モデル式導入によるROI(広告の費用対効果)の“見える化”

お客様の課題・背景

大手外資系自動車メーカー

事業目標の実現に対して必要となる広告費用の算出
媒体ごとの広告のＲＯＩ（費用対効果）算出
売上増分に占める「広告効果」の割合の把握

テムズのソリューション

重回帰分析による広告・プロモーション効果のモデル式構築
販売現場の状況や業界特性を織り込んだデータ解析の精緻化（ミクロの補正）
経営データや環境要因などを組み合わせた俯瞰的データマインニング（マクロの補正）

概要

「広告投資金額と売上・利益の関係を明確化したい」との要請をクライアントから受ける。

費用対効果の関係をモデル化すべく、クライアントから提供された膨大な経営データに加え、競合状況、市場動向、景気動向、定性的トレンド情報など、変動要因となりうるあらゆるデータを収集。併せてデータマインニングを実施することで、モデル式の主要素である「説明変数」とすべき指標を適正に選定。「季節変動補正」「市場トレンド補正」「ニューモデル投入効果・および漸減式」「遅延係数」などを考慮した補正式を導入した。

重回帰分析から得られるモデル式の精度の向上に向け「補正式」を導入。特に、業界特性や個別の商品特性に合わせ精緻な補正を行なったことで、極めて高い「説明力」のモデル式の構築につなげた。

これにより、各施策ROIの明確化、効率的な媒体への重点配分＝効率的な媒体展開、プロモーション予算からの販売台数予測や、逆に販売計画に対して必要な予算額の算出などを可能にした。