こんにちは！
株式会社ジャパン・エンダストリアルのインターン生の上原碧以です。
今週は、自社のマーケティング影響度をデータから数字として定量的に評価する仕組みの考案を担当しました。
今週の業務
自社マーケティング影響度の定量評価ロジック構築
今週の業務では、自社のマーケティング施策がもたらす影響度をデータから数字として定量的に評価し、将来的な売り上げ最大化の意思決定を支える自社基盤システムの企画・設計に向けた仕組みづくりに挑戦しました。
特に成果の可視化が難しいマーケティング工程において、各施策の「期待収益可能性」をロジックに基づいて算出する仕組みをExcel上で構築しました。その際、評価の妥当性とロジックの根拠を高めるために、次のことにこだわって構築を進めました。
１．顧客フェーズの定義と移行アクションの明確化
まず、現状のマーケティング施策と顧客の動きを整理し、フェーズを「認知」「理解」「興味関心」「検討」の4段階に細分化しました。単にデータを集計するだけでなく、滞在しているユーザーにどのようなアクション（記事提供やセミナー参加など）を行えば次のステップへ移行するかという明確な移行指標をロジックに組み込みました。
２．「期待収益可能性」の算出ロジックの考案
各工程の施策を直接的な売上とイコールで結ぶことは難しいため、現状の「認知から契約に至るまでの転換率（コンバージョンレート：暫定0.5%）」を定数（アルゴリズムの基盤）として扱いました。
年間想定収益（初年度・次年度の重複分を考慮した2年分のプラン単価等）を、認知ステップの合計段階数で除して一つの認知がつながる収益: 算出します。上記で出した単価に1回あたりの認知数を掛け合わせることで、例えば「工場経営ニュースを1本発信した際、現状の転換率を維持できれば5万円の収益可能性が広がる」といった、施策ごとの期待値である1回あたりの期待収益可能性を一律でシミュレーションできる数式を構築しました。
学んだこと
今週は、マーケティングという不確実性の高い領域において、施策の価値を定義していきました。その中で、一見すると直接的な売上と結びつきにくい定性的な活動であっても、現状の転換率や顧客フェーズの移行条件を構造化して変数として切り出すことで、経営の意思決定に使える「定量的な指標」へと昇華させられる重要性を学びました。
考えを進めるほど、ビジネスモデルの奥深さとロジック構築の難解さに直面しましたが、曖昧な要素を一つずつ分解して数式化する作業自体が、社内の課題やを可視化することにつながることを実感しました。
今後は、今回の直面した課題を解消すべく、提案としていただいた「アメーバ経営」の思想を学び活かせる部分があれば応用し、より洗練されたアルゴリズムの工夫・検討を進めます。
