メディアプランニングツールに求められることは3つです。
第一に、根拠からメディアプランを作ること。
データウェアハウスから始める場合も検証済みベンチマークから始める場合も、すべての数値に実測値・予測値・ベンチマークの区分を付けます。
第二に、実施中もプランを最新に保つこと。
キャンペーンの実施中に目標に対する進捗を監視し、今週、各予算がどう成果につながっているかを平易な言葉で示します。
第三に、提案する変更のすべてに根拠を示すこと。
仮説、期待される効果、確信度を添え、チームが承認・保留・却下を選び、その判断を記録できるようにします。
最初の一歩で止まるメディアプランニングツールや、レポートで止まる分析ツールでは、残りの作業はプランナーの手に残ります。
Media Plannerは、Plan、Operate、Tuneをひとつのワークスペースでつなぐメディアプランニングのプラットフォームです。
オンラインとオフラインのチャネルを同じように扱い、データウェアハウスとMMMがあれば、予算配分は平均リターンではなく限界インクリメンタルROASに従います。
内部で動くのはベイズ型のMMMで、モデルカード、事前分布、反応曲線をチームが確認できます。
仕組みは、MMM(マーケティングミックスモデリング)とはと限界インクリメンタルROASの解説をご覧ください。
広告代理店とブランドの両方が利用できます。
広告代理店は、クライアント全体のプランをひとつのワークスペースで管理でき、プラン、ダッシュボード、プレゼン資料には代理店の名前が入ります。
担当のプランナーは、各数値の根拠を示せます。
ブランドは、自社チームで利用することも、運用代行を選ぶこともできます。
運用代行では、Kuwalystのマーケティングサイエンティストがプランの作成からキャンペーンの運用まで担当し、ご希望に応じてメディアの買い付けも行います。
どちらの場合も、プラン、モデル、根拠はお客様のワークスペースに残ります。
Media Plannerは広告アカウントに接続し、変更を直接反映します。
初期設定では、担当者が内容を確認し、ワンクリックで承認してから反映します。
Media Plannerの仕事は、プランの根拠を示すこと、そしてデータがどこへ行き、どこに留まるかを明らかにすることです。
今週の成果と次の施策から、確定した計画、ブランド全体の状況、それを支えるデータやモデルまで。
プランニングの流れを一貫して把握できます。

チャネル別の確定支出と計画額、限界iROAS、現在の状況を確認できます。
目標には予測値・実測値の区別、目標値、推移を表示。
週次・月次レポートで、変化と対応が必要な箇所を説明します。

各提案に、仮説、施策、期待される効果、確信度を明示。
承認・保留・却下を選べ、その判断は記録されます。
根拠が不足する場合は、モデルの推定値を実測値に置き換えるための実験を提案します。

予算配分案を並べ、全体の予測リターン、不確実性の幅、トレードオフ、制約への適合状況を比較できます。
採用するシナリオを決めると、計画書、判断の根拠、プレゼンテーション用の資料を作成します。

複数ブランドを担当するチーム向けに、各ブランドの根拠となる情報を表示。
較正済みのMMM、広告プラットフォームとの同期、実施中のA/Bテストなどを確認でき、対応が必要なプランも見つけられます。

オンライン・オフラインを問わず、自社データ、検証済みベンチマーク、資料、モデルを接続します。
データウェアハウス、広告、アクセス解析、CRM、EC、ファイルに対応。
自社で開発したMCPサーバーやエージェント用スキルも接続できます。
どの画面からでも、サイドバーのチャットで質問できます。
プランの内容、予算の消化状況、実験の結果について、チームの誰もが質問でき、アシスタントがプランのデータに基づいて回答します。

表示中の画面について、そのまま質問できます。
なぜこのチャネルに多くの予算を配分したのか、今週、予算の消化が計画より遅れているチャネルはどこか、前回の実験で何がわかったのか。
回答ではプランの数値を引用し、それぞれに予測値・実測値の区分を表示します。
変更を提案する場合は、シナリオや計画書の改訂案として下書きを作成します。

アシスタントは、チームが使う言語で回答します。
プラン、レポート、アラートも同じ言語で作成します。
国の異なるチームも、それぞれの言語で同じプラットフォームを使えます。
数値、チャネル名、キャンペーン名は、元のデータの表記をそのまま使います。
Plannerが実行できる操作は、お客様が決めます。
初期設定では、担当者が変更内容を確認し、ワンクリックで承認してから反映します。
どの自律レベルでも、設定したルールと上限の範囲内で動作します。
支出上限や取り消し可能な期間などの条件を設定し、その範囲内でリスクの低い操作を自動実行。
実行内容は随時お知らせします。
例コンバージョンがないキーワードの一時停止。
初期設定です。
中程度のリスクを伴う操作は、内容を確認してワンクリックで承認できます。
判断基準はチャネルごとに設定できます。
例MMMが推奨する予算の再配分。
リスクの高い操作は、詳しい説明を確認したうえで判断します。
上位プランでは、当社のマーケティングサイエンティストもレビューに参加できます。
例キャンペーンの停止や入札戦略の変更。
自社データがまだない場合は、ご相談内容と検証済みベンチマークをもとに計画します。
各数値の種類を明示し、最初に実施する価値の高い実験も示します。
データウェアハウスとMMMがあれば、平均リターンだけでなく、モデルの反応曲線が示す限界iROASに沿って予算を配分できます。
メディアプランナーとは、ブリーフからメディアプランを作り、実施中に監視と調整を行う人です。
ターゲット、チャネル、掲載面、予算配分、スケジュールを決め、組織によっては媒体社との交渉や、広告主側では代理店やプラットフォームの管理も担います。
その道具は多くの場合、表計算ソフトと各プラットフォームのダッシュボードです。
難しいのはプランを作ることではありません。
プランを最新に保ち、異なる基準で測られた数値を突き合わせ、いつ調整すべきかを判断することです。
Media Plannerが変えるのはこの部分です。
シナリオの比較、目標に対する進捗、根拠付きの提案が同じワークスペースにあり、担当者は各提案の仮説、施策、期待される効果、確信度を確認して、承認・保留・却下を選べます。
その判断は記録されます。
代理店では、クライアントからの質問への対応が、専門家の支援を要する個別のプロジェクトになることがありますが、回答の根拠は同じワークスペースにそろっています。
プランナーの役割はなくなりません。
判断の根拠が変わります。
ワークスペースはフランスのScalewayでホスティングされ、標準のAIサービスはフランスでホスティングされるScaleway Generative APIsです。
ご要望に応じて、オンプレミスやVPCを含むプライベート環境でホスティングするモデルも提供します。
データの取り扱い条件は契約書で定めています。
監査権と、要請に応じたデータ削除についても規定しています。
詳しくは、データがどこへ行き、どこに留まるかをご覧ください。
Shopify管理画面の中のAIアナリスト。
売上・商品・在庫・顧客の何が変わったか、どこから来た変化か、次に何を確認すべきかを示します。
早期アクセス期間中は無料です。
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。
Starter・Growth・Scaleの3プランは、いずれもオンボーディング、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を含みます。
運用広告費には、金額帯ごとに段階的に低くなる手数料率を適用します。
Media Plannerの体験版は無料です。
メディアプランニングとは、あらかじめ定めたターゲットに広告メッセージを届けるために、チャネル、時期、予算、成果の測定方法を決めることです。
その成果物がメディアプランで、予算をチャネル、掲載面、期間に配分した文書です。
手順とテンプレートはメディアプランの作り方で解説しています。
メディアプランナーとは、ブリーフをもとにメディアプランを立て、実施中は進捗を確認して調整する担当者です。
ターゲット、チャネル、掲載面、予算配分、スケジュールを決めます。
Media Plannerは、その判断に必要な根拠を同じワークスペースにそろえます。
どちらも、同じプラットフォームで提供します。
自社チームでMedia Plannerをライセンス利用することも、Kuwalystのマーケティングサイエンティストと最適化・実行に取り組むこともできます。
広告代理店は、クライアント全体を管理できるワークスペースをライセンス利用でき、プラン、ダッシュボード、プレゼン資料には代理店の名前が入ります。
どの形でも同じワークスペースを使い、根拠と前提を同じように確認できます。
利用形態を変えても、既存のデータと接続はそのまま引き継げます。
ワークスペースはフランスのScaleway上で稼働します。
標準のAIサービスはフランスでホスティングされるScaleway Generative APIsで、ご要望に応じてオンプレミスやVPCを含むプライベート環境のモデルも提供します。
データの取り扱い条件は契約書で定めています。
監査権と、要請に応じたデータ削除についても規定しています。
詳しくはデータがどこへ行き、どこに留まるかをご覧ください。
“データウェアハウスにTikTokのチャネルはなく、広告費も売上も記録されていません。
現時点では、ROASを計算できるデータがありません。”

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。
根拠が増えるにつれ、自社データに基づく計画へ移行します。
すべて一次情報の発行元まで確認。
情報源の採用方針もベンチマーク集で公開しています。
すべての画面と出力資料で、実測値・予測値・ベンチマークを区別します。
ブリーフ、スプレッドシート、データウェアハウスなど、いまあるものをお持ちください。
1時間以内に作成できる最初のプランのイメージをご紹介します。