先週は、7年連続で幕張メッセにてシーテックに出展しました。年々、クラウドサービスやデジタルサイネージがもっと認知されてきて、それを感じることは嬉しいです。

1人のバンテンブーズに来た方に「デジタルサイネージの費用対効果はどうでしょうか?」 と聞かれました。この質問を久しぶりに聞きました。10年前はいつも聞かれていました。

2006年頃、デジタルサイネージを使っていた会社は、少数でした。新しいことにリスクしか見えない人たちは必ず費用対効果の話をしました。効果が証明できれば興味を持つということ。新テクノロジーのいつもの鶏卵課題。使ってみないとどうやってデータが取れるのでしょう?

それから10年の現在、デジタルサイネージを入れるところが増えてきました。新規ビルや店舗はディスプレイを入れるが普通になりました。他のみんなが使っているから、費用対効果のことは聞かれなくなりました。

もちろん、私は大切なコミュニケーションツールとしてデジタルサイネージに信じています。15年近く、毎日考えているます。ですが、今でもまだ効果に対してデータが少ないことはとても残念に思います。

自分の経験で知っていることはあります。

2010年に日本初デジタルサイネージ広告媒体に視点者を数えるシステムを提供しました。毎日100万人以上の年齢、性別、視点時間のデータが集まりました。

ヨドバシカメラの秋葉店にも同じシステムを3年以上使っていました。一つのセンサーだけで毎日何千人のデータ集まりました。

どちらの場合でも思った通りのデータが出ました。平均視点時間も計かりました。だいたい1秒未満でした。

スポンサーの方はびっくりしていました。もっと長く見て欲しいかったけれど、世界の事例も同様な数字になっていました。視点者はじっと見るのではなく、ちらったと見る。そのくらいの視点時間でも十分情報は頭に入る。キャッチの情報を気になった場合だけもっとゆっくり見る。(だから、デジタルサイネージコンテンツを一瞬でわかるように作成した方がいいですね。)

コンテンツごとでも視点者データ取得できる環境を作りました。まだまだビッグデータが話題になる前の時代から、皆は大量なデータをどうするかと悩みました。

購買の事例でクライアントと一緒にコンテンツの影響を調べました。アンケートによる、来店者はサイネージを見ました。コンテンツは気に入ったとコメントもありました。しかし、POSデータ(売り上げデータ)を見ると何が何パーセントに上がったは分析しにくかったです。

結局、たくさんの人が見ることは確認できたけど、それ以上の分析結果を見つけることは難しかったです。

難しいといっても不可能ではないです。まだできていないだけです。ダイレクトレスポンス(DR)の業界は100年以上前から言葉の並びの細かい変更をテストして効果を計ることを実施しています。

広告の名人デイヴィット・オグルヴィはキャリアーの最初の何年間ダイレクトレスポンスをやっていて、新聞、雑誌、そしてそのあとテレビについても効果を出す、効果を計ることがとても詳しい人間でした。しかし、ポスターデザインについてこう語りました。

「効果ありのポスターをデザインするノーハウは世の中あまり無いけれど知っている限りのことは教えます。広告の約束は少なくてポスターのコピーを見せて。出来れば、ポスターのイメージにも。できるだけ大きい文字を使って。ブランド名を遠くから見えるようにして。強い色を使って。デザインの中は3つのエレメント以上使わないで。それ以上わかったら、私に教えてください。」

何年も前の話なのに、今でも広告ポスターデザインについてリサーチは少ないです。デジタルサイネージはある意味で紙ポスター(アナログポスター)のデジタル版役割もある。ビデオも見せる。メデイアもなる。できることが増えているのでさらに効果を計ることが難しいでしょう。

ウエブとモバイルの世界はその100年前の効果計るテクニックを使っています。例えば、「A/Bテスティング」。昔は顧客リストにオファー AとオファーBを半分ずつ送って、どちらがレスポンスが高いのか結果を見て。繰り返して、強いオファーを見つけたらお金をかけて大きいリストに送る。インターネットの場合はお客様が見ているのでオファーまたはオファーの中のタイトル、イメージ、コピーをテスティングして改善できる機能は非常に増えてきました。

「ルールエンジン」を使ったら、おてがる netのようなデジタルサイネージも簡単にA/Bテスティングはできます。キーポイントは自動でできるかどうか。テストをするのは面倒になると誰もやりたくないです。

私たちは、これからのクライアントに対して効果を計ったり、いろいろなテストに協力します!本気に計る前は次の3ポイントが必要:

1. 成功になる目標をはっきりに決める。もちろん、数字は意味になるくらいの台数で行われないといけません。(具体的な数字はケースバイケース)
2. コンテンツプランをはっきり決める。コンテンツの種類、更新頻度など。
3. コンテンツ運用及び基本ノーハウを安定しているところまで持ってきて。

その3つを先にしないとGIGOになる可能性が高くなる。GIGOは昔から使っているコンピューター言葉、「Garbage In. Garbage Out」。何かの計算やフォーミュラを使う時、インプットが意味ない(ゴミ)であれば、アウトプットも意味ないでしょう。

次回はデジタルサイネージの費用対効果を全く違う面から考えます。なぜ今、使えばいいのか?