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任意整理の作業の概要

任意整理は裁判所の力を借りていない借金を減らす方法です。これは、自分一人ではできないので、司法書士、弁護士などの法律専門家と一緒に進めていくのがよいでしょう。任意整理は、ローン会社と交渉し、負債を減らすことです。交渉は、利息返済再度して、支払いを開始しますが、お支払いは3年から5年を基準にしています。
ないわけではないのに、それでも無理して借金を返済しようとするのはあまり賢明な選択は言うことができないものですよね。そうなれば、やはり自己破産する賢明な方法を使用して、すっきりとした負債をなくしてしまうことだよね。ない袖を振って返すことができないため、自己破産をうまく活用することが非常に重要ですよね。
　スマートフォン、タブレット端末やソーシャルメディアの普及に代表される、生活者のコミュニケーションチャネルのデジタル化と情報量の増加、そして、取得した大容量のデータ（ビッグデータ）の蓄積から処理、分析を可能にする情報通信分野の技術革新によって、企業が経営や事業の意思決定にデータを活用していこうという動きが急速に広まっています。

　米IBMが全世界3000人のCIO（最高情報責任者）を対象とした調査では、83％のCIOが、今後3〜5年の成長戦略における最重要分野は「分析とビジネス・インテリジェンス」と回答しており、今後企業においてデータ活用がますます重要になっていくことがうかがえます。

　そのような中、マーケティングの領域においてもデータを活用した新しい動きが盛んに起こっています。

　例えば商品開発では、企業がソーシャルメディアで自社および競合他社の評判をモニタリングして新しいアイデアを収集したり（ソーシャルリスニング）、自社のファンが集まるプラットフォームをつくり、そこで対話や投票などを行いながらともに商品をつくり上げていく（Co-Creation）というような動きが活発化しています。

　広告や販促においては、Webサイトの閲覧・行動履歴などから、個人の嗜好に合わせた広告を配信していく「行動ターゲティング」や、スマートフォンに組み込まれた位置情報システムを利用し、ユーザーの現在位置に基づき近くの店舗のクーポンを配信していくようなLBS（ロケーション・ベース・サービス）と呼ばれるサービスが注目されています。

　当然これらの広告販促活動については、クリック率やクーポン利用率のような“消費者の反応”に関するデータも取得可能であるため、それらのデータに基づいてプロモーション活動のROI（費用対効果）を最適化していく、という取り組みも非常に重要です。

　そもそもデジタルの本質は、あらゆる情報が定量的に分析可能なデータとして取得できる点にあります。これを企業のプロモーション活動、つまり「マーケティングコミュニケーション」の視点に置き換えると、生活者の消費に関する意識や行動が、定量的に測定できる情報として抽出できることである、ととらえられるでしょう。

　今まで属人的な「経験」や「感性」に頼ることの大きかった部分が、定量的なファクトに基づいて考えられるようになったことにより、「アート」と「サイエンス」をうまく融合してコミュニケーションを展開していくようなスキルが必要になってくるのではないでしょうか。

　この連載では、デジタル化が進むマーケティングコミュニケーションにおけるデータ活用について重要となる考え方を、事例を交えてお話したいと思います。第1回は、「マーケティングPDCA」についてお伝えします。

●マーケティングコミュニケーションのPDCAサイクル

　PDCA(企画→実行→評価→改善)の概念自体は特に目新しいことではなく、企業のマーケティングコミュニケーションの現場においても、日々取り組まれていることです。では、デジタル化が進み、さまざまな種類のデータを大量に取得できるようになった今、そのデータを日々のPDCAにどのように活用していけばよいのでしょうか。データをうまく活用することで、より効果的なPDCAサイクルの推進が可能になります。ここではPDCAの各ステップのポイントをお伝えします。

PLAN

　企業がマーケティングコミュニケーションのプランニングを行う際には、当然何らかの問題を解決したいという意図や達成したい目的があるはずです。ただ、その際の問題の特定や課題の抽出が、担当者の属人的な“経験や勘”に基づいて行われることも多いのではないでしょうか。

　商品やブランドの問題や課題を見出すためには、さまざまなデータを客観的に分析することが必要です。売上データや消費者調査に加え、ソーシャルメディア上での評判や自社サイトのアクセス解析データ、さらには広告の投下量や反応率など、マーケティングに示唆を与えてくれるデータはさまざまです。個人の思い込みを捨てて、さまざまな視点から定量的かつ客観的に問題を特定することが必要になります。

　過去の実績を基にした効果予測のシミュレーションを行いながら綿密なプランニングを行うことも重要になります。シミュレーションというと大げさに聞こえるかもしれませんが、大まかにでも、プランニング時点で効果やボトルネックの想定をしておくことで、実行後の軌道修正も迅速にできるようになります。

DO

　言葉の定義としては「DO=実行」ですが、この実行フェーズにおいて小さな軌道修正を積み重ねていくことが重要です。施策を実行してから、最終的な結果が出るのをただ待つのではなく、施策実施中にKPI（Key Performance Indicator：重要業績評価指標）を高頻度で管理して、改善アクションを実行していくということです。数カ月〜年間単位といった長期にわたるコミュニケーション施策については、高頻度でモニタリングを行い、改善を図れる部分は速やかに改善するといった考え方が必要になります。

　場合によっては、この軌道修正を見越した上であらかじめそのための予算を確保しておくということも有効で、そうすることで速やかに修正施策を実行できます。過去に当社でお手伝いさせていただいたある消費財メーカーでのキャンペーン事例では、「サイトへの集客量」「集客後のキャンペーン応募率」「応募者の属性（ターゲットとの適合）」というような観点からデータ分析を行い、施策開始直後にボトルネックを特定、事前に確保していた予算で改善施策を実行しました。この軌道修正により、ボトルネックと判断した部分に20％以上の改善効果を得ることができました。

CHECK

　施策終了後は効果検証によって、ROI(Return On Investment：費用対効果)や事後の課題を明確化します。効果検証というと、「成果の良し悪し」の判断にとどまりがちですが、大切なのはその背景にある要因を明らかにして事後の活動に生かしていくことです。

　そのために必要なことは、さまざまなデータの統合、管理だと考えています。売上データは経営企画や営業部門、消費者調査は調査部門、そのほか広報宣伝部門、Web関連部門、お客様センターなどと、大企業になればなるほどさまざまなデータを各部門が断片的に保有、活用しているケースが多いものです。一方で、コミュニケーション施策の成否には、いろいろな要素が複合的に絡んでいるもの。それらをいかに統合し、多角的に効果を検証できる「仕組み」をつくるかが重要になります。

ACTION

　CHECKフェーズで抽出した課題や蓄積されたナレッジを基に、以降のマーケティング活動を修正していきます。正直なところ、データ分析によって最初から大きな発見があるということは少ないかもしれません。ただ、小さな改善点や仮説は必ず見つかります。その小さなナレッジを蓄積していくことが、データを活用したマーケティングで競争優位を築いていく唯一の方法であると考えています。

●目的を明確にする

　最後になりますが、データを分析する際に求められるのは、「データありき」ではなく、「目的ありき」の視点です。ここで目的とは、「消費者の購買行動のどこに作用することを意図しているのか」ということです。Twitterプロモーションを実施したり、Facebookページを開設したからといって、「ツイート数」や「いいね!数」が目的になるわけではないのです。

　以下に示したのは、一般的な消費者の購買行動プロセスごとの指標例です。

　例えば、商品のニーズを喚起することを当初の目的に設定するのであれば、その商品カテゴリへの興味関心率や購入意向率の向上が指標（評価するべきデータ）として設定されるべきでしょう。

　ただ、これら「認知率」「好意率」のような最終的なKGI（key goal indicator：重要目標達成指標）は、直接コントロールできるものではなく、それらを高める“手段”として、広告を投下したり、ブランド名をツイートしてもらったり、Facebookページのファンになってもらったり、という施策を行っています。そこで「サイト訪問数」や「ツイート数」「ファン数」などといった中間指標となるKPIを調整・管理していくことになるのです。「目的」と「手段」の区別が曖昧なままで安易に分かりやすいデータを見てしまうと、誤った判断や解釈をしてしまうリスクにつながります。

　そのようなリスクを回避するための1つの考え方が、指標を構造化してとらえることです。あくまで一例ですが、下記の図で示したような指標の構造化があります。

　「リーチ指標」は、施策がどのくらいの人に届いたのかを示します。

　「行動指標」は、リーチした結果、ユーザーにどのくらいの行動が起こったのかを示します。

　「態度変容指標」は、人々が行動を起こした結果、どのくらいの態度変容が起こったのかを示します。

　「ビジネス指標」とは、消費者の間で態度変容が起きた結果、どのくらいのビジネスインパクトがあったのかを表します。商品の売上高などがこれにあたります。

　ただし、ビジネス指標は商品の価格や販売チャネル、環境要因などマーケティングコミュニケーション以外の要素が大きく影響します。そのためコミュニケーションでカバーできる領域で指標の管理を行っていくことが現実的な方法だと思います。

　これらの指標は、「取得元」別にも構造化ができます。取得元として挙げられるのは、マス媒体を中心とした第3者メディア、コーポレートサイトやキャンペーンサイトなどの自社メディア、ソーシャルメディア、そしてWebリサーチなどです。

　各取得元における指標は、下記の図で示したように、それぞれ「リーチ指標」「行動指標」「態度変容指標」が存在します。指標を設定する際には、複数の取得元を横断して情報を取得し、複合的な観点で分析を行っていく必要があります。

　今回は、マーケティングコミュニケーションにおけるデータ活用の概念をお伝えしました。次回は、具体事例として協和発酵キリンの「THUNDERBIRDS LAB.」プロジェクトを取り上げ、実際の現場では、個々のデータをどのように活用して、施策のチューニングを行っているのかをご説明したいと思います。

●著者プロフィール

折舘 洋志

ビルコム株式会社 Research & Analytics Div.　マネージャー

大学卒業後、コンサルティング会社にて、数多くの企業のブランド戦略立案に携わる。2010年ビルコム株式会社に入社。Research&Analytics Div.にて、国内外大手クライアントのマーケティング戦略におけるKPI設定から、デジタル領域の定量・定性データの分析までを担っている