コンタクトポイント・バジェットシミュレータ
購入意向を最大化する為の、コンタクトポイントへの予算配分案を導出
どのコンタクトポイントの、どんな施策に、どれだけのコストを投入するのが、消費者の購買意欲を向上させる上で最適な予算配分なのか求める方法はありますか？
製菓メーカーでブランドマネージャーをしており、担当ブランドのコンタクトポイント施策の見直しをしています。ターゲット消費者の購買意欲を高める事がブランドの課題としてあり、販売開始時からCMや店頭のプロモーションなど様々な施策を行って来ました。
しかし、どのコンタクトポイントのどんな施策が購買意欲向上につながっているのか、はっきりしません。その為、施策の優先順位や予算配分などを戦略的に最適化することができないという問題に直面しています。それぞれのコンタクトポイントにかけるコストをどのように変化させ、コントロールすればコンタクトポイント施策を最適化することができますか？
コンタクトポイントでの各種施策におけるブランド接触が、ユーザーの行動・意識にどのような影響を与えているのかを把握し、ブランド接触量を変化させることで結果的に購買意欲がどのように変動するのかをシミュレーションしましょう。その中で「どのコンタクトポイントのどの施策へ、どれ位のコスト投下をした時、購買意欲が最大になるか」を求める事で、最適な予算配分を算出します。
メディアや店頭などコンタクトポイントでのブランドとの接触は、ユーザーの製品に対する態度や行動を変化させ、段階的に購買意欲の変化へとつながっています。その為、購買意欲が最大化するようなコンタクトポイントへの予算配分を導くには、ブランドとの接触量と購買意欲の関係をモデリングすることが必要となります。
その際、「どのコンタクトポイントのどの施策により、どの程度ブランドと接触したか」、「接触によりブランドに対する様々な態度や行動がどのように変化したか」、「態度や行動が変化したことで、購買意欲の向上にどの程度つながったか」の3段階でモデリングすることで、最適な予算配分を導くシミュレーションを行う事ができます。
ブランドが消費者に働きかけ、購入意向や継続利用を促すためには、ブランドと消費者の”接点”でどのようなコミュニケーションを行うかという問題にたどり着きます。消費者とブランドとの接点には、各種媒体の広告はもちろん、店頭での陳列、口コミなどの顧客間の情報、企業のWebサイト、キャンペーンサイト、商品自体も含め、あらゆるものが含まれます。
これらのコンタクトポイントにおいて戦略目標と施策を設定する時は、「それぞれのコンタクトポイントでどのような施策をどの位打つ事で、結果としてどれだけ購入意向や継続利用を促すか」を数値で検討できる事が重要になります。
コンタクトポイントにおける施策の「種類」「投下量」と、「結果変数（購入意向など）」との間は多段階構造になっており、結果を求めるには以下のようなステップに分けてモデリングする必要があります。
１．コンタクトポイント毎の施策の種類と投下量に対して、消費者のブランド接触量の変化を関数でつなぐ
２．ブランド接触量に対しての、消費者の態度・行動の変化を関数でつなぐ
３．消費者の態度・行動変容に対しての、購買意欲の変化を関数でつなぐ
４．上記関数を１つの数理モデルにより連結し、コンタクトポイントへの施策の投下量から購買意欲の変化までを連動させる事が出来るシミュレータを作成
上記の様に作成したシミュレータ上で最適化計算を行い、購買意欲を最大化させるようにコンタクトポイント毎の施策の種類と投下量（最適な予算配分）を計算します。加えて実際のマーケティング活動では、予算の制約や、一定期間継続利用することが前提のメディアなど、計算上での理想的な施策を必ずしも打つことが出来ないという場面もあります。その為、ここで紹介するシミュレータは、実際のマーケティング現場で直面する可能性のある制約を課しつつ、購買意欲を最大化させる予算配分を求めるなど、比較的自由度の高いシミュレーションを行う事ができるように作成されています。
尚、ここで紹介する手法はコンタクトポイントでの”施策の種類”と”各施策の投下量”を最適化するモデルです。コンタクトポイントで「どのようなメッセージをコアに据えてブランドコミュニケーションを行うべきか」という、”質”に関して最適化する方法は、「ブランドコミュニケーションポートフォリオ」をご覧ください。
コンタクトポイントでのブランド接触から購買意欲向上までを数理モデルでシミュレーションし、購買意欲を最大化させるのに必要なコンタクトポイントへの予算配分案（施策の種類と投下量）を計算する。
コンタクトポイントの施策ごとの投下量（コスト）と消費者の接触頻度のトラッキングデータを基に、投下量（コスト）によるブランド接触頻度の変化を関数化する。
購買意欲向上に対して説明力のある消費者の態度変容・購買行動を解析により抽出する。抽出した態度・行動項目と接触頻度を測定したトラッキングデータをもとに、ブランド接触頻度による消費者の態度・行動の変化を関数化する。
２で抽出した消費者の態度・行動評価とブランドに対する購買意欲のデータをもとに、消費者の態度・行動の変化による購買意欲の変化を関数化する。
１～３で得た関数を１つのシミュレーションモデルに統合し、コンタクトポイントの施策の種類とそれぞれの投下量（コスト）を変動させることで、購買意欲の変動を推定するシミュレーターを作成する。
シミュレーションにより、ターゲット消費者の購買意欲を最大化させるのに必要な施策の種類と投下量を算出する。
アウトプットの解釈
上の例は、コンタクトポイント・バジェットシミュレータに５つの施策項目を設定し、それぞれのコストを変化させることにより、消費者の購買意欲の変動を算出するイメージを示しています（ここでは例として５つの施策のみを取り上げていますが、実際には検討可能なすべての施策を設定することが可能です）。
シミュレータでは、マーケターが仮説に基づいて、施策ごとのコストを自由に変化させることも可能ですが、コンタクトポイントへの総投下コストを固定したままで最適化計算を行うことで、コスト制約の中で購買意欲が最大となるように、施策ごとのコストを再分配する事が可能です。
この例では、現状の1億円という総投下コストを固定した状態で最適化計算を行っています。最適化計算の結果から、”タイムCM”や”スポットCM”への投下量を下げ、”山積み率増加”や”店頭イベント実施”への投下量を増加させることで、より購買意欲を高めることが出来ると分かります。
また、この例では総投下コストを制限して最適解を算出していますが、「施策ごとの最大投下コストを制限する」「複数の施策のコストを固定する」など、実際のマーケティング現場で直面する様な制約を設けた上で、最適解を算出することも可能です。
上の図は、「スポットCMの投下コスト」に対する「購買意欲」の変動をシミュレーションするイメージを示しています。
このシミュレーションでは、
1.”スポットCM”の投下コストに対する”CMとの接触頻度”の変化を関数モデル化
2.”CMとの接触頻度”の変化に対する”製品を手に取る”、”安心できる”、”製品の特徴を理解している”の3つの態度・行動の変化を関数モデル化
3.”製品を手に取る”、”安心できる”、”製品の特徴を理解している”の変化に対する”購買意欲”の変化を関数モデル化
の3段階のステップを経て「スポットCMの投下コスト」に対する「購買意欲」を算出しています。各ステップでは、変数同士をつなぐために複数の関数モデルを適合させ、その中で最も誤差の小さい関数を選択することで、シミュレーションの精度を向上させます。
このように、「コンタクトポイント・バジェットシミュレータ」では、”それぞれのコンタクトポイントでどのような施策をどの位打つ事で、結果としてどれだけ購入意欲が変化するのか”をシミュレーションすることができます。さらに、さまざまな制約下において購買意欲を最大化させるのに必要なコンタクトポイントへの予算配分案（施策の種類と投下量）を算出することで、コスト配分検討の支援を実現します。
