PRの効果は測れるのか？～「PRは売上にどれだけ貢献しているか」を可視化する状態空間モデルのお話～

初めまして。
戦略コンサルティング部データチームの重光と申します。

私はこれまで、シンプルなデータ集計から、A/Bテスト、サイト登録者の離脱予測モデル構築、ソーシャルリスニングなどのさまざまな分析を行ってきました。インテグレートではデータアナリストとして、売上データ、広告やPRの施策データ、テレビの視聴ログ、WEBアクセス履歴など、日々さまざまな分析を行っており、現在は特にPR効果測定に力を入れております。
企業が行っているPR活動。その効果は果たして測ることができるのでしょうか？今回はPR効果測定についてお話させていただこうと思います。

PR効果測定の課題点

みなさんは「PR効果」と言われてどのようなものを想像しますか？
主にメディア露出量と広告換算費が、PR効果を映すものとして頻繁に使用されている印象です。しかし、PR効果として重要なのは露出量ではなく、「露出によって消費者が商品やサービスを認知し、興味を持ち、理解することで実際の購入に繋がったか」ではないでしょうか。この行動を測る手段として調査を実施することも多いと思いますが、PR効果測定において確立された手法や指標がまだ存在しないというのが現状です。
そこで、私は実際に露出から購入にどれだけ繋がったかを測る指標として商品・サービスの売上に対するPRの寄与度を分析しています。その際に採用しているのが、「マーケティング・ミックス・モデル」という概念と、それを可視化する手法としての「状態空間モデル」です。

マーケティング・ミックス・モデルと状態空間モデルについて

ご存知の方もいるかと思いますが、「売上はベースラインと施策効果の積み上げによって構成されている」という考え方です。施策にはPRはもちろん、広告やキャンペーンなど費用をかけて行った施策がすべて入ります。ベースラインとは、仮に施策を一切行わなかった場合に発生する売上のことです。商品・サービスのブランドパワーと解釈することもあります。

図①の例では、ベースラインを除いた売上のうち30%がキャンペーン、15%がCM、10%がPRの寄与によるという構成になっています。このように、売上を販売価格×販売個数の合計と考えるのではなく、ブランドパワーと施策効果の積み上げと捉えるのがマーケティング・ミックス・モデルです。

では、施策の寄与度はどのような方法で数値化できるのでしょうか？現在私が挑戦しているのは、時系列解析のひとつである状態空間モデルによる数値化です。すでにお気づきの方もいると思いますが、CMもキャンペーンもPRも、実施したデータを手に入れることは可能ですよね。CMならGRP（Gross Rating Point：そのCMがどれだけの人に見られたかを示す「延べ視聴率」のこと）、キャンペーンなら費用、PRなら露出量や媒体発行部数など、実際に行った内容を反映するデータは取得することができます。
ここでポイントとなるのは、「データは目に見えるが、施策効果は必ずしも目に見えるものではない」ということです。状態空間モデルを使うことで、この「目に見えない施策効果」を「目に見えるデータ」によって推定することが可能になります。また、施策効果はいつも一定ではなく投資額や季節によって変化するものですよね。状態空間モデルではこの変化も捉えることができるのです。

状態空間モデルを使ったPR効果の可視化

状態空間モデルが実際にどのような数式で効果を推定しているかは統計学の世界に入ってしまうため割愛しますが、これを使って施策効果を推定すると図③のような可視化ができます。

グラフから分かる傾向としては以下のような点が挙げられます。
1. CMの寄与度は徐々に高くなってきている
2. キャンペーンは2020年の4月頃まではあまり効果がみられなかったが、5月以降は効果が高くなっている
3. PRは2020年の後半から効果が高くなってきている

分析結果の活用

推定した売上寄与度は、どのように活用すればいいでしょうか？ここで注意したいのは、効果測定は施策の良し悪しを判断するものではなく、効果がみられた/みられなかった要因を把握し、次のアクションに繋げる材料であるという点です。図③のグラフからみえた事実から、例えば以下のような仮説が立てられます。
1. 5月以降に実施したキャンペーンは今後も効果を出す可能性がある
2. PRは露出直後の寄与度は小さいが、継続して実施することで累積効果が期待できる

そして、これらの仮説から次のアクションを考えます。
1. 4月以前と5月以降に実施したキャンペーン内容を比較して効果がみられた/みられなかった要因を抽出し、今後キャンペーンを企画する際の参考にする
2. PRは様々なメディアや媒体を通して、半年以上継続して露出するよう計画を立てる

施策の売上寄与度を推定し、仮説を立てて次のアクションに繋げる。これを続けられると、マーケティング施策全体の質を高めていくことができます。加えて、売上寄与度を推定することで投資した額やリソース配分が適切だったかどうかを考える材料にもなります。

このように、目に見えない効果を目に見えるデータを使って可視化するという方法は、売上以外にも様々なKGI・KPIに対する寄与度を推定することができます。ただ、PRひとつとっても露出量がいいのか、文字数がいいのか、媒体のドメインパワーを考慮するべきかなど、使うデータ内容によっても結果が違ってきます。まだまだ試行錯誤の段階ですが、より精緻なPR効果測定ができるようこれからもチャレンジし続けたいと思います。

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重光　可奈子（しげみつ かなこ）
[戦略コンサルティング部　 データチーム　シニアアナリスト]
KPI設計・モニタリング、売上分析、WEB解析、調査分析などデータ観点での課題発見と要因分解を行っています。好きな分野はベイズ統計。