PRの効果を事前に予測する

統計的に効果の高いＰＲを割り出す方法

費用対効果と利益の期待値から分析する

どのようなＰＲを行い、どのような成果が出たのかをデータマートとして作成します。

ＰＲのデータを要因項目とし、結果をターゲット項目としてモデルを作ったり、分析したりします。

そうすることで、次のＰＲがどのような効果を出すのか予測できます。

ダイレクトメール、バナー広告、ＣＭ、新聞広告など、さまざまなＰＲのうち、どのＰＲ方法が一番効果的でしょうか。

売上が上がっても、それ以上にコストがかかっていては収益的には赤字です。

利益をコストで割った、費用対効果（ＲＯＩ）を指標にして分析を行うことで、どのようなＰＲを行うのかの判断材料となります。

ＲＯＩだけでなく、利益の期待値も重要な判断材料です。

ＲＯＩや利益を計算するために必要な売上額は、会社に残っている過去のデータを分析して予測します。

ＤＶＤのレンタル事業をしていた米ネットフィリックス社は、映画の頒布権の金額を計算する際に、同じような種類の映画が過去に売り上げた額を参考にしていました。

データマートを作って、検証しよう

まずはデータマートを作成することから始めよう

過去のデータを種類別に蓄積したもの、およびデータサイエンティストが必要な情報を収集して分析したものをデータマートとします。

広告施策に関連する主なデータの種類

ダイレクトメール結果
バナー広告結果
ＴＶＣＭ結果
新聞広告結果
雑誌広告結果

ＲＯＩ（費用対効果）をそれぞれに設定して数値化しよう。

いろいろなデータを１つのデータマートにまとめてしまうことがポイント