Subway が​ MMM で​トライアル、​広告予算の​適切な​配分を​探る

US 版 Think with Google が​ 2023 年 11 月に​公開した​記事を​基に​日本語に​翻訳し、​編集しました。

ほんの​数年前まで、​「マーケティング・ミックス・モデリング」​（MMM）の​重要性は​薄れつつあるように​思えました。​多くの​人が、​MMM は​デジタル化以前の​時代の​遺物で、​実用的な​インサイトを​確認したり、​打ち手を​生み出したりする​能力には​限界が​あると​考えていたのです。

しかし、​最近の​技術革新に​よって​ MMM は​デジタル化の​スピードに​対応できるようになりました。​これらの​技術革新と、​MMM の​プライバシーに​配慮した​計測基盤や、​あらゆる​マーケティング支出を​横並びで​計測する​機能とを​合わせて​考えると、​MMM が​マーケティング業界に​明るい​未来を​もたらすと​予想できます。

当社 Subway に​とって、​MMM は​クロスメディアでの​計測戦略に​不可欠で、​マーケティングと​メディア投資の​効果を​評価するのに​役立っています。​これらに​さらに​磨きを​かけ、​ますます複雑化する​生活者環境に​対応し、​適切に​予算を​配分できるように、​私たちは​ Google と​マーケティングコンサルティング企業の​ Ipsos MMA に​協力を​求めました​(*)。​その​中で、​私たちが​学んだ​ 3​ つの​ポイントを​紹介します。

1：より​細かな​インサイトを​収集する

現在デジタル広告は、​媒体や​広告フォーマット、​デバイス、​地域、​入札戦略など​細分化が​進んでいます。​その​ためマーケターは、​計測方​法を​単純化しすぎないように​注意が​必要です。​Subway では、​どの​チャネルや​広告フォーマットが​最も​効果的な​投資に​なり得るかを​把握し、​多くの​情報に​基づいて​意思決定を​する​ために、​より​詳細な​インサイトを​得る​ことに​改めて​注力しました。

ありがたいことに、​こうした​情報を​掘り下げる​ことは​かつてない​ほど​簡単に​なりました。​以前は​不可能だった​方​法で、​広告効果を​左右する​要因を​理解し、​新しい​チャネルや​広告フォーマットの​役割を​評価できるようになったのです。

Google および​ Ipsos MMA と​協力する​ことで、​Subway は​さまざまな​種類の​キャンペーンレベルの​データの​影響を​個別に​確認するとともに、​それらの​分析結果を​自社の​ MMM の​モデルに​統合しました。​たとえば、​TrueView 動画広告と​バンパー広告を​組み合わせると、​TrueView 動画広告単独の​場合と​比べて​投資対効果​（ROI）が​ 2 倍に​なることが​わかりました。​また、​一連の​動画を​指定した​順序で​配信する​動画広告シーケンスを​利用すると、​YouTube 広告全体の​平均よりも​ 20% 効果的である​ことも​わかったのです(*1)。

かつての​ MMM では​考えられなかった​これら​効果計測の​戦略と​分析機能に​よって、​Subway は​個別の​キャンペーンと​全体​像の​両方を​把握して​マーケティング投資を​適切に​配分できるようになりました。

2：長期的な​影響を​考慮する

MMM は​通常、​広告の​最初の​露出から​数カ月後の​影響を​考慮します。​しかし、​何年にも​わたり​複合的な​広告効果を​計測する​ことは​できるのでしょうか。​予算が​限られていると、​マーケターは​短期的な​利益や広告効果を​優先してしまいがちですが、​ブランドの​長期的な​健全性を​見失ってはいけません。

Subway は​ Google、​Ipsos MMA と​協力して、​長期に​わたって​広告の​影響を​調べました。​認知、​検討、​好意度など​ブランドの​健全性を​測る​主要な​指標を​適用した​長期効果モデルを​実行した​ところ、​デジタルへの​投資が​それらの​指標を​高める​効果的な​方​法だと​明らかに​なったのです。​そこで​投資を​戦略的に​調整する​ことで、​同社の​オンライン動画広告の​広告費用対効果​（ROAS）は​ 2021 年以降​ 1.8 倍に​向上しました​(*1)。

3：複数の​データソースを​参照する

組織に​意味の​ある​変化を​もたらす上で、​データは​不可欠です。​私たちは、​マーケティング戦略に​ついて​十分な​情報に​基づいた​意思決定を​行い、​フランチャイズ加盟店が​より​良い​結果を​得られるように、​複数の​データポイントを​参照しています。

た​とえば、​Google の​リーチ プランナーで​ YouTube 広告と​地上波テレビ CM の​リーチと​フリークエンシーを​確認した​ところ、​テレビ CM は​ YouTube 広告と​比べて​ 1 カ月​当たり 3.5 倍​多くの​ターゲットオーディエンスに​リーチしていた​ことが​わかりました​(*2)。​このように​相対的に​フリークエンシーを​把握できた​ことは、​MMM の​結果を​定性的に​より​深く​理解する​上で、​非常に​重要な​役割を​果た​したのです。

さらに​ MMM の​分析では、​コネクテッドテレビ​（CTV）​上での​ YouTube 広告が、​他の​デバイスと​比べて​ ROI が​ 2 倍効果的である​ことも​わかりました​(*1)。​これらの​データを​基に​ Subway は、​YouTube や​ストリーミングを​含めた​デジタル広告での​露出を​ 50% 以上​増やす​ことを​決定。​その​効果は​業績が​物語っており、​10 四半期連続で​売上増を​達成できました。

Source: Google-funded Ipsos MMA marketing mix model analysis, March 27, 2022–March 26, 2023.

私たちは​メディアプランに​おける​テレビの​役割を​常に​重視していますが、​今回の​分析で​明らかに​なった​データは、​他の​チャネルと​比較した​テレビの​貢献度を​より​正しく​理解するのに​役立ちました。

実用的な​ MMM には​組織的な​準備が​必要

上記のような​マーケティング戦略を​実行に​移すのは、​口で​言う​ほど​簡単では​ありません。​MMM に​細かな​インサイトを​供給し、​その​測定結果に​基づいて​行動するには、​大幅な​組織変更が​必要に​なることもあるでしょう。

これは​まさに​ Subway が​直面した​課題で​あり、​一歩ずつ​この​課題に​取り組んできました。

まずは、​KPI と​計測戦略の​関係者を​調整し、​一貫性と​効率性に​ついて​全員が​同じ​認識を​持てるようにしました。​一見簡単そうですが、​部門間の​連携を​達成するのは​困難な​場合も​あります。

た​とえば、​マーケティング組織全体の​運用コストや​効率性を​評価する​意思決定者も​いれば、​予算と​効果の​関係性を​証明しなければならない​意思決定者も​います。​ビジネスに​とって​最善の​意思決定を​したいなら、​両者が​目標を​一致させ、​計測と​データの​重要性を​信じる​必要が​あります。​両者が​連携する​ためには、​関係者が​ MMM の​仕組みを​理解し、​懸念を​払拭しなければなりません。​MMM に​よって​チームは​何が​実現できて​何が​できないのかを​説明する​ことが​重要なのです。

私たちは​また、​計測には​より​包括的な​アプローチが​必要である​ことにも​気付きました。​以前は、​従来型の​メディアと​デジタルメディアの​計測や​分析は​それぞれ異なる​チームが​担当しており、​サイロ化されていました。​その​サイロを​打破した​ことで、​これらの​チャネルが​どのように​補完し合っているのか、​より​深く​理解できるようになりました。

1 つの​チームが​あらゆる​種類の​メディアを​評価するのは​非常に​複雑に​思えるかもしれませんが、​実際には​とても​シンプルです。​メディアを​問わず、​ROI や​トラフィック、​収益を​予算内で​最大化する​ために​何が​最も​効果的かを​考えるのです。

Subway では、​常に​ 1 つの​問いに​答えようと​しています。​どの​ように​メディアに​投資すれば、​フランチャイズ加盟店からの​資金を​還元できるのか、と​いう​ことです。​そして​私たちは​ MMM 戦略を​再考する​ことで、​その​正しい​答えに​近づく​ことができました。

60 年の​歴史を​持つブランドと​して、​私たちは​生活者の​トレンドや​消費行動が、​特に​若い​世代で​常に​変化し続けている​ことを​理解しています。​MMM は​今後も、​パフォーマンスに​影響を​与える​ミクロと​マクロの​マーケティング行動の​変化を​理解するのに​役立つ、​重要な​ツールに​なると​考えています。