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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
自社で運用しても、当社と進めても。
同じプラットフォームで。
自社で活用する
自らプランを運用したい広告代理店や社内チーム向け。
複数ブランドをひとつのポートフォリオで管理し、計画を最新に保ち、自社名義でレポートを共有できます。
- クライアントに提示できるプランを、より短時間で作成
- 一つひとつの提案に根拠を添えて説明
- 成果の変化に応じて、作り直さずにプランを更新
当社チームと進める
プランニングのパートナーを求めるブランド向け。
当社のマーケティングサイエンティストがデータを接続し、モデルを構築。
毎週、計画・モニタリング・改善を一緒に進めます。
- 成長を損なわずに削減できる支出を見極める
- 純増効果が見込めるチャネルへ予算を再配分
- プラットフォーム上のROASだけに頼らず、根拠をもって経営陣に支出を説明
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。
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。
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。