DMM.com様

DMM.com様のノバセルアナリティクス活用事例

その他のパターン

抱えていた課題

得られた効果

1998年に創業し2020年で会社設立22年目を迎えたDMM.com様。その間、オンラインコミックをはじめとした電子書籍やFX、ゲーム、英会話、農業など、40を超える事業を多角的に展開させていらっしゃいます。それと同時に、事業別、キャンペーン別、企業ブランディングと、さまざまな目的でテレビCMも放映されてきました。2020年5月よりノバセルアナリティクスを導入され、テレビCMの「効果の定量化」に乗り出された同社に、導入後の変化と今後への期待についてお話をうかがいました。


—ノバセルアナリティクスに興味を持たれたきっかけを教えてください。

私たちDMM.comは、多角的に事業展開を行う中でさまざまなテレビCMを放映してきました。ただ、せっかくテレビCMを打っているのに、その効果を評価しきれていない現状に課題を感じていました。私がもともとデジタルマーケティングの出身ということもあって、テレビCMもオンライン広告のようにその効果を数字で可視化したいと考えていた時に、ノバセルアナリティクスの存在を知ったことがきっかけです。

—テレビCMの効果を可視化したいという目的の背景には、どのような課題があったのでしょうか?


大きくわけると2つの課題を抱えていました。ひとつはテレビCMの効果を測りきれていなかったこと。そしてもうひとつは、事業ごとに担当者の采配でテレビCMの制作・放映・分析を行ってきた結果、その運用が共有化できていなかったことです。補足しますと、弊社が放映してきたテレビCMは、大きくわけて2種類あります。ひとつは全体で行うキャンペーンなどの総合CM、もうひとつは事業ごとにサービスを宣伝する単一CMです。前者はセールなど、事業の垣根を超えて放映しているもので、後者は『ゲーム』や『英会話』など、そのサービス内容をピンポイントに謳ったものになります。

まず課題のひとつ目についてお話すると、DMM.comはこれまで多々テレビCM放映を行ってきましたが、CMおよび放映クリエイティブの効果を評価しきれていない現状に課題を感じていました。当然、これまでもさまざまなデータを取得していました。テレビCMを打つ前後で、リサーチデータやパネルデータなどを使ってGRP(Gross Rating Point/延べ視聴率)を計測したり、NPS(Net Promoter Score/顧客ロイヤルティ)や顧客満足度がどう変わったかなどを分析したり。ただ、直接的な効果、つまりテレビCMを観た人が実際にどれくらい流入してきていて、そこからどれだけコンバージョンが生まれて、最終的にどれほどの売り上げになったのかが見えにくかったのです。特に総合CMを打つタイミングではオンライン広告をはじめ、『効果』と呼べる数値の変動にさまざまな要因が絡みます。テレビCMの効果がこれだけあったと言えないということは、テレビCMをやり続ける理由はもちろん、テレビCMをやらない理由も証明ができないんですよね。CMは費用もかかりますし、効果が見ずらいとなれば実際に実施したくても実施しにくい、、だからこそ少し腫れ物に触るような感じになってしまうところがありまして、『テレビCMを打つ理由』をはっきりさせたいという思いがありました。

そして2つ目の課題については、分析手法が統一されておらず、ナレッジの共有も社内で行えていなかったことが特に挙げられます。我々は様々な事業を展開していますので、成功体験も失敗体験もそれぞれのナレッジを社内で共有していくことで再現性の精度を高め、CM効果を上げていくことができるはず。ただ、これまでそういった環境が整い切れていなかったので、クオリティの標準化ができないままの状態でした。


—効果分析ツールとしてはいくつかの選択肢があった中で、ノバセルアナリティクスを選んで決め手は何だったのでしょうか?

 一番大きな決め手は、すでに他業界・他業種における導入実績があったという点です。同時に、そもそもラクスルさん自身がその分析ツールを利用してテレビCMを運用し、成功体験をお持ちだったということも大きかったです。これまでの実績や知見を共有いただくことで、CM自体の効果を上げることはもちろん、再現性の精度も高められるのではないかと思いました。

デジタルマーケティングでは、比較的小額の予算を投下して、数値を見ながら分析・検証・調整を繰り返していくことが当たり前の世界です。一方で、テレビCMの場合は一本にかける予算も大きいですし、頻繁に分析・検証・調整を行いにくい。だからこそ、数値化できない怖さや難しさを感じていました。ところが、ノバセルアナリティクスを導入して初めてテレビCMを放映した際には、2週間の放映期間で初動は4本のクリエイティブを回していたのですが、スタートから3、4日でそこまでの実績を分析・検証し、テレビ局に差し替え依頼を入れ、後半1週間は効果が高いと判断したクリエイティブに絞るということができました。結果、テレビCMの効果を上げることができましたし、『CMも効果を可視化し数値を基に改善できる』という状態を構築できつつあることで、社内でCMに対して興味を持つ人も増え、CMに取り組む機運も高まっています。


—ノバセルアナリティクスを導入されたことで、具体的にどのような変化がありましたか?


まず、データ収集・分析・アウトプットまでの作業時間を大幅に削減できました。今までは多方面からさまざまなデータをかき集めて、様々な角度で分析するという、完全に手作業ベースでの対応でした。ノバセルアナリティクスの導入後は、ダッシュボードという箱の中にテレビ周りのデータを入れ、Googleアナリティクスのデータを自動連携することで、動的にデータを集約し、効果を算出・表示してくれるので、必然的にアウトプットまでの時間も大幅に削減することができるようになりました。所感として、CM放映後に分析してアウトプットするまで1カ月はかかっていた作業が、2週間程度で終わるようになりました。また、データが常に更新され、誰でも数値で効果を確認できる状態になっているので、関係者に対しても、『このデータを見ておいてください』とコミュニケーションが簡略化されました。これまでCMの分析については、それぞれの事業担当者が属人的に行っていたことが多く、今後ノバセルアナリティクスを継続的に活用していくことで、分析クオリティの標準化も期待できると考えています。