株式会社サマリー様

初めてのテレビCM出稿からTVISIONの視聴質データを活用。バイイングからキャンペーンの振り返りまでデータドリブンな広告戦略を実現。

 

導入いただいているソリューション

  • ・メディアプランニング用ヒートマップ
  • ・Quick(TVISION INSIGHTSが提供するBIツール)

 

サービスの概要

株式会社サマリー(以下、サマリー)では「サマリーポケット」という預けたいモノを箱に詰めて送るだけで、温度・湿度が徹底管理された環境に荷物の保管ができる宅配型の収納サービスです。広いスペースを契約する必要がなく、スマホ・PCから簡単に預け入れ・取り出しができ、1箱275円〜お手軽な価格で利用できます。衣類や布団等のクリーニング、使わないものをヤフオクに出品できる等、オプションサービスも豊富で、お家時間が多い昨今、人気を博しています。

 

テレビCMのご状況

衣替えなどでサービス利用者が増加する4-5月を中心に、テレビCMを出稿されています。2019年4月に初めてテレビCMを出稿された時から、毎回TVISION INSIGHTS株式会社(以下、TVISION)のデータをご利用いただいています。最初にデータを利用するきっかけから継続利用に至るまで、マーケティングマネージャーの谷本さんにお話しを伺いました。

最近放送されたテレビCM「スッキリ名人つるのさん クローゼット」篇 15秒

 

導入前の状況・課題

データなしに、テレビCMをスタートすることは考えられなかった

ーテレビCMを出稿するに至った経緯から教えていただけますか?

元々サマリーでは顧客獲得の手段として、運用型のデジタル広告を使っていました。サービスを立ち上げてから5年が経ち順調に売上も伸びておりますが、成長の加速度をより上げるために、2019年からテレビCMの出稿を決定しました。テレビCMの大きな目的は、認知の底上げをし、最終的にCPA(顧客獲得単価)を下げることです。ただし、サマリーポケットの場合は、スマホ収納と言っただけでは何のサービスか伝わらないため、まだ習慣化されていないアクションを一般化させるところから始める必要がありました。そのために、うちでも”あるある”と共感してもらえるシチュエーションをしっかり提示し、そのソリューションとして「サマリーポケット」がワークすることを明確に表現するTVCMを制作しました。

当社はもともとWebサービスから始まっている会社であることから、データを重視する社風があります。そのため、テレビCMを出稿することにおいても、データなしにやってみるということは考えられませんでした。

 

導入のきっかけ・決め手

圧倒的なテクノロジーへの信頼性。自然な視聴態勢による毎秒データという精度の高さ

ーTVISIONのことはどのようにお知りになったのでしょうか?

先程申し上げた通り、会社の方針としてデータなくしてはテレビCMの出稿は有り得ない、という考えでしたので、テレビデータに関する情報収集の一環で、HPからお問合せさせていただきました。当時私はまだサマリーに在籍しておりませんでしたが、TVISIONの営業の方が、大きいディスプレイとデモ機をうちの会社にもっていらっしゃったと聞いております。(編注: これはTVISIONの創業当時から続く営業スタイルです(笑))

ーTVISIONのデータにどのような魅力を感じていただいたのでしょうか?

最初に打ち合わせをした際、調査機器のデモンストレーションを拝見し、最先端の人体認識技術を搭載したセンサーでのデータ取得方法やデータの粒度についての説明を受けました。機器を設置している調査パネルの方が特別な操作をせず、普段通りにテレビを視聴するだけでデータが取得できることに、テクノロジーへの高い信頼性を感じました。さらに、毎秒でデータを取得していることも魅力でした。
また私たちはどのようなユーザーがサービスを利用しているかといったデータも細かく見ています。TVISIONが聴取するアンケート項目と性年齢を掛け合わせたターゲットユーザーセグメントの視聴データが細かく取得できる点にも魅力を感じ、それらが導入の決め手となりました。

テレビCMの導入を検討した時に、業績が好調だったとはいえテレビCM出稿にはかなりの予算が必要ですので、いきなり多くのGRPを出稿して反響がなかった場合のダメージを考えて、最初は少額での出稿をしました。その際に、TVISIONのデータを活用して出稿する番組枠を決めました。
最初は1週間だけCMを投下し、CM中のアテンションが我々の狙い通りになっていたかを検証しました。検証の結果、狙い通りに見られていたことが分かったので、その後追加でCMを投下しました。このように、データで結果を検証しながら進めていくというやり方はオンライン広告ではよくある手法ですが、テレビCMにおいてはかなり革新的な動きだったのではないかと思います。

 

具体的な活用方法

出稿前は、プランニング用として。キャンペーン終了後は振り返り用としてフル活用

ーTVISIONの分析データをどのように活用されていますか?

メディアバイイングのために導入している「メディアプランニング用ヒートマップ」では、ターゲットが見ている時間・局がどのようになっているのかを知ることができます。 サマリーでは、ターゲットの認知獲得のROIを向上させるという明確な目標を持ってヒートマップを活用しています。 TVISIONにはVI値、AI値など色々な指標がありますが、検討の結果、サマリーでは、世帯視聴率 × VI値* (滞在度) を参考にしています。
ターゲットの視聴を獲得するための適切な番組枠をかなり高い精度で把握できているのではないかと思っており、なるべくその思惑どおりのバイイングができるよう、広告会社と協議しながら理想の買付けに近づけています。
出稿量は1,500GRPを当初考えておりましたが、効率よくターゲットに見てもらうためには、ターゲットの含有率が高い時間帯に1,400GRPを出したほうがいいというような、効率の良いバイイングができております。コストパフォーマンスはとてもいいと感じています。根拠に基づくバイイングは社内でも評価が高く、必ずヒートマップを確認してからバイイングするようになっています。

 
*VI値・・・テレビが点いている際に、どれくらいTVの前に滞在しているかの度合いを示しています。数値が高いほど、テレビの前の滞在人数が多く、滞在時間が長いことを表します。
*AI値・・・テレビの前に人が滞在している際に、どれくらいテレビ画面に人の顔が向いているかの度合いを示しています。数値が高いほど、画面を注視した人数が多く、注視秒数が長いことを表します。

<メディアプランニング用ヒートマップのイメージ> ※イメージはデモ画面のもの

メディアプランニング用ヒートマップのイメージ

出稿後の振り返りには、クリエイティブとメディア、どちらの評価もできるTVISIONのBIツール「Quick」を活用しています。
まず、クリエイティブの評価では、Quickで見ることができる毎秒分析を参考にしてます。先ほどお話ししたテレビCMの初回放映時には、1週間のテスト放映後にこの毎秒分析を確認しました。この分析で気になる点があった時には、クリエイティブを微調整し、差し替えられるよう、あらかじめ差し替えの仕組みを考えていました。「このシーンで〇〇のターゲット層の注視があった」というようなデータは、素材の微調整だけではなく、今後CMを刷新するようなときにも、参考データとしても活用したいと思っています。

メディアの評価については、ベンチマークとして、Quickで弊社のターゲットユーザー層がそもそもどのような番組を見ていたのかという考察をしています。TVISIONが調査パネルに実施しているアンケート項目を組合わせると、ターゲットユーザー層の視聴行動がわかります。コスト単価が低い深夜帯に意外に注視があったり、予想もしなかった番組を見ているパターンもあったりして、非常に面白いですね。
そういったこともあり、色々な属性の傾向を見ながら仮説を立てておき、そのインサイトを次回のバイイングに活かすというPDCAのサイクルを回しています。

TVISIONデータの導入による効果として、初回CM放映時、新規ユーザー獲得のCPAがそれまでの3分の1から4分の1に下がりました。CM放映時は、運用広告の費用も大幅に積み増していましたが、それ以上にテレビCMでの興味を喚起することに成功したと思います。

CM出稿には欠かせないTVISIONのデータですが、もうひとつ良い点がありました。それは、外部のステークホルダーの信頼を得やすくなったという点です。曖昧なテレビCMの評価を定量化し、データ化することでマスプロモーションの効果を最大化するという手法は再現性のある施策なので、ステークホルダーに対して良いアピールとなっています。

<Quickのイメージ> ※イメージはデモ画面のもの

 

今後の展望

引き続きTVISIONのデータを使ってテレビCMを運用していきたい。そして今後も一緒に成長していきたい!

ー今後、やってみたい分析やTVISIONへのご要望はありますか?

マスプロモーションの現在のターゲットは、主に首都圏にお住まいの方なので調査パネルも首都圏だけで間に合っていますが、今後は関西への出稿なども視野に入れたいと思っています。
他のクライアントの方からも要望としてあがっているようですが、TVISIONでも調査世帯の地域拡大を進めていただけるとうれしいです。

また、ツールを使用する際には営業の方も親身になって色々教えてくださったり、一緒に考えて下さったりしているので不便なく利用しているのですが、より使いやすいように独自でカスタマイズしている部分も一部あるので、その辺は少しずつ改良していっていただけるともっと使いやすいものになるかと思います。
今までもサマリーが求める属性を追加していただいたくなど、一緒に進化しているイメージがありますので、今後も一緒に成長していけたらと思います。

もう1点、こういう調査ができたらいいなと思っているのは「親と子が一緒に視聴している」だったり、寝ころがりながら、家事をしながら、スマホをいじりながら・・・といった、”ながら”視聴しているデータが取れたら嬉しいですね。視聴状況の詳細を知ると、より細かいセグメント分類ができるのではないかと期待をしています。

 

おわりに

CMの初出稿から継続してデータを使っていただいており、一緒に成長していると言っていただけたことは大変うれしく、光栄に思います。ツールの改良については現在、プロダクトチームがこういったクライアントからの声をなるべく多く吸い上げて、良いプロダクトを早く生み出していけるように、力をいれて進めているところです。少数精鋭で業務を行っている谷本さんにもっと簡単にお使いいただけるよう、今後も成長を止めずに頑張って参ります。細かい視聴態勢の取得についても、今後社内で検討し、ご期待に沿えるようにしていければと思います。引き続きよろしくお願い致します。

お忙しい中、取材にご協力いただきました谷本さんに、心より感謝いたします。

(公開:2021年5月)