マーケティング活動の成果把握を行い、成果獲得のためのPDCAサイクルを適切な投資配分にて実行するのは非常に重要です。販売数量は直接的な1つのモニタリング指標ですがマーケティング活動の結果的データであり、クライアント企業においてはマネジメントの観点からこれに先行するような指標が求められており、種々の調査結果を利用し事業実態に即したKPI指標の発見・検証が必要となっていました。

・事業の実態である実販売数量データと消費者行動との関係をモデル化し、指標間の関連性を分析する。
・調査データ内を消費者行動としてモデル化し、実態データである販売数量と結びつけることによって成果獲得検証の際の
　ボトルネックの発見にもつながる。

上記モデルの特徴は、販売数量を成果として捉え、これに至るステップの分解を消費者行動に即してモデル化している点で、消費者が製品をどのように知覚すれば購入意向として態度を形成し、活動意欲へと結びついたのかを説明しているという点にあります。このモデルにおける項目の1つ1つがKPI項目の候補となり、それぞれの対になる関連性を分析し全体を繋げることで、目的とする販売数量の獲得のために消費者にどのようにアプローチを行うべきなのかを明確にすることができています。例えば、消費者との最初の接点である「製品知覚」において、製品がどのように消費者にイメージされているのかをモデルにおいては重要視しており、マーケティングアクションの目標を「○○イメージを獲得する」などのように明確にすることで種々のプランニングの方向性を統一することができるようになります。

・単純な2項目間での関係性を確認し実販売データとの関連の高い指標の発見を行う
・異なる集計ベース、指標間での組み合わせで実販売データとの関連性の探索を行う

2項目間の関連性は、時系列変化にともなう販売実績の上下変化推移をより良く追随する傾向の指標が選ばれるように相関係数を参考に決定を行います。集計ベースを変化させながら最も高い相関係数が得られる関係における指標をKPIとして選択していきます。

現状の課題を明確にし、既存データについて一部分析トライアルを実施しながら、ゴールイメージの共有と解析に必要なデータなどの整理を実施。

分析フェーズ：

現在のマーケティング課題の元でそのKPI指標は有効にビジネスを判断しマネジメントできる指標であるのかなど、検証課題のヒアリングとデータ分析結果による検証とディスカッションを通して、知見を1つ1つ積み上げ運用フレームの構築を進めていった。

探索分析結果のとりまとめ：

トライ＆エラーの分析を通じて得られた有効なKPI指標と、その目標値の設定について最終的なとりまとめを行った。