話的には古来からある課題の一つです。
「広告費の半分が無駄使いに終わっている事はわかっている。わからないのはどっちの半分が無駄なのかだ。」というジョン・ワナメーカーの名言に戻ってくる。
花王とインテージが本音で激論、広告効果検証の現状と課題 (1/3):MarkeZine(マーケジン)
https://markezine.jp/article/detail/28146
とりあえず記事は記事で読んでもらいたい。
ちょっと難しい話になっているが、読んで分からないことはないはず。
さて、いろいろシステム化されて使っているであろう効果検証は、
・そのソースを知っている?
・データが取得された時期は?
・母数集団の相違は?
・推計に使う妥当性は?(統計的には間違いなくダメ)
・効果検証の結果を評価できるの?
と疑問を持ち始めると深い・・・よ。
ある商圏分析システムで説明を受けた数十年前、政府機関の統計データやら民間データを掛け合わせて、いろんな推計を出してくれるものだったんだけど、コンピュータがマッピングして移動経路から商圏内の人口や特性を表示してくれるのに、感動したことがあった。(若かった・・・のね)
でも、精度が高ければ閉店になることも集客で苦労することもないわけで、それはインターネットが発達してWebだスマホだIoTだと言っても、本質的には何も変わっていない。
店舗の売り上げ、売れた商品と個数、来客人数、それは実績データとしてリアルタイムで把握できる。
ところが、人ひとりが何をしているかまで、データ取得できないのだ。
出来ているといった幻想は、推計されたものでしかない。
年代で10代はテレビを見ないとか、60代は新聞を読んでいるとか、それは傾向であって全員ではない。
■追記
すべてのマーケティングがサブスクリプション化する?~マーケティング協会のイベントで感じたこと~ | AdverTimes(アドタイ) by 宣伝会議
https://www.advertimes.com/20180511/article270241/
マーケ協会主催でデジタルシネアド協会のイベントを開催という不思議な構図になっているが、セミナーとしては全部ではないようなので、参考として追記しておくだけにする。
店頭に限った販促・流通先への棚取り交渉で、広告投下量の合算数値を新策定しても、浸透するまでに終わっている気がする。
もし、売る前にAIによって売れ行き予測が精度高く予測されるようにならないことを祈ろう。
「広告費の半分が無駄使いに終わっている事はわかっている。わからないのはどっちの半分が無駄なのかだ。」というジョン・ワナメーカーの名言に戻ってくる。
花王とインテージが本音で激論、広告効果検証の現状と課題 (1/3):MarkeZine(マーケジン)
https://markezine.jp/article/detail/28146
とりあえず記事は記事で読んでもらいたい。
ちょっと難しい話になっているが、読んで分からないことはないはず。
さて、いろいろシステム化されて使っているであろう効果検証は、
・そのソースを知っている?
・データが取得された時期は?
・母数集団の相違は?
・推計に使う妥当性は?(統計的には間違いなくダメ)
・効果検証の結果を評価できるの?
と疑問を持ち始めると深い・・・よ。
ある商圏分析システムで説明を受けた数十年前、政府機関の統計データやら民間データを掛け合わせて、いろんな推計を出してくれるものだったんだけど、コンピュータがマッピングして移動経路から商圏内の人口や特性を表示してくれるのに、感動したことがあった。(若かった・・・のね)
でも、精度が高ければ閉店になることも集客で苦労することもないわけで、それはインターネットが発達してWebだスマホだIoTだと言っても、本質的には何も変わっていない。
店舗の売り上げ、売れた商品と個数、来客人数、それは実績データとしてリアルタイムで把握できる。
ところが、人ひとりが何をしているかまで、データ取得できないのだ。
出来ているといった幻想は、推計されたものでしかない。
年代で10代はテレビを見ないとか、60代は新聞を読んでいるとか、それは傾向であって全員ではない。
■追記
すべてのマーケティングがサブスクリプション化する?~マーケティング協会のイベントで感じたこと~ | AdverTimes(アドタイ) by 宣伝会議
https://www.advertimes.com/20180511/article270241/
マーケ協会主催でデジタルシネアド協会のイベントを開催という不思議な構図になっているが、セミナーとしては全部ではないようなので、参考として追記しておくだけにする。
店頭に限った販促・流通先への棚取り交渉で、広告投下量の合算数値を新策定しても、浸透するまでに終わっている気がする。
もし、売る前にAIによって売れ行き予測が精度高く予測されるようにならないことを祈ろう。