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モデル式導入によるROI(広告の費用対効果)の“見える化”

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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。

プロジェクト費用

1,500,000円

期間

1.5ヶ月

Keywords:多変量解析, 重回帰分析, モデル化, 予測, シミュレーション,
データマイニング, 広告効果, ROI, 費用対効果, 経営データ,
ハウスデータ分析, 季節変動, 遅延係数, 売上タイムラグ

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