ソーシャルリスニング×データサイエンスで描くマーケティング戦略とは?
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コミュニケーションの効果が(量)×(質)の積分だとすれば、
量はPaid(広告)、Eerned(PR)、Shared(SNSやWOM)、Owned(WEBだけでなくDM、アプリ、実店舗、パッケージなど全て)を一気通貫してプランニングできる人が極端に少ない印象あります。まずは事業者サイドの縦割りを変えないといけなかったり、支援側は代理店メディアプランナーが広告リーチ最適化の話しかできない、事業者側は量の話は知識がなく避け、表現の話しかしたがらない、などスキームから作り直さないとワークしない感じ。事業者側も支援側もホントの統合力が求められる時代です。
いっぽう質は、この記事にあるように実売上高や実売上個数といった目的変数に寄与する効果係数を回帰的に求められれば何がどれだけ効果的に”効く”かは掴めそう。まずは相関行列眺めてみたり重回帰分析するだけでも充分仮説は立つような感じです。
個人的にはクリエイディブや企画内容にかなり左右される“質“への深入りを避けて、量のところをパネル調査の認知率、好意度、想起率、購入率などとしっかり結びつけてKPIなりに落とし、目的とする売上高に必要な”量”をまずは全方位でプランニング、そのあとアイディアで”質(深さ)”を出していく順番がしっくりくる今日この頃です。
色々な方のこういう記事は面白いですね。書籍読んでみたいです(読んでないんかい!)正月そごうの広告、販促ぽいクリエイティブだと売れて、ブランドぽいクリエイティブだと売れない?後者で売上リフトが良いときもあるのでは?売上がどれだけ増えたか定量化する分析とは?OisixクレヨンしんちゃんのようにSNSでの拡散を狙った施策の効果検証例も紹介してます