メディアプランニング · マーケティング​サイエンス・​プラットフォーム

メディアプランを、​データで​継続的に​最適化。

Kuwalyst​(クワリスト)は、​モデル、​実験、​検証済みベンチマークを​もとに、​広告代理店と​ブランドに​よる​メディアプランの​策定・運用・最適化を​支援します。
​プラットフォームを​自社だけで​利用する​ことも、​当社チームと​一緒に​取り組むこともできます。
​すべての​数値は、​その​根拠と​なる​情報源まで​遡って​確認できます。

Kuwalyst Media Plannerの操作画面。3つの予算シナリオと推奨案、確定したプランとその根拠、Operateの目標とアラート、Tuneの提案、プランを操作するアシスタントを順に表示。
計画・運用・改善

知見が​増える​たびに、​計画も​進化する。

プラットフォームの​変化、​クリエイティブの​効果の​変動、​広告の​飽和に​よって、​承認直後の​プランでも​実態に​合わなくなる​ことがあります。
​年に​一度の​見直しを​待たず、​新たな​根拠が​得られる​たびに​計画を​更新できます。

計画、​モニタリング、​最適化を​ひとつの​継続的な​プロセスに​まとめ、​根拠が​そろった​タイミングで​予算を​調整できるようにします。

基盤となるのは​公開された​手法です。
​モデルを​確認し、​前提を​検証し、​意思決定の​経緯を​最初から​最後まで​たどれます。

予算を2億円に抑える縮小案、推奨の2億5,000万円の指示額案、広告シェアを守る3億円の案を比較。各案に予測iROASと広告シェアを表示。

自社データや​検証済みベンチマークを​使って​予算シナリオを​比較。
​各案の​予測リターン、​不確実性の​幅、​何を​優先し何を​譲るかを​明確に​します。

総売上、EC売上、注文数、広告シェア、ECコンバージョン率の目標と実績、その下にECファネルの推移を表示。

目標、​予算の​消化状況、​アラートを​ひとつの​画面で​確認し、​実施中の​プランを​管理します。
​各指標を​実測値・予測値・ベンチマークに​分類し、​計画からの​ずれには​根拠と​なる​データを​添えます。

折込チラシ予算の15%をラジオへ移す、確信度の高い提案。仮説、施策、想定される効果を表示。

仮説、​具体的な​施策、​期待される​効果、​確信度を​確認して​提案を​検討。
​反応曲線に​沿って​予算を​移し、​不確かな​点は​実験で​確かめ、​飽和した​チャネルへの​支出を​抑えます。

アシスタントがサイドバーで3つの質問に順に回答する画面。最も多く予算を配分したチャネルとその理由、今週、予算の消化が計画より遅れているチャネル、前回の実験の結果。
アシスタント

プランの​ことは、​日本語で​そのまま​質問。

チームの​誰もが、​どの​画面からでも​サイドバーの​チャットで、​プランの​内容、​予算の​消化状況、​実験の​結果について​質問できます。
​アシスタントは​日本語で​回答し、​引用する​数値には​それぞれ予測値・実測値の​区分を​表示します。

アシスタントについて詳しく見る →
数値の根拠

その​数字が、​どこから​来たのか。

数値は​実測値・予測値・ベンチマークに​分類。
​提案には、​確信度と​それを​支える​根拠を​示します。

実測値

実際に​観測した​値

自社の​データウェアハウスや​実施した​実験で​観測された​数値です。
​他の​推定値を​評価する​際の​基準に​なります。

予測値

モデルに​よる​推定

モデルの​推定値を、​不確実性の​幅とともに​表示します。
​その​範囲に​ゼロが​含まれる​場合は、​効果が​ない​可能性も​明記します。

ベンチマーク

公開資料に​基づく​値

200件以上の​ベンチマーク情報源を、​一次情報の​発行元まで​確認。
​裏付けの​ない​記事は​除外し、​情報が​不足している​箇所も​明示します。

数字が​出せない​ときは、​そう​伝えます。

TikTok広告を​一度も​出稿していない​ブランドについて​ROASを​聞かれた​場合、​まず​データウェアハウスを​確認します。
​測定できる​データが​ない​ことを​伝え、​数値を​作るのではなく、​計測済みの​近い​チャネルを​案内します。

数字が出せないときは、そう伝えます。
ご利用いただいている企業

フランス、​英国、​米国、​日本の​広告代理店・ブランドとともに。

最初の​プランを​1時間以内に

データが​まだなくても、​検証済みベンチマークから​始められます。
​知見が​蓄積されるに​つれ、​自社データに​基づく​計画へ​移行します。

200件以上の​検証済み情報源

eMarketer、​IAB、​IPA、​WARC、​Nielsen、​各プラットフォームの​公式資料など、​一次情報の​発行元まで​確認しています。

すべての​数値に​分類を​表示

実測値・予測値・ベンチマークを​区別し、​根拠が​まだ​足りない​部分も​明確に​します。

山下 結穂
広告運用は​Kuwalystに​お任せしております。​同社の​プラットフォームで​マーケティング​サイエンティストが​Metaと​Googleの​キャンペーンを​計画・​運用してくださっており、​最初の​1か月で​オンラインショップへの​アクセスは​約5倍、​オンラインの​注文数は​2倍に​なりました。​チャネルごとの​役割も​明確で、​Metaでは​オーディエンスを​育てながら​動画を​検証、​Googleでは​日本米を​探している​人に​リーチできて​おります。​宣伝色の​強い​動画よりも、​お店とお米を​ありのまま​見せる​動画が​響く​ことも​分かり、​今後の​計画も​立てやすくなりました。​Metaと​Googleが、​広告なしで​生まれる​売上に​それぞれ​どれだけ​上乗せしているのか、​最初の​見積もりも​出ていますし、​それを​確かめる​インクリメンタリティテストも​予定しています。​翌月の​予算は、​こうした​結果を​もとに​決めて​おります。
山下 結穂 Wakka UK CEO​(the rice factory London)
Olivier Chubilleau
GeoLiftに​よる​インクリメンタリティ分析を​AIエージェントに​任せており、​その​手法について、​実際の​事例を​もとに​第三者の​見解を​聞きたいと​思っていました。​Kuwalystは​実際の​クライアントの​テストについて、​テスト設計、​検出力、​効果の​推定値、​信頼水準を​独自に​分析し、​その​分析を​当社の​分析と​エージェントの​分析の​両方と​比較してくれました。​この​テストについては、​統計的に​妥当な​点と、​まだ​詰める​必要が​ある​点が​分かりました。
Olivier Chubilleau コンサルティングディレクター兼CEO​(EdgeAngel)
料金

まずは​無料で。
​そのうえで、​事業規模に​合った​プランを。

Media Planner 無料体験版

広告アカウントを​接続せずに、​ベンチマークにもとづく​メディアプランと​予算シナリオを​確認できます。

  • 200件以上の​検証済み情報源
  • 参考値としての​シナリオ
  • クレジットカード不要
無料体験版を申し込む →

Starter・Growth・Scale

月額の​プラットフォーム利用料は、​扱う​ブランド数​(1、​最大3、​最大10)で​決まります。
​どの​プランにも、​導入支援、​マーケティング​サイエンティストとの​月次レビュー、​人の​確認を​伴う​自動運用が​含まれます。

  • プランニング、​運用、​チャネル横断の​最適化
  • 実験、​インクリメンタリティ、​マーケティングミックスモデリング
  • 年払いで​15%お得
プランを比較する →

メディア運用

Kuwalystが​運用する​広告費には​運用手数料が​かかり、​金額帯が​上がる​ごとに​低い​料率が​適用されます。
​マーケティング​サイエンスや​データの​個別作業は、​別途お見積りします。

  • Google・Meta・Microsoft・LinkedIn・TikTok・Amazon・ChatGPTの​各広告は​追加手数料なし
  • プログラマティック、​DSP経由の​CTV、​オフラインメディアは​チャネル別の​追加手数料あり
  • お客様の​広告アカウントを​利用する​場合、​広告費は​各プラットフォームへ直接お支払い
運用手数料を見る →
データセキュリティ

お客様の​データは、​モデルの​開発元にも、​Scaleway以外の​AI事業者にも​渡りません。

Media Plannerは​標準構成で、​オープンウェイトモデル​(学習済みの​パラメーター、​いわゆる​「重み」が​公開された​AIモデル)を​パリの​Scaleway Generative APIs上で​実行します。
​Scalewayは​ISO/IEC 27001と​HDSの​認証を​取得しています。
​プロンプトと​出力は​原則として​保存されず、​AIの​学習にも​使われず、​モデルの​開発元が​アクセスする​こともありません。
​VPCや​お客様ご自身の​インフラ​(日本国内を​含む)での​運用にも​対応します。
​認証、​モデル、​運用環境の​詳細を​ご覧ください。

  • インフラ事業者Scalewayは​ISO/IEC 27001​(ISMS)と​HDSの​認証を​取得
  • オープンウェイトモデルを​使用。
    ​開発元や​Scaleway以外の​AI事業者に​データは​渡りません
  • プロンプトと​出力は​AIの​学習に​使用されません
  • VPCまたは​お客様の​インフラ​(日本国内を​含む)での​運用に​対応
  • データは​保存時・通信時ともに​暗号化。
    ​他の​お客様向けの​学習や​結果の​改善には​使用しません
AIとマーケティングサイエンス

実際に​使う​手法を、​公開しています。

Kuwalystで​使用する​手法を​公開しています。
​書籍や​手法解説を​ご覧ください。
​AIに​よる​メディアプランニングの​ホワイトペーパーも​準備中です。

書籍

Marketing Science in Python

共同創業者Hajime Takedaに​よる​実践ガイド。
​因果推論、​MMM、​CLV、​価格設定、​予測など、​Kuwalystを​支える​手法を​解説します。

無料PDFを受け取る →
ホワイトペーパー

AIに​よる​メディアプランニング

AIエージェントが​メディアプランを​策定・運用・改善する​仕組みと、​すべての​数値を​根拠に​つなぎとめる​ための​制御を​解説します。

近日公開

よく​ある​ご質問

Kuwalystは​ソフトウェアですか、​サービスですか?

Media Plannerは、​広告代理店や​ブランドが​ライセンス契約で​利用する​ソフトウェアです。
​運用支援を​ご希望の​場合は、​当社チームが​同じ​プラットフォームを​使って​支援します。
​どちらの​場合も、​モデル、​プラン、​その​根拠は​お手元に​残ります。

すでに​広告プラットフォームの​ダッシュボードが​あります。
​何が​変わりますか?

各プラットフォームが​表示する​売上は、​その​広告に​貢献を​割り当てた数値です。
​チャネル間で​重複が​生じるうえ、​すでに​飽和した​チャネルでも​ROASが​高く​見える​ことがあります。
​Kuwalystは​データソースに​接続し、​オンライン・オフラインを​問わず、​同じ​プラットフォームの​数値を​チャネル別・全体で​確認できるようにします。
​さらに​メディアミックス​モデルと​実験を​組み合わせ、​すべての​数値を​実測値・予測値・ベンチマークに​分類。
​根拠に​基づく​予算判断に​つなげます。

自社データが​十分に​整っていなくても、​計画できますか?

はい。
​まずは​ご相談内容と、​一次情報に​照らして​検証した​公開ベンチマークを​使って​計画します。
​各数値の​種類を​明示し、​自社の​実測データで​ベンチマークを​順次置き換える​ための​実験を​優先して​提案します。

従来の​プランニングチームとは、​どう​違いますか?

多くの​メディアプランは、​年に​一度​見直すスプレッドシートに​と​どまっています。
​Kuwalystでは、​各案の​トレードオフを​明示した​シナリオ比較、​毎週の​目標確認、​確信度と​根拠を​添えた​提案を、​継続的な​プロセスとして​運用できます。
​計画を​変更した​理由も​確認できます。

代理店の​クライアントと​直接取引して​競合する​ことは​ありますか?

ありません。
​広告代理店は​Media Plannerの​主要な​利用者であり、​その​クライアントに​直接営業する​ことは​ありません。
​ホワイトラベルを​ご利用いただくと、​プランには​御社名、​レポートには​御社の​ロゴを​表示できます。

データは​どこで​保管・​処理されますか?

データは​Scalewayの​EU域内ワークスペースに​保管します。
​AI処理には​標準で​フランスの​Scaleway Generative APIsを​利用します。
​ご希望に​応じて​専用環境に​ホスティングした​モデルを​提供し、​オンプレミスや​VPCにも​対応します。

お問い合わせ

変化に​応じて​更新できる​計画を、​御社でも。

現在の​メディアプランについて​お聞かせ​ください。
​スプレッドシートから​でも​始められます。
​御社の​状況に​合わせて、​計画・​モニタリング・最適化の​進め方を​ご紹介します。

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