目標CV数の達成率130％超！クリック計測だけでは見えなかった、広告媒体ごとの「CVの伸びしろ」を発見した分析方法とは？

ＳＯＭＰＯダイレクト損害保険株式会社の事業と、ご担当業務について教えてください

当社は、ＳＯＭＰＯグループ内でダイレクト型の損害保険事業を担っています。主力商品は、通販型自動車保険の「おとなの自動車保険」です。

私はマーケティング部プロモーショングループに所属し、主に新規のお客様にお申込みいただくことを目的としたデジタル広告を担当しています。
当社のデジタル広告は、広告代理店への委託とインハウス運用を組み合わせているため、デジタル広告全体を見ながら、広告代理店のディレクションや予算配分の調整などを行っています。

アドエビスを導入した背景を教えてください

動画広告やディスプレイ広告など、商品を知ってもらう役割を持つ施策は、広告を見た直後にコンバージョンするとは限らないため、ラストクリック評価以外の評価方法を取り入れたいと考えていました。

そこで、ユーザーがコンバージョンに至るまでの接点を初回からラストまで確認し、各広告施策がどの程度コンバージョンに関わっていたのかを確認するために、アドエビスを導入し、現在も、認知向けの広告などがコンバージョンまでの過程で、どの程度効果があったかを確認する際に活用しています。

アドエビスのMMM分析を利用しようと思った背景には、どのような課題がありましたか

以前からMMM分析を行っていましたが、得られるのは「マス広告とデジタル広告に、それぞれいくら配分するか」といった大きな単位での分析が中心でした。
一方、デジタル広告を担当する立場としては、検索広告とディスプレイ広告への配分や、同じディスプレイ広告でも、商品を知ってもらうための施策と、見積もりや契約につなげる施策にどのように予算を配分するのかなど、より細かな判断材料が必要でした。

それまでは、デジタル広告の予算配分をどのように決めていたのでしょうか

過去の実績をもとに、仮説立てをしながら予算配分を考えていました。
特に自動車保険は、時期による需要の差が大きい商材です。そのため、過去の傾向と直近の情勢をもとに、「どの媒体なら、予算を増やしても成果を伸ばせるのか」「どの程度まで増やすと、CPAが悪化するのか」を毎月判断しなければなりません。

過去の実績だけでは、こうした判断には限界があります。自分たちなりの仮説はあるものの、「この予算配分が本当に最適なのか」「別の配分なら、さらに成果を伸ばせるのではないか」という疑問が残っていました。 自分たちで試行錯誤して分析したり、生成AIを使ったりして分析することも試しました。ただ、自分たちの仮説を客観的に検証し、予算配分の判断に使えるほど確からしい結果を得ることには難しさがありました。

そのため、自分たちの判断を別の視点から検証する、セカンドオピニオンのような存在が欲しいと以前から考えていたのです。そのタイミングでアドエビスのMMM分析を紹介いただき、利用してみようと思いました。

アドエビスのMMM分析を選んだ決め手を教えてください

主な理由は、導入しやすい価格と、普段から利用しているアドエビスのデータへの信頼感です。

他社のMMMサービスについても話を聞きましたが、高額なサービスが多く、アドエビスのMMM分析とは価格に大きな差がありました。アドエビスのMMM分析は、当社にとって試しやすい価格だったため、利用を決めやすかったです。
すでに日常的にアドエビスを利用しており、そのデータにも信頼を持っていたため、他社サービスと比べて価格が抑えられていても、分析結果への不安はありませんでした。

下記が、媒体別の予算配分を検討する際に用いるMMM分析レポートのイメージです。左側には実績（広告費、コンバージョン貢献数、CPA）を、右側には広告費の総額を変えずに予算配分を見直した場合のコンバージョン貢献数やCPAの予測値が確認できます。

そのため、コンバージョン数を最大化するための「コスト最適化案（下記表①）」や、その予算を投資した結果、発生するコンバージョン数の見込みが「コンバージョン貢献件数予測（下記表②）」で知ることができます。

MMMの分析結果から、どのようなことが分かりましたか

分析結果の大部分は、これまで私たちが持っていた仮説と一致していました。自分たちの考えが大きく間違っていなかったと確認できたことにも、意味があったと思います。

一方で、新しい発見もありました。

これまで積極的に予算を投じていなかった、あるディスプレイ広告に、まだ成果を伸ばせる可能性があることが分かったのです。
もともと、その広告は予算を増やしても、早い段階で成果が伸びにくくなるのではないかと考えていました。そのため、それまでは大きな予算を配分していませんでした。

ところが、MMM分析では、予算を増やしてもCPAが悪化しにくいという結果が出ました。そこで「まだ伸ばせるのであれば、もう少し予算を増やしてみよう」と判断しました。

実際に予算を増やしたところ、成果につながり、現在ではその媒体が当社のKPI達成を支える主要媒体の一つになっています。
分析を行っていなければ、その媒体の可能性には今でも気づけていなかったかもしれません。

予算配分を見直した後、どのような変化がありましたか

MMMの分析結果は、これまで予算を抑えていた媒体への投資を増やす判断や、期待していた成果が出ていない媒体の予算を抑える判断に活用しました。

こうした予算配分の見直しを進めるなかで、目標CV数とCPAの双方を5カ月連続で達成しています。なかには、目標CV数に対する達成率が130％を超えた月もありました。

もちろん、これらの成果はMMM分析に基づく予算配分だけによるものではなく、市場環境の追い風なども影響しています。それでも、分析を行っていなければ、成果を伸ばせる媒体への投資が遅れ、成長余地が限られた媒体へ予算を配分し続けていた可能性があります。結果として、一定の機会損失が生まれていたと思います。

今後、アドエビスとMMM分析をどのように活用していきたいですか

日々の広告運用では、アドエビスでクリックベースのコンバージョン数を確認して改善を進めつつ、MMMは、各媒体のパフォーマンスを横断して捉え、媒体間の予算配分を判断するために活用していきたいと考えています。

媒体の状況や市場環境は変化します。ある時点では評価が低かった媒体でも、運用環境や時期が変わることで、成果が良くなる場合があります。

そのため、今後は月に一度程度、広告予算の配分が適切かを確認する「ヘルスチェック」のような形でMMMを活用したいです。

また、MMMをより有効に活用するためには、統計的な分析方法や、結果の読み解き方を学ぶ必要があります。アドエビスのMMMを継続的に使いながら、社内の分析に関する知識も高めていきたいと思っています。