特徴
メディアガイド
各メディアが開示する媒体資料では、性年代別などの基本属性の想定リーチしかわからず、またそれぞれのメディアの資料のため横比較を行いにくい。そんななか、インサイトシグナルが取得しているデータは、同じ調査モニタであるため、横比較がしやすく、また、調査で把握した設問で層を分ける事ができるため、貴社に合った切り口でメデイアガイドを作成することが可能となります。
例えば、、、
- プレミアムな消費価値観を持った人にアプローチするために最も効率の良い媒体を知りたい
- 自社商品の購買層がテレビを見ている時間帯を知りたい
- 自社商品を未だ知らない人にリーチするためには、どの駅に広告を出すべきか知りたい
- 健康に興味を持つ人が読んでいる雑誌・新聞を知りたい
メディアガイドの対応項目
インサイトシグナルで調査している項目でセグメントを自由に作成することが可能です。対応媒体は、テレビ、雑誌、新聞、交通、主要ウェブサイト、ラジオです。その他はご相談ください。
メディアシミュレーター
主に、NRIが保有するシングルソースデータを活用して、広告に関するシミュレーションモデルを開発します。
シングルソースデータは年間を通じて広告出稿の状況を把握しています。このデータと広告効果測定の結果をもとに、広告の出稿を最適化するためのシミュレーションモデルを開発します。このモデルから、様々な効果（認知、以降、ブランド力など）をシミュレーションすることも可能です。また、実験計画法を用いたメディアの組み合わせのシミュレーションを行い、クロスメディア視点による出稿パターンの最適化を検討します。
シミュレーションは、予算一定の場合のメディアの最適配分、売上げ目標に応じた最低限必要な出稿費用の計算、長期的な利益を最大化するためのメディアの最適配分など、様々な視点が考えられ、各企業のニーズに応じたシミュレーションを実施し、分析結果を報告します。
シミュレーターモデルの開発ステップ
①出稿量に応じたリーチの計算
各メディア別に、単位出稿量あたりのリーチを計算します。例えば、1GRPあたりのテレビCMの接触、雑誌・新聞のビークル別の接触、Web広告のページビューやユニークユーザー数などを計算します。また、シングルソースデータを使うことで、これらのメディアの重なりについても把握し、クロスメディア率、総合リーチなどを計算します。
②広告の出稿形態別に広告の効果の計算
次に、各広告に接触した場合の効果を推計します。テレビCMの接触頻度別の効果、雑誌広告の純広・タイアップ別の効果、交通広告の掲出位置別の効果など、細かな出稿のニーズに応じて、それぞれの効果を推計します。
③広告に接触した場合の効果の計算
すべての広告について、自社の効果測定の結果があれば、そのデータを活用することができますが、当然、不足しているデータもあります。その場合は、各社の効果測定の結果や、業界の平均値などを用いて、欠けているメディアの効果を推計します。
④メディア別リーチ×メディア別効果による総効果の計算
メディア別の出稿量に応じた総効果を計算するモデルを開発します。「出稿量に応じたリーチの計算」で計算したリーチと、「広告に接触した場合の効果の計算」で計算した効果を掛け合わせることで総効果を計算することが可能です。
モデルの全体像
テレビCM、雑誌広告、バナー広告などの各広告の出稿量を代入することで、最終的な広告の効果を推計するためのモデルです。出稿量を代入することで、生活者のリーチの状況を把握し、それぞれのメディアに接触した場合の効果を掛け合わせることで、最終的な効果を算出します。また、出稿量に応じたコストを計算することで、「ROI」（購入者増分1人あたりの広告費）を計算することも可能です。
シミュレータからわかること
各出稿パターンにおける、①クロスメディアにおけるリーチ率、②メディア接触による効果、③総効果、④総コスト、⑤新規購入者一人あたり獲得広告費を把握します。
複数の出稿パターンをシミュレートすることで、最適な出稿パターンを導き出すことができます。
