企業の広告宣伝担当者、2019年は統計モデル・AI・機械学習に力を入れたい【サイカ調べ】

サイカは、「企業の広告宣伝担当者103名に聞いた 広告の効果測定方法に関するアンケート調査2019年版」の結果を発表した。オフライン広告領域における調査・研究レポートの第8弾となるもので、同調査2018年版との比較を行っている。

広告効果の測定手法、過去の出稿額より統計・AI重視の傾向

まず、「現在用いている広告効果測定の分析手法」「今後用いたい分析手法」を聞くと、「現在用いている広告効果測定の分析手法」では、「過去の出稿額データを基にする前年度ベースでの判断」52.4％がトップ。以下「収集した売り上げや出稿データの集計」47.6％が続いた。一方で、「今後用いたい分析手法」では、「統計モデル・AI・機械学習などの技術を用いた、広告効果の数値化、および最適な予算配分のシミュレーション」41.7％が最多になった。

 

実際に「現在用いている手法」を見ると、「統計モデル・AI・機械学習などの技術を用いた、広告効果の数値化、および最適な予算配分のシミュレーション」などの、高度な分析手法を取り入れている企業は、前年の4.9％から10.7％と、占める割合はまだ少ないが2倍以上に増加している。

 

課題はやはり「データの収集自体が難しい」こと、人材不足にも悩み

「分析に取り組む上で課題となる要因」について聞くと、「オフライン領域のデータや、外部のデータを収集することが難しい」44人が、前年に続き最多。 以下、「社内のリソース（人手）が足りない」「オフライン領域のデータや、外部のデータが信頼できるデータか疑わしい」「分析に関する知見が足りていない（分析できる人間がいない等）」が続く。

 

しかしこうした状況に対し、広告宣伝担当者が取り組んでいる内容は多岐にわたっており、「外部要因も含めて統合的に分析している」は約10％増加した。逆に「今後取り組みたい分析はない」は、前年から約10％減少している。

 

また、「インターネット広告・オフライン広告に加えて外部的な影響要因までを含めた統合分析」のみ、「今後取り組みたい」が「現在取り組んでいる」を上回った。

 

調査概要

• 【調査対象】インターネット広告およびオフライン広告の両方を出稿している企業の勤務者、その企業にて直近1年以内もしくは現在オフライン広告出稿業務に従事する者
• 【調査方法】Webアンケート調査
• 【調査時期】2019年4月
• 【サンプル数】103名