R-Tele Digiブランドリフトサーベイ

Feature01

地上波テレビCM視聴ログベースでの
各種広告効果検証が可能

今までアスキング調査で認知有無を聴取することしかできなかった地上波のテレビCMに関し、視聴ログデータを使用し「実際に地上波のテレビCMに接触した人」に対して調査を実施することができます。
接触記録（ログ）に基づき、実態に沿った調査が可能です。

Feature02

デジタル媒体とのクロスメディア分析の実現

他メディアとのクロスメディア分析を、視聴ログという識別基準に統一して分析することができるようになります。

Feature03

大規模パネルでの対応が可能

Resolving LABが蓄積する地上波テレビCM視聴データと、楽天インサイトアンケートモニターのAdID連携パネルは約14万人分※1となります。
これによりクロスメディア分析にも堪えうるサンプルサイズの確保が可能となります。

Feature04

楽天グループが蓄積するデータとかけあわせた分析が可能

アンケートによるブランドリフトの検証だけでなく、地上波テレビCM視聴データと、オフラインの購買データやウェブ検索のログデータ、アスキング調査のデータをストックした生活意識データをかけあわせ、購買リフトやサーチリフト、テレビCM接触者の解像度アップなど、さまざまな検証が可能となります。

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接触クリエイティブ別による分析

• 複数クリエイティブを出稿しているケースでは、素材A接触者と素材B接触者など、接触クリエイティブ別にブランドKPIなどの評価指標を比較分析します。
• ブランドKPIの各階層に対して、どのクリエイティブ素材がより有効であったかを検証するのに役立ちます。

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フリークエンシー（接触頻度）別による分析

• テレビCMとデジタルメディアそれぞれの接触回数別、複数メディアの合計接触回数別に、ブランドKPI などの評価指標を比較分析します。
• ブランドKPIの各階層に対して、効率的にリフトさせるための有効フリークエンシーを導出することで、フリークエンシーのキャップ（上限）設定などを検証するのに役立ちます。

テレビCM×YouTube広告

業界

家電メーカー

課題

中高年層にはテレビCM、若年層にはYouTube広告による施策を展開。各メディアでのターゲットに対する効果を、アスキング調査による広告認知区分ではなく、ログによる広告接触区分で測定し比較することを、両メディアで揃えて実施したいと考えていた。
尚、今回はメディアによってターゲットを変えているため、 テレビCMとYouTubeの重複効果よりも、ターゲットとメディアのそれぞれの組み合わせ、つまり「中高年層におけるテレビCM」及び「若年層におけるYouTube広告」の効果を広告接触区分で比較検証したい。

分析方法

Resolving LAB環境とAds Data Hub（ADH）環境内で広告接触状況とアンケート結果を連携し、接触者・非接触者の軸で広告施策効果を比較検証した。

分析結果

いずれの広告施策共に、ブランドの認知・興味・購入検討・購入の各KPIが非接触者に対して上昇。
認知はスコア・差分共にテレビCMが高かった。興味はYouTubeで高い結果となり、両広告の購買プロセスにおける強みが示された。

テレビCM×デジタル広告

テレビCM×YouTube広告