マーケターのために 統計分析を用いてより正しく、より強いプロモーションを GRue Inc. https://grue.co.jp

1. オンライン・オフラインの
広告効果を評価するには？
第1回
～重回帰分析編 広告のROI検証～
マーケターのために
統計分析を用いてより正しく、より強いプロモーションを

2. やってみよう
【課題】 広告＆販売データの分析
1. 効果のわかりにくい広告のROI計測
2. 時期による宣伝効果のあり / なしの検証
• 分析データの確認
– 5媒体の広告費と売上のデータ
– 2010年1月から2017年12月まで （n=96）
• グラフの作成
– ヒストグラム
– 時系列グラフ
• 統計的分析
– 1回目：重回帰分析 広告のROI検証
– 2回目：クラスター分析 時期のROI検証

3. 分析データ
Item 年月 売上 テレビ ラジオ 新聞 雑誌 インターネット 宣伝広告費合計
1 2010/1/1 73390000 61760250 4662080 0 1530000 0 67952330
2 2010/2/1 72192000 74617500 4733906 0 450000 0 79801406
3 2010/3/1 42986000 0 0 0 0 0 0
4 2010/4/1 30292000 0 0 0 0 0 0
5 2010/5/1 32104000 0 0 0 0 0 0
6 2010/6/1 48056000 91206000 0 0 1620000 0 92826000
7 2010/7/1 52888000 17496000 0 14442 450000 0 17960442
8 2010/8/1 63836000 0 0 45756 144000 0 189756
9 2010/9/1 82393000 0 0 31330 0 959990 991320
10 2010/10/1 113022000 7593750 4442721 57966 1219500 2916521 16230459
11 2010/11/1 186643000 90270000 2664375 142664 9360000 12112768 114549806
12 2010/12/1 87693000 0 2100000 0 0 767207 2867207
13 2011/1/1 86883000 14154000 0 0 0 111110 14265110
14 2011/2/1 88127000 166188750 0 0 2106000 0 168294750
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95 2017/11/1 238320000 215565404 6079500 17164 5559300 6707915 233929283
96 2017/12/1 115680000 72045000 0 108628 0 2204843 74358471
2010年1月から2017年12月までの主要5媒体における宣伝広告費と売上

4. 分析の前に
• これで準備は整いました。
• しかしながら、統計的な分析をする前にヒスト
グラムや時系列のグラフなどを描いて、全体
をざっくりと眺めてみましょう。
• データの傾向をつかむためにこの作業が実
は最も大切です。

5. ヒストグラム
売上規模とその回数が表示される。
■上図赤枠の意味
4,000万円以上6,000万円未満の売上はデータ96個の中では15個見られた。

6. 【参考】 時系列グラフ

7. ざっくりと見た結果
• ヒストグラムの結果から、売上規模にもいくつ
かのグループがありそう。
• 時系列のグラフを見ると、季節的な変動ととも
に毎年似たような形の推移が見られた。
• 何か関係がありそうなので、統計的にも裏付
けられるか実際に分析してみましょう。

8. マーケターの課題1
“インターネットやテレビ、新聞、雑誌、ラジオなどの広
告は、実際のところどのくらい売上に貢献しているの
だろうか？”

9. 重回帰分析とは？
y= β0 +ax1+bx2+cx3+…
 説明したい変数y(例えば売上) を、
 説明する変数x1, x2, x3, …
(例えばインターネットやテレビ、ラジ
オ、雑誌、新聞といった広告費)
を使って表すこと。
この数式により、各種広告が売上にど
のような影響を及ぼしているかわかるよ
うになる (モデル化) 。

10. 語弊を恐れず言うと
0
50
100
150
200
ベ
ー
ス
売
上
イ
ン
タ
ー
ネ
ッ
ト
テ
レ
ビ
ラ
ジ
オ
雑
誌
新
聞
売
上
合
計
y
β0
ax1
bx2
cx3
dx4
ex5
ベース売上と各種媒体からの売上効果を明確にし、売上合計を予測すること。

11. 重回帰分析 出力結果
• 重回帰分析を行うと以下のような結果が出力される。
• 赤枠の箇所が重要な個所であり、そこを抜き出すと次ページのようになる。

12. 重回帰分析 結果
• Adjusted R-squared: 0.76
1に近い数字になるほど、
うまく予測できていると言える。

13. 重回帰分析 結果
係数
(Estimate)
標準誤差
(Std. Error)
t値
(t value)
p値
(Pr(>|t|))
切片 60,492,237 3,554,727 17.017 < 2e-16
インターネット 7.0661 1.0222 6.913 ＜0.001
テレビ 0.2077 0.0503 4.129 ＜0.001
ラジオ 4.9700 1.4570 3.407 ＜0.001
雑誌 3.5041 1.4570 2.405 0.018223
新聞 136.2351 83.1117 1.639 0.104667
p値：係数の信頼性 (たまたま起こるかどうか) を表す値。上表では0.05を
下回るものだけに注目。つまり、0.05を下回らない新聞は今回は信頼性
が低いと判断。
係数：次項説明
上表で特に着目するもの

14. 0
50
100
150
200
ベ
ー
ス
売
上
イ
ン
タ
ー
ネ
ッ
ト
テ
レ
ビ
ラ
ジ
オ
雑
誌
新
聞
売
上
合
計
切片の係数とは
S
7.1A
0.2B 5.0C 3.5D
60,492,237
S
プロモーションを何も行わなかった場合の売上（ベース売上）。

15. 次に各広告の係数とは
0
50
100
150
200
ベ
ー
ス
売
上
イ
ン
タ
ー
ネ
ッ
ト
テ
レ
ビ
ラ
ジ
オ
雑
誌
新
聞
売
上
合
計
S
7.1A
0.2B 5.0C 3.5D
広告のROI（＝広告の弾力性）
つまり、各広告による売上はROI×広告費（A～D）で算出される
60,492,237
(注意) あくまでイメージのため縮尺は不適当
136.2E
信頼性が低いので
無視するという状態

16. 重回帰分析の結果からわかるROI
No. 媒体 ROI 考察と今後のアクション
A インターネット 7.1 非常に高いROIであり、今後も投資すべき。
B テレビ 0.2
ROIが1を割っており、今後は縮小、もしくは
廃止すべき。
C ラジオ 5.0 非常に高いROIであり、今後も投資すべき。
D 雑誌 3.5
高いROIではあるが、信頼性 (p値) がA, B, C
より低いため、今後の運用には注意も必要。
E 新聞 -
信頼性 (p値) が低いため、売上にはほとん
ど影響を及ぼしているとは思われず、今後
は縮小、もしくは廃止する。

17. 52
41
15
0
50
100
150
200
250
ベ
ー
ス
売
上
イ
ン
タ
ー
ネ
ッ
ト
テ
レ
ビ
ラ
ジ
オ
雑
誌
新
聞
売
上
合
計
たとえば
5.0C 3.5D
60,492,237
62,492,237
テレビに1,000万円投資する場合、テレビの係数（ROI）は0.2
つまり、予測される売上は、ROI0.2×広告費1,000万円=2,000,000となる。
結果、多額の投資費用を必要とするテレビ広告だが、効果が出ていないといえる 。
2,000,000

18. 次回は、
時期のROI検証

19. マーケティングに統計学を
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