データドリブンマーケティング

データドリブンマーケティングとは、​習慣や​最も​目立つダッシュボードではなく​根拠に​基づいて​マーケティングの​判断を​下し、​すべての​数値に​ついて​どこから​来たかを​言える​ことです。​メディアプランに​おいて、​その​根拠は​3種類あります。​実験に​よる​実測値、​ブランドの​履歴データで​推定した​モデルに​よる​予測値、​そして​自社の​根拠が​そろ​うまで​借りる​ベンチマークです。​どれが​どれかを​明示できる​プランが、​データドリブンな​プランです。

この​区別が​重要なのは、​データが​多い​ことと​根拠が​良い​ことは​同じではないからです。​プラットフォームの​ダッシュボードは​多くの​指標を​示しますが、​広告の​成果と​して​報告される​売上は、​通常、​その​プラットフォームの​ルールで​広告に​割り当てられた​数値です。​複数の​プラットフォームが​同じ売上を​主張し、​広告が​なくても​購入した​顧客が​数えられ、​飽和した​チャネルは​良好な​平均を​報告し続けます。​データドリブンな​メディアプランニングは、​まず​これらの​数値を​増分ではなく​割り当てられた​数値と​して​読み、​反実仮想を​探す​ことから​始まります。​売上を​動かした他の​要因から​メディアの​効果を​切り分ける​メディアミックス​モデルと、​チャネルが​実際に​生んだ​効果を​測定する​インクリメンタリティの​実験です。

Media Plannerでは、​ブランドの​データウェアハウスまたは​検証済みベンチマークから​プランを​作り、​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。​提案の​すべてに​仮説、​期待される​効果、​確信度を​添え、​チームは​承認・保留・却下を​選び、​その​判断を​記録できます。​メディアプランの​作り方では、​データドリブンな​プランニングが​プランの​各段階で​何を​変えるかを​説明しています。