【C-2】　広告投資最適化に向けて、統合アトリビューションから「競合アトリビューション」へ。　

時系列データを解析することでネットとマス横断で広告ジャンルごとの貢献度（売上やコンバージョン）を測る手法が「統合アトリビューション」です。それら統計手法を用いて最適化とシミュレーションまでを包括的にマネジメントする上位概念が「マーケティングミックスモデリング（MMM)」です。
旧来からこれらによる広告投資最適化は一部の広告主により用いられてきましたが、全体への浸透はまだまだです。
電通ダイレクトフォースでは積極的にMMM導入を推進、その目的は主に2つです。
1つ目は、投資規模が大きいTVCM等のマス広告の効果を可視化することは大前提として、今後伸長が期待される動画広告やソーシャルメディアなどの効果も、売上やコンバージョン等の指標に落とし込むことで上手く活用し「メディア投資配分最適化」から効果を上げることです。
2つ目は、時系列データ解析をクライアントの競合企業に応用し、「クリエイティブ最適化」から効果を上げることです。競合アクセス解析ツール等を用いて、競合企業の広告目的（コンバージョン等）の時系列データを取得し、広告統計データと掛け合わせて解析することで競合企業のTVCMでコンバージョンが何件発生、CPA換算すると何円といった値を導き、それら分析結果をクリエイティブ戦略に反映します。その概念を「競合アトリビューション」として提唱すべく、電通ダイレクトフォースで商標を出願しました。
以上の2つに関して事例を交えてご紹介します。

小川 貴史 [電通ダイレクトフォース]

株式会社電通ダイレクトフォース
戦略コンサルティング部

SP企画会社、エンタメ業界特化型広告会社で営業やプランナーなどを経験。TVCMやイべントなど企画勝負で世の中を動かす広告プロモーションに夢中に。2011年8月DAサーチ&リンク入社、2012年10月から現職。数値勝負のリスティングやアフィリエイトなど運用型広告を一から学ぶ。新規営業から担当した金融・不動産・ファッションなどの業種で統計学を用いた広告費用配分最適化分析の研究に注力、現在日々奮闘中。目指すは「営業も出来て企画も出せるデータサイエンティスト」。
【連載企画　オガタカが行く！データサイエンティストへの道】
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