先端技術における分析

私の記事の日本語訳を通してこの機会を与えてくれたBen Holtに感謝を込めて、第6弾の記事をお届けします！

今日のニュースレターは、私にとって本当にワクワクするものです。    

私は最近の主な仕事の中で、ストラテジックアナリティクスに取り組むチームを率いる幸運に恵まれています。    

私が受け持っている仕事のうちのいくつかは超先進的であり、この世の中で私たち以外には誰もやっていないようなものもあります。多くの部分は、世界規模のチームのための人・プロセス・構成を組み立て、組織におけるデータの影響力を大幅に向上させることです。これは誰でもできることだとしても、実行するのはめちゃくちゃ難しいです。   

まだまだ長い道のりですが、会社の意思決定の全般においてデータが広範囲に影響を与えることを目指す大胆なビジョンを皆さんに共有したいと思います。皆さんの組織の現状を振り返るうえでこの基本理念を活用していただければ幸いです。  

分析の最先端で生きるという試みを支えるために、ビジョンとスコープを4つのクラスターにまとめました。    

それらのそれぞれに「スマート○○」と名付けました。なぜなら、各クラスターには最大の影響をもたらす本質的な少数の要素が集約されているからです。各クラスターの内容には、皆さんが既に馴染みのある分析のトピックとともに、おそらく目新しいであろうものも含まれています。   

最初のクラスターには愛情をこめて「スマートレッスン」と名付けました。

少なくとも2つの要素は間違いなく皆さんが馴染み深いものです。その中には、私たちの業界で人気のものが含まれています：   

エグゼクティブスコアカード、キャンペーン後の分析、必要な範囲でのデータの垂れ流し（絶対に避けられない場合のみですよ、私たちの存在理由に影響を与える「誰か」が要求する時はありますからね！）、Googleアナリティクスを賢く使うこと、行動の規範として、事前にターゲット設定（事前に、必ず事前に！）することや90%以上の有意性などの方法論を用いることなどの標準を持つこと、、などなど。

一般的ではないかもしれませんが、私たちの分析戦略にとって不可欠なことは、人生の難問に答えるために対照実験をフル活用することです。    

キャンペーン戦略Xはキャンペーン戦略Yよりも優れているか？それぞれは異なるものであり、異なる部門のVPなど上級リーダーが後援しています。データに基づいて、どちらが優れているかを知るのは非常に難しいのです。    

広告は本当にビジネスへの長期的な影響を持つか？きっと以前にもこの質問を受けたことがあるでしょう。短期的な回答はありますが、長期的なものには洗練された対照実験が必要です。    

これを行うのは非常に難しいですが、今、私たちは考えぬかれた7ステップのプロセスの中で、洗練されたアルゴリズムの一つを用いてマッチド・マーケット（「刺さる市場」）を見定めることが可能です。（それがなければ、広大な世界をくまなく調べ続ける生きては戻れない実験となります。）  

「スマートレッスン」の作業を支えるのは、非常に基本的でありながら信じられないほど複雑な「技術」、それは適切な主要業績評価指標（KPI）を選ぶことです。それは成功のあらゆる側面を支えます。    

したがって、スマートレッスンを間違えていると感じる場合、その理由は単純：間違った/悪いKPIです。    

アビナッシュチームを支えるもう一つの素晴らしいイノベーション：それは The Impact Matrix  

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私の心は常に悩まされてきました。ほとんどの企業は予算をすべて使い終わった後にしか、データに目を向けないのです。キャンペーンが終了した後、CRMによるメール配信が終わった後、さらにはテレビ広告が終了して時間がかなり経ってから。  

キャンペーンが思うように機能していない異常な事態なのに、お金がすでに消えてしまった後にそれを知るということは痛ましいものでした。 

そのため、特にGoogleにいたころには、お金を使う前にデータを使用することに深く没頭してきました。データによって、使ったお金が確実に（かなりの程度で！）ビジネスにプラスの影響を与えるという自信を提供することです。    

次のクラスターは「スマートスタート」と呼んでいます。 

最初の要素は、グローバル規模にスケールされた素晴らしいクリエイティブの事前テストプログラムです。    

「クリエイティブ」とは、広告として目に見えるもののことです。コピー、ヤギたち、ゆったりしたBGM、繰り返される（できれば）商品名、セレブの（またはそうでもない人の！）起用、などなど。椅子に座ってから聞いてください・・驚くかもしれませんが、クリエイティブはキャンペーンの最終的な成功に約60％の影響を与えると言われています！    

ターゲット層ではなく、広告技術でもなく、ターゲティング戦略でもなく、現在98％の時間をかけているその他の小さな要素でもありません。    

重要なのはクリエイティブですが、残念ながら、現代の分析を行う人の多くはクリエイティブに焦点を当てていません。    

私たちのチームではオンラインの実験室のような環境で事前テストし、TV、ビルボード、ラジオ、YouTube、Facebookなどのクリエイティブが成功するかどうかを予測します。進歩的なCMOの支援を受けて、事前テストに合格したクリエイティブのみに予算を割り当てます。    

私たちの分析戦略のユニークな特徴として、実験室テストでは「信頼するが確認する」というアプローチを実践しています。定期的に実験室で失敗したクリエイティブを市場に投入してみて、実験室で合格したものと失敗したものの両方を使用して、現実の世界でどのように機能するかを見ます。こうすることで、実験室で得られる情報の品質に対する理解が進みます。（肯定的な結果に対しては約67％、否定的な結果に対しては約89％の確率で正確です）  

よって私たちのマーケティングチームは、お金を使う前にキャンペーンのクリエイティブが成功をもたらすかどうかを知っています。    

もう一つの素晴らしいグローバルな慣行は、私たちがミネルバチェックと呼ぶ、キャンペーンの事前チェックです。（ギリシャの知恵の女神にちなんで名付けました。😊 ）    

ミネルバチェックは、メディアプランの成功に必要な最低条件のコレクションです。リーチ、頻度、期間、GRP、クリエイティブの合格率、戦術、広告ユニットタイプなどです。    

これらの最低条件は、過去のキャンペーンの膨大なデータから特定されました。メタ分析、マッチドマーケットテスト、製品/地域/チャネルなど、全てを投入し、メディアプランが承認されるために満たさなければならない事項のリストが出てきます。    

よってマーケティングチームは、お金を使う前にキャンペーンのクリエイティブが成功をもたらすかどうかを分かっています。   

完璧ではありません。（私は完璧が好き）十分ではありません。（私はもっと望んでいます）それでも驚くほどの正確さで、お金を使う前に、メディアプランXが成功する可能性は3％だが、ミネルバによる修正を施したメディアプランXなら成功する可能性が97％であると言えます。    

インテリジェントに適用したデータが、会社の予算が使われる前に、まさに最適なタイミングで価値を証明してくれます。  

財務担当副社長がこの機能をどれだけ気に入るか、想像してみてください。😊 

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過去1年間、私が夢中になっているものは、次のクラスター「スマート実行」です。    

リアルタイムデータを人間が扱うことは、技術的、財政的、そして人的資源の大きな無駄です。データを個人、チーム、官僚的な組織、代理店、技術スタックを通じて処理し、リアルタイムデータをアクションに変えるには時間がかかりすぎます。  

（オッカムの剃刀、2006年の記事： リアルタイム分析は本当に有意義なのか？）   

しかし広告や分析システムからは、しばしば文字通り大量に、物事が順調かどうかを判断し、より迅速な行動を取るために使用できる情報があふれてきます。それゆえに、このクラスターに私は深い愛情を持っています。

それまでに行ってきたキャンペーン期間中最適化の旅では、信用できる信号を特定し、それが信じられるようになる分岐点（例えば統計的に有意な場合）を識別する作業を行ってきました。  

次のステップは、意思決定ツリーのコレクションを作ることでした。複雑に聞こえますが、実はそうではありません。  

例えば、美しきAVOC（サウンドが聴こえる状態で、かつ広告がユーザーに見える状態でのインプレッションの割合）指標のベンチマークは15.3％だとします。意思決定ツリーは以下の通りです：自分たちのキャンペーンで約20％だったら、ハッピーバースデーを歌う。10 - 20％の間なら、注意を促す。10％以下なら、停止する。  

以降、この決定を自動化します。  

これを、上述した3つのクラスターで、多くの指標、多くのディメンションにわたって繰り返しましょう。  

バン！  

素晴らしいキャンペーン期間中最適化エンジンの始まりです。  

これでデータが、お金を使っている間に影響力を持ち、役立つものになりました！  

オレンジ（スマートスタート）と青（スマート実行）のクラスターで成功すれば、緑のクラスター（スマートレッスン）から赤の信号（悪いニュース）よりも緑の信号（良い結果）がより多く出てくることを期待できます。  

もう一つの秘密の計略：オレンジと青が良い結果であることは、それまで多くの時間を奪われていた緑のクラスターが完全に退屈なものになるということです。なぜなら、そこに到達する前に結果（より多くの勝利！）をすでに知っているからです。 

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私が上記の各クラスターに非常に情熱を持っていること、そしてそれらが私のお気に入りの子供たちのようなものだという印象を受けたかもしれません。  

しかし、それは誤解を招く結論です。 

確かに、弊社では一般的な企業よりもデータをより有用で斬新な方法で取り扱うことに夢中です。 

しかし、私のお気に入りの子は第4のクラスター：スマートフューチャーです。 

これは、CMOからの最も難しい質問に答えてくれます：  

·       マーケティング費用の支出の真のインクリメンタリティ（増加効果）は何ですか？

·       ブランドマーケティングの最終的な影響（例えば、売上に）は何ですか？

·       所有、獲得、有料それぞれのメディア、プロモーションなど、活動のポートフォリオはどのように連携し、チャネルはどのようにお互いを補完していますか？ 

·       競合他社が私たちの会社に影響を与えるために取っているすべての行動の文脈において、自社の取り組みは効果的ですか？  

うなずいているのが見えます。あなたもこれらの質問をされており、分析の難しさを知っています。  

私たちの革新的なアプローチ...

このクラスターについては多くを語ることはできません。  

ただ言えることは、ほとんどの企業が前述の質問に答えようとする際、明示的なプログラミングを要する既存の統計的アプローチを使用することが多いということです。私たちは、明示的なプログラミングなしで、膨大なデータセット内の基本的な構造から学習する機械学習アルゴリズムを使用することを選択しました。それが魔法です。  

2番目のボックスが示すように、このアプローチを過去を振り返るために使用するだけではありません。むしろ、楽しく、未来を見据えています。シナリオ、予算、チャネル配分をモデル化し、将来のキャンペーンの効果と効率を最大化する能力があります。  

これは非常にユニークで複雑な仕事です。 

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最先端において積極性を強く持ち、真に影響力のあるデータ戦略とはどのようなものでしょうか？  

機械学習アルゴリズムは、最適な予算とチャネルの割り当てを作成してスマートスタートプログラムに流し込むことを支援します。これにより、マーケティングの核となる要素が成功をもたらすように事前に設定されます。その後、データは自動化された意思決定ツリーを通じて流れ、ほぼリアルタイムで意思決定を行い、現実世界での成功を最大化します。最終的な結果は、会社のリーダーたちがマーケティング活動による影響を独自の視点から見ることができるデータストーリーとスコアカードです。  

データは余興ではなく、影響力のある主体です。

クールですよね？  

私たちは完璧ではなく、まだ完成してもいませんし、まだ進むべき道がたくさんありますが、チームが成し遂げた仕事を本当に誇りに思っています。  

各ボックスにはたくさんの内容が詰まっていて、それぞれに98ページの本を書けるくらいです。😊 

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復習として、あなたへの宿題をひとつ。 

あなたの分析戦略はどれだけ広範囲に及んでいますか？それは、あなたの会社が行っているマーケティング（または製品、カスタマーサービス、人事、その他）にどれくらいの影響を与えていますか？ 以下の画像を印刷してください。  

落ち着ける20分があるときに、ペンを手に取って座って少し考えてみてください。  

各クラスターにおいて、あなたの分析努力がどのように、どこで適用されているかを書き留めてください。

もしスマートスタート、スマート実行、スマートレッスン、そしてスマートフューチャーの各クラスターに何か記入があれば、手を挙げてください。その瞬間に、私はあなたにハイタッチを送ります！ 

よくやりました。  

もし全てのボックスが埋まっていないとしても、大したことはありません。リーダーシップに提案するスケッチを始めましょう。 

もしあなたの努力が主に緑のスマートレッスンクラスターに集中しているなら、喜んでください。それはほとんどの企業がそうだからです。しかし、もっと求める意欲も持ってください。  

この記事で、分析の最先端に到達するために、そして最終的には積極性を強く持ち、真に影響力のあるデータ戦略を実施するために必要な、非常に具体的な出発点をたくさん見つけていただけたことを願っています。  

もし次に焦点を当てるべきクラスターについて私のおすすめが必要なら、それはスマートスタートです。お金を使う前にデータによって会社に影響を与え、数え切れないほどの愛（そして昇進やチームへのメンバー追加！）があなたに降り注ぎます。 

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結論：現代の企業では、未だに人の意見に基づいて運営されているため、データを影響力のあるものにするのは非常に困難です。（すべてを解決するものではなく、影響力のあるものとして。）しかし、私たちアナリストは会社の利益やビジネスの方向性に大きな影響を与えるのに役立つ非常に多くのデータを持っており、なた大きな機会を持っています。そこで必要とされるのは単に想像力を解放することです。  

簡単ではありません。しかし、価値のあるものは何だって簡単ではありません。  

カルペ・ディエム。  今日の日をやりきろう！ 

アビナッシュ

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