492,237 3,554,727 17.017 < 2e-16 インターネット 7.0661 1.0222 6.913 <0.001 テレビ 0.2077 0.0503 4.129 <0.001 ラジオ 4.9700 1.4570 3.407 <0.001 雑誌 3.5041 1.4570 2.405 0.018223 新聞 136.2351 83.1117 1.639 0.104667 p値:係数の信頼性 (たまたま起こるかどうか) を表す値。上表では0.05を 下回るものだけに注目。つまり、0.05を下回らない新聞は今回は信頼性 が低いと判断。 係数:次項説明 上表で特に着目するもの
14.
0 50 100 150 200 ベ ー ス 売 上 イ ン タ ー ネ ッ ト テ レ ビ ラ ジ オ 雑 誌 新 聞 売 上 合 計 切片の係数とは S 7.1A 0.2B 5.0C 3.5D 60,492,237 S プロモーションを何も行わなかった場合の売上(ベース売上)。
15.
次に各広告の係数とは 0 50 100 150 200 ベ ー ス 売 上 イ ン タ ー ネ ッ ト テ レ ビ ラ ジ オ 雑 誌 新 聞 売 上 合 計 S 7.1A 0.2B 5.0C 3.5D 広告のROI(=広告の弾力性) つまり、各広告による売上はROI×広告費(A~D)で算出される 60,492,237 (注意)
あくまでイメージのため縮尺は不適当 136.2E 信頼性が低いので 無視するという状態
16.
重回帰分析の結果からわかるROI No. 媒体 ROI
考察と今後のアクション A インターネット 7.1 非常に高いROIであり、今後も投資すべき。 B テレビ 0.2 ROIが1を割っており、今後は縮小、もしくは 廃止すべき。 C ラジオ 5.0 非常に高いROIであり、今後も投資すべき。 D 雑誌 3.5 高いROIではあるが、信頼性 (p値) がA, B, C より低いため、今後の運用には注意も必要。 E 新聞 - 信頼性 (p値) が低いため、売上にはほとん ど影響を及ぼしているとは思われず、今後 は縮小、もしくは廃止する。
17.
52 41 15 0 50 100 150 200 250 ベ ー ス 売 上 イ ン タ ー ネ ッ ト テ レ ビ ラ ジ オ 雑 誌 新 聞 売 上 合 計 たとえば 5.0C 3.5D 60,492,237 62,492,237 テレビに1,000万円投資する場合、テレビの係数(ROI)は0.2 つまり、予測される売上は、ROI0.2×広告費1,000万円=2,000,000となる。 結果、多額の投資費用を必要とするテレビ広告だが、効果が出ていないといえる 。 2,000,000
18.
次回は、 時期のROI検証
19.
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