― 統計モデル・AI・機械学習など高度な分析へのニーズ高まる ―

株式会社サイカは、オフライン広告領域（*1）における独自の調査・研究レポートの第2弾として「企業の広告宣伝担当者に聞いた、広告の効果測定に関するアンケート調査」を実施いたしましたので結果発表いたします。

本アンケート調査について

近年のデジタルマーケティング技術の進歩により、インターネット広告（*2）・オフライン広告の媒体数は飛躍的に増えました。広告を出稿する媒体の選択肢が増え、広告戦略が複雑化したことで、「広告予算を投入すべき最適な媒体を如何に選択するか」は、企業の広告宣伝活動における最重要課題となっています。そのため近年では、インターネット広告・オフライン広告の区分を越えた、広告予算の最適な配分を導くためのデータ活用・分析手法が注目を集めています。

しかし、矢野経済研究所が2016年に行った調査（*3）によれば、「企業の広告宣伝活動において、インターネット広告、オフライン広告、及び外部的な影響要因（株価、競合の動き等）などをふまえた総合的なデータ分析に取り組む必要性は認識されているが、実践している企業は多くない」、という状況が明らかになっています。

今回の調査では、2016年の調査から約2年が経過した2018年現在の、データ活用・分析に対する企業の取り組み状況の変化や、分析に取り組む上での課題についてアンケート調査を行い、その結果を分析・報告します。

*1: オフライン広告とは、インターネットを介さない広告のことで、テレビCM、ラジオ、新聞、雑誌、チラシなどが含まれます。
*2: インターネット広告とは、インターネット上で出稿される広告のことで、リスティング広告、動画広告、メール広告、SNS広告などが含まれます。
*3: 広告効果測定のためのデータ活用に関するアンケート調査(2016年)｜株式会社 矢野経済研究所｜2016年7月4日（https://www.yano.co.jp/press/press.php/001549）

調査結果のサマリー

2016年当時は、必要性を感じながらも、実践している広告宣伝担当者が少なかったインターネット広告・オフライン広告の総合分析ですが、2年経過し、現在では実践し始めている広告宣伝担当者の方が多く、実践していないのはむしろ少数派でした。しかし、分析方法は、ExcelやBIツールを用いたデータの可視化までに留まっているケースが多く、統計モデル・AI・機械学習といった高度な分析手法を実践し、可視化されたデータを使って最適な広告の予算配分を行う等の課題解決までおこなっている広告宣伝担当者は全体の4.9%とごく少数です。

一方、今後取り組みたいとの回答は39.0%と最も多く、インターネット広告、オフライン広告、及び外部的な影響要因などの総合分析において、統計モデル・AI・機械学習などの技術を用いた高度な分析に対するニーズは高いものの、まだ一般化していない(実践できていない)、という現状が窺えます。

また、分析に取り組む上で課題となる要因として最も多く挙げられたのが「オフラインデータ・外部データの収集が困難」という要因で、次いで「社内のリソース（人手）が足りない」「分析に関する知見が足りていない（分析できる人間がいない、等）」という課題が挙げられました。

この調査結果から、広告宣伝担当者がより分析を実践できるようになるためには、オフラインデータ・外部データの取得が容易になるソリューションや、分析工数の削減、分析を容易にするソリューションが必要であると窺えます。

調査結果の概要

1．総合分析の実施状況

広告の効果測定のためのデータ分析について、広告宣伝担当者がどのような分析を実施しているのかを調査し、以下の結果を得ました。

インターネット広告・オフライン広告の統合分析について、2016年の調査では「今後取り組みたい」が「現在取り組んでいる」を上回っていましたが、今回の調査では「現在取り組んでいる(30.2%)」が「今後取り組みたい(18.9%)」を上回りました(図1赤枠部分)。

2016年当時は、課題観を持ちながらも実践できている広告宣伝担当者が少なかったインターネット広告・オフライン広告の統合分析ですが、2年が経過し、現在では実践を始めている広告宣伝担当者の方が多く、実践していないのはむしろ少数派でした。

一方、インターネット広告・オフライン広告に加えて、外部的な影響要因（季節要因、競合の状況など）までを含めた総合分析については、2016年の調査と同様に、「今後取り組みたい(15.1%)」が「現在取り組んでいる(34.0%)」を上回っており(図1緑枠部分)、回答率の差異も18.9ポイントと最も大きい結果となりました(図2黄枠部分)。

外部的な影響要因までを含めた総合分析は、2016年当時と同様に、依然として必要性は認識されながらも、何らかの事情から実践できている企業は多くない、という状況にあることが窺えます。（分析に取り組む上で課題となっている要因については後述します）

2．採用している分析手法

データ分析を実施している広告宣伝担当者に対し、分析を実施する手段として、どのような分析手法を用いているかを調査し、以下の結果を得ました。

「過去の出稿額などのデータを参考にした、前年度ベースでの判断」「収集したデータの集計」「Excel、BIツールを用いた、収集したデータの可視化」までは、いずれも「現在取り組んでいる」が「今後取り組みたい」を上回っており(図3)、ExcelやBIツールによるデータの可視化まではすでに一般的に用いられるデータ分析手法となっていることが窺えます。

一方で、「統計モデル・AI・機械学習などの技術を用いた広告効果の数値化、および最適な予算配分のシミュレーション」は、「現在用いている」が4.9%と最も少なく(図3赤枠部分)、また、「今後用いたい(39.0%)」との差異も34.1ポイントと最も大きい結果となりました(図4緑枠部分)。

本調査結果から、統計モデル・AI・機械学習などの技術を用いた高度な分析に対するニーズは高いものの、まだ一般化していない現状が窺えます。

3．分析に取り組む上での課題

広告の効果測定のためにデータ分析に取り組む上で課題となる要因について調査し、以下の結果を得ました。

分析に取り組む上で課題となる要因として、「オフライン領域のデータや、外部のデータを収集することが難しい」が最も多く挙げられ、次いで「社内のリソース（人手）が足りない」「分析に関する知見が足りていない（分析できる人間がいない、等）」が多く挙げられました(図5赤枠部分)。

本調査結果から、マーケターがより分析を実践できるようになるためには、オフラインデータ・外部データの取得が容易になるソリューションや、分析工数の削減、分析を容易にするソリューションが必要であると窺えます。

4．統合分析を実施すべき理由

インターネット広告・オフライン広告・外部的な影響要因などについて、区分を越えて統合的に分析を実施すべき理由について調査した結果を以下に記載します。

調査要綱

調査期間：2018年4月
調査対象：以下の条件を満たす106名
・インターネット広告及び、オフライン広告※2の両方に出稿している企業勤務者
・その企業にて、直近1年以内もしくは現在のオフライン広告出稿業務の従事者
調査方法：Webアンケート調査