花王、​リクルート、​日本コカ·コーラは​マーケティングで​ビジネス成長 —— AI など​最新動向を​押さえた​ YouTube 広告活用

YouTube の​トレンドや​ Google AI は​変化を​続けており、​それを​活かした​マーケティングも​日々​進化しています。​こうした​トレンドを​戦略的に​活用する​ことが、​マーケティングの​可能性を​広げ、​広告効果の​向上や​ビジネスの​成長に​つながります。

今回は、​テクノロジーや​市場の​変化を​捉えながら、​YouTube 広告の​活用で、​マーケティングに​よる​ビジネス成長を​実現した​ 3 つの​事例を​ご紹介します。

クリエイティブの​制作フローを​見直す​ことで、​真の​生活者中心の​マーケティングコミュニケーションを​開発した​花王と、​ブランディング投資に​よる​ビジネス成長の​可視化に​挑んだリクルート、​小売・​流通の​実購買データの​ YouTube 広告配信活用に​チャレンジした​日本コカ·コーラです。

花王は​広告プランニングを​上流から​メディアニュートラルに​刷新、​戦略的な​メディア投資で​売上増

花王株式会社では、​取り扱う​消費財と​いう​商品の​特性上、​マス向けの​テレビ CM が​長く​マーケティングの​中心的な​地位を​占めてきました。​一方​デジタル広告の​存在感が​年々増す中では、​テレビと​デジタルを​統合しながら、​さらに​デジタルでの​成果を​向上させる​マーケティングへの​転換が​必要でした。

花王に​限らず、​テレビ CM を​中心とした​マーケティングの​場合、​広告会社への​オリエンテーションに​始まり、​キャンペーンの​戦略設計、​クリエイティブの​企画と​いった​一連の​プランニングは、​多くの​場合テレビ CM を​前提に​進んでいきます。​その​結果、​デジタル広告に​ついては​「とりあえず​デジタル広告でも​同じ​ CM 素材を​配信しよう」などの​場当たり的な​活用にとどまる​場合が​あります。

デジタル広告配信を​最適化する​ことで​一定の​成果は​出るかもしれません。​しかした​とえば​ YouTube 広告を​例にとると、​広告の​フォーマットや​視聴環境は​多様化が​進んでいます。​YouTube ショートの​盛り上がりや​コネクテッドテレビ視聴の​増加など、​それぞれの​視聴環境に​合わせた​戦略や​クリエイティブがますます重要に​なっているのです。

デジタル広告の​効果を​最大化する​ための​重要な​視点が​抜け落ちた​状態で​プランニングしてしまうと、​結果的に​マーケティングが​ビジネス成果に​つながらないと​いう​結果に​陥ってしまいます。

そこで​花王は、​プランニングフロー自体を、​テレビ CM と​デジタル広告を​統合した​「メディアニュートラル」な​形へと​見直す​ことで、​売り​上げや態度変容への​インパクトを​高める​ための​トライアルを​行いました

キャンペーンの​成功を​目指し、​Google とともに​整理した​プランニングフローの​「今まで」と​「これから」が​下記の​図です。

大きく​改善を​意図した​ 1 つ目の​ポイントは、​コアアイデアを​軸に​した​統合キャンペーン設計フローです。

従来は​テレビ CM のみ​中心に​設計していましたが、​「誰の​どのような​態度変容を​引き起こしたいのか」​「その​ために​どのような​広告フォーマットが​効果的か」と​いった​点を、​デジタル広告も​含めて​検討します。​これまで​デジタル広告と​テレビ CM の​それぞれで​検討していた​内容を​統合して​定義する​ことで、​プロジェクトに​関わる​全員が、​デジタル広告と​テレビ CM、​さらに​いえば​ YouTube 広告の​各フォーマットの​役割や​位置付けに​関して​共通認識を​持てるようになります。

ポイントの​ 2 つ目は、​クリエイティブ企画開発フローです。

従来、​デジタル広告の​フォーマット選定や、​縦型か​横型と​いった​議論は、​テレビ CM の​企画が​おおかた​終わってから​行われる​ことが​一般的でした。​しかし、​クリエイティブの​企画開発の​最初の​タイミングから、​並行して​デジタル広告の​メディアプランニングを​設計する​ことで、​撮影前の​段階で​デジタル広告と​相性の​良い​クリエイティブの​企画が​可能です。​また​広告フォーマットの​レベルでも​役割を​細かく​設計し、​どういう​形式の​動画素材を​いくつ制作する​必要が​あるかを​明確に​する​ことで、​実際の​撮影作業の​効率化も​目指すことができるのです。

以上の​ポイントに​沿った​新たな​プランニングフローで​掃除用品​「クイックルワイパー ドライシート」を​トライアル対象に、​YouTube 広告施策を​展開しました。

具体的には​広告フォーマットレベルでも​役割を​細かく​設計。​たとえば​今回の​事例では、​YouTube 広告の​うち、​15 秒の​スキップ可能な​インストリーム広告では​商品理解、​6 秒の​バンパー広告では​購入意向の​喚起などと​定義しました。

また​プランニング時点で​定義した​オーディエンス層に​対して、​最適な​クリエイティブや​フォーマットで​ YouTube 広告を​配信した​結果、​動画視聴完了率は、​Google の​持つ消費財平均を​約 13% 上回りました。​さらに​キャンペーン期間中、​同商品の​売り​上げや購入者数も​大きく​成長したのです。

花王では、​今回設計した​プランニングフローを​ベースに、​この​再現性を​高めて​いく​ために、​他ブランドでも​横断して​展開していく​予定です。​また、​プランニングフローに​生成 AI の​活用も​進めており、​さらなる​フローの​効率化と​効果の​最大化に​取り組んでいきます。

ブランドマーケティングで​指名検索を​伸ばし、​事業成長に​つなげたリクルート

リクルートエージェントは、​株式会社リクルートが​運営する​人材サービスです。

同サービスが​従来課題と​していたのが、​ブランドマーケティングに​よる​投資対効果​（ROI）の​可視化です。​売り上げに​対してどのような​影響を​与えているのか、​根拠を​持って説明できないために​投資に​踏み切れずに​いました。

その​ため 2020 年ごろまでは、​パフォーマンス寄りの​マーケティングが​中心でした。​一部​展開していた​ブランドマーケティングでも、​リーチや​認知度を​ KPI に​置いており、​売り上げへの​インパクトを​測るには​距離が​ありました。

そこで、​より​売り上げに​直結する​ KPI を​設定する​ため、​全社の​サービスを​横断的に​データ分析すると、​リクルートエージェントでは​「指名検索経由の​求職者は、​他の​チャネル経由よりも​求人の​成約率が​数倍高い」ことが​明らかに​なったのです。​指名検索で​能動的に​サービスに​たどり着いた​ユーザーなので、​その​ぶん求職活動への​意欲が​高いことが​影響していると​推測できます。

そこで​ KPI を​指名検索に​変更し、​テレビ CM や​ YouTube を​含めて​まずは​ブランドマーケティングの​トライアルを​小さく​始めました。

ブランドマーケティングの​効果測定には、​マーケティング・ミックス・モデリング​（MMM）を​活用しました。​Google と​共に、​メディア別に​指名検索への​効果を​確認した​ところ、​これまで​明確な​根拠が​なかった​ブランドマーケティングの​投資効果が​可視化され、​自信を​持って YouTube 広告などへの​投資を​拡大できるようになりました。

こうした​拡大を​背景に​ 2023 年には、​別組織だった​ブランディングと​パフォーマンスを​担う​チームを​統合。​バラバラであった​予算も​ 1 つに​するなど、​マーケティング組織全体で、​さらなる​事業の​加速を​模索しています。

さらに​近年、​ブランドマーケティングの​一環と​して​積極的に​投資を​しているのが、​コネクテッドテレビ向けの​ YouTube 広告​（YouTube CTV 広告）です。

テレビ画面での​ YouTube 視聴が​増えていると​いう​トレンドに​着目し、​地上波テレビと、​テレビでの​ YouTube 視聴を​「同じ​テレビデバイス」での​視聴と​位置付けて​予算配分を​見直し。​その​中で​ YouTube CTV 広告では、​テレビ CM の​ように​平日夜と​休日の​「逆 L 字型」に​時間帯を​絞って​配信を​始めました。

リクルートエージェント内で​「テレビ CM 的 YouTube 活用」と​呼ばれている​この​取り組みは、​顧客層である​社会人が​在宅している​時間に​絞った​配信が​可能で、​広告を​見て​そのまま​手元の​スマホで​検索すると​いう​行動を​喚起する​狙いが​あります。

このように​ブランドマーケティングへの​投資を​増やした​結果、​想定通りの​高い​成約率を​維持しながら、​指名検索数は​ 2 倍に。​また​指名検索経由の​新規会員登録が​増加するなど、​売り上げへの​大きな​インパクトを​確認できました。​また、​「テレビ CM 的 YouTube 活用」を​実施した​期間は、​指名検索数が​前年同月比で​ 24.6% 増加しました。

今後も​リクルートでは、​YouTube 広告の​新しい​手法を​取り​入れながら、​中長期に​わたり​「Always on」で​ブランドを​訴求する​ことで、​サービスの​価値を​伝えていく​方針です。

オフライン商材でも​売上効果を​検証、​PDCA を​回す日本コカ·コーラ

最後に​取り上げるのが、​日本コカ·コーラ株式会社の​事例です。

同社のような​メーカーの​場合、​最終的な​商品購入の​大部分は​小売店の​実店舗で​発生します。​ただ、​オンラインでの​マーケティング活動が​オフラインでの​購買に​どう​貢献しているかを​検証するのは​難しく、​売り上げに​対する​効果に​基づいた​広告投資の​意思決定手法の​確立に​課題を​感じていました。

そこで​出発点としたのが、​Google が​提唱している​マーケティング効果測定の​考え方です。​これは、​ある​ 1 つの​完璧な​計測手法は​ないと​いう​前提に​立ち、​複数の​手法を​それぞれの​特徴を​理解しながら​組み合わせて​意思決定に​活用すると​いう​考え方です。

この​原則に​則り、​緑茶飲料の​「綾鷹」の​マーケティングに​おいて、​YouTube 広告が​店頭での​売り上げにどの​程度​貢献しているのかを​検証しました。

YouTube 広告配信の​効果を​計測する​ために​まず​活用したのは、​調査会社の​インテージが​保有する​小売店の​販売データ​「SRI+」です。​多くの​メーカーが​業界標準と​して​使っている​この​データを​売り上げデータと​して​使い、​「CausalImpact​（コーザルインパクト）」と​いう​統計的な​手法で、​店頭売り上げの​増分を​検証しました。​CausalImpact は​「広告を​打たなかった​場合」の​シミュレーション値と​「実際に​広告を​打った​結果」を、​統計的に​確からしい​方​法で​比較が​できる​手法の​ 1​ つです。

YouTube を​出稿する​テストグループと、​出稿しない​コントロールグループを、​地域に​分けて​設定。​「広告を​出稿しなかった​場合」の​シミュレーション値を、​実際の​出稿した​結果と​比較しました。

さらに、​綾鷹を​取り扱う​セブン-イレブンの​コンビニ店舗に​おける​実際の​購買データも​活用しました。​セブン-イレブン店舗で​対象商品を​買ってくれる​可能性が​より​高い​セグメントを​ YouTube で​ターゲティングする​ことで、​店頭売上を​引き上げられるか​検証しました。​こちらの​取り組みでは、​Google の​「Ads Data Hub」を​活用。​配信後に、​購買に​効いた​アフィニティや​フリークエンシーの​詳細分析を​行う​ことで、​今後の​マーケティングに​つながる示唆を​得る​ことを​期待しました。

結果と​して、​インテージ SRI+ を​使った​セールスリフト検証では、​YouTube の​追加出稿に​よって、​テストグループの​該当エリアで​店頭売上が​ 2 桁成長した​ことを​確認しました。

セブン-イレブンの​購買データを​使った​配信でも、​一定の​売り上げリフトを​確認。​ADH 分析で、​より​購買率が​高い​顧客に​対して​狙い​通り情報を​届けられている​ことや、​広告の​フリークエンシーを​重ねる​ことでより​効果が​高まる​兆しも​見え、​今後の​プランニングに​向けた​データを​得られました。

今回の​取り組みでは、​YouTube 広告に​よる​売り上げへの​直接的な​貢献を​確認できましたが、​もちろん​検証に​おいては​常に​望ましい​効果が​表れるとは​限りません。​日本コカ・コーラでも、​結果を​フェアに​受け止める​ことを​大切に​しながら、​売り上げを​拡大する​ための​試行錯誤を​繰り返してきました。​結果が​出た​ことだけが​大事なのではなく、​多角的な​効果測定に​チャレンジする​こと自体が、​PDCA を​回して​投資対効果を​高める、​さらなる​投資余地を​測る​上で​重要な​要素なのです。

今回取り上げた 3 社は​いずれも、​マーケティングに​よる​ビジネス成長を​実現しようと​模索していますが、​その​ためには、​従来の​手法にとらわれる​ことなく、​生活者や​市場の​トレンド、​最新の​テクノロジーの​積極的な​活用が​欠かせません。​上の​事例を​参考に​しながら、​まずは​自社の​課題を​起点に、​取り組みを​スタートしてみてください。

_{Contributor：緑門 桃子​（YouTube 広告 マーケティングマネージャー）}