プロジェクト一覧
| プロジェクト名 | 状態 | 最終更新日 | 操作 |
|---|---|---|---|
| CM_春キャンペーン | 完了 | 2025/04/17 | |
| CM_2025冬セール | 進行中 | 2025/03/05 | |
| 新商品ローンチ_2024 | 完了 | 2024/12/10 |
サンプルデータで試してみませんか？
実際のデータが準備できていなくても、サンプルデータを使ってツールの機能を確認できます。
STEP1: データ登録ウィザード
TVCMデータファイルをドラッグ＆ドロップ
または
CSVファイル形式（.csv）
| 日付 | GRP | 出稿費用（万円） |
|---|---|---|
| 2025-04-01 | 120 | 240 |
| 2025-04-02 | 98 | 196 |
| 2025-04-03 | 145 | 290 |
ガイダンス
放映日・放映GRP(15秒換算) または出稿額の列があればOKです。
両方ある場合はより精緻な分析が可能になります。
必要なデータ形式:
- 日付（YYYY-MM-DD形式）
- GRP値または視聴率
- 出稿費用（任意）
よくある質問:
GRPとは何ですか？
Gross Rating Pointの略で、CMの延べ視聴率を表します。例えば、視聴率10%の番組で1回CMを流すとGRP=10となります。
日別データがない場合は？
週次や月次のデータでも分析可能です。その場合は集客データも同じ粒度に揃えてください。
集客データファイルをドラッグ＆ドロップ
または
CSVファイル形式（.csv）
| 日付 | 来店数 | WebCV数 |
|---|---|---|
| 2025-04-01 | 845 | 126 |
| 2025-04-02 | 792 | 118 |
| 2025-04-03 | 921 | 137 |
ガイダンス
日付と数値の2列だけでも分析可能です。複数指標がある場合は後で選択できます。
使用できる指標例:
- 店舗来店数
- Webサイト訪問数
- コンバージョン数
- 商品購入数
- お問い合わせ数
ヒント:
TVCM出稿データと同じ日付範囲・粒度のデータを用意することで、より精度の高い分析が可能になります。
複数の指標を含めると、どの指標にTVCMが最も影響を与えているかを比較できます。
CSVファイルをアップロード
手動入力
| 調査日 | 認知率（%） | 操作 |
|---|---|---|
| 2025-04-01 | 34.2 | |
| 2025-03-01 | 32.5 | |
| 2025-02-01 | 30.8 |
ガイダンス
月次ブランド認知率や好意度などのデータがあれば登録してください。無い場合はスキップ可能です。
活用できる認知指標例:
- ブランド認知率
- ブランド好意度
- ブランド利用意向度
- CM認知率
- キャンペーン認知率
ご注意：
認知指標は通常、集客指標よりも測定頻度が少ない（月次や四半期）場合が多いです。月次データしかない場合でも分析は可能です。
① 他メディア出稿データ
Web広告やSNS広告など、TV以外のメディア出稿量があれば登録してください。
他メディアデータをドラッグ＆ドロップ
② キャンペーンカレンダー
プロモーションや季節要因などのイベント情報を登録してください。
カレンダーファイルをドラッグ＆ドロップ
③ 気象データ自動連携
天候が売上に影響する場合は、自動で気象データを取得します。
ガイダンス
これらの補助データは任意ですが、入力いただくことでより精度の高い分析が可能になります。
各データの活用方法:
- 他メディア出稿データ：
Web広告などの効果を除外し、純粋なTVCM効果を抽出できます。 - キャンペーンカレンダー：
セールやイベントによる一時的な売上増加を考慮します。 - 気象データ：
天候による来店変動を除外し、TVCMの純粋な効果を測定できます。
効果測定の精度向上：
これらの補助データを追加することで、分析の精度（決定係数R²）が平均で15～20%向上するケースが多く見られます。
STEP2: 分析設定確認
分析基本設定
※複数の指標を選んだ場合は別々に分析します
詳細設定（オプション）
※CMの効果がどれくらいの期間持続するかの設定です
※土日祝日など曜日による来店変動を考慮します
※季節による来店変動を考慮します
※結果のブレ幅を示す信頼区間の設定です
分析ロジックの説明
この設定では以下の計算ロジックが使用されます：
CMの効果が時間と共に薄れる仕組み
TVCMを視聴した人の記憶は日が経つにつれて徐々に薄れていきます。このツールではアドストックモデルを使って、この効果の減衰を自動的に計算します。
複数要因を同時に考慮
TVCMだけでなく、他の広告、曜日効果、季節効果など複数の要因を同時に分析し、TVCMの純粋な効果を抽出します。
モデル自動選択のメリット
データに最適なモデル（時系列回帰、BSTS、Geo-Lift等）を自動選択します。専門知識がなくても最適な分析手法が適用されます。
推奨設定について：
ほとんどの場合、自動計算で最適な設定が選択されます。特別な理由がない限り、推奨設定のままご利用ください。
データ確認：
TVCM放映データと集客データの期間が一致していることを確認してください。大幅に異なる場合は精度が低下する可能性があります。
STEP3: 解析実行
解析準備が完了しました
すべての設定が完了しました。「解析スタート」ボタンをクリックして分析を開始してください。
STEP4: ダッシュボード
増分来店数
+17.5%+1,240
人/月
増分CV数
+22.8%+320
件/月
ROAS
目標達成230%
シミュレーション
予測効果：
TVCM効果概要
GRP-効果曲線（予算効率）
認知度推移とTVCM出稿量
曜日別効果
時間帯別効果
STEP5: レポート出力・シミュレーション
レポートプレビュー
TVCM効果測定レポート
CM_春キャンペーン 2025年3月-4月
分析日: 2025/04/17
プロジェクト: CM_春キャンペーン
サマリー
TVCM総出稿量
2,450 GRP
総投資: 4,900万円
増分来店効果
+1,240人
+17.5%の増加
投資対効果
ROAS 230%
目標ROAS: 200%
主な分析結果
1. TVCM出稿による純増効果は約1,240人の来店増（+17.5%）と320件のCV増（+22.8%）が確認されました。
2. 効果の持続期間は平均7.2日で、放映後1-2日目の効果が最も高くなっています。
3. 土日の放映効果が平日より約26%高く、19-22時の時間帯が最も効率的でした。
TVCM出稿と効果の推移
グラフ表示部分
次回施策への提案
1. 土日の19-22時帯の出稿比率を現在の30%から50%に引き上げることで、費用対効果の15%向上が見込めます。
2. 日次GRP上限は120を目安とし、それ以上の集中投下は効率低下につながります。
3. 現状の出稿規模から20%の予算増加で、効果の更なる拡大が期待できます（シミュレーション結果参照）。
詳細シミュレーション
シミュレーション結果
土日夜間帯の比率増加により、効率向上
目標ROAS(200%)を達成可能
次のステップへの提案
- このレポートをマーケティング責任者や経営層と共有し、次期予算への基礎資料としてご活用ください
- シミュレーション結果をもとに、次回CM出稿の曜日・時間帯配分を最適化すると効果向上が期待できます
- 「クリエイティブ別効果分析」機能（βリリース中）の利用もご検討ください