ブランド認知率
ブランド認知率は、特定の製品カテゴリーにおいて、消費者が自然に思い浮かべることのできるブランドとして自社が認識されている割合を示すマーケティング指標です。
この指標は、マーケティング活動の成果を測定するものであり、特に新規市場への参入時や新商品のローンチ時、そして大規模なブランディングキャンペーンの効果測定において継続的なモニタリングが必要となります。
ブランド認知率は、マーケティング部門の責任者やブランドマネージャーにとって特に重要な指標であるとともに、経営陣にとっても市場での企業のポジショニングを把握する上で欠かせない指標となっています。
マーケティングのライフサイクル
マーケティング担当者の最も重要な役割は、自社の製品やサービスの認知度を高め、顧客の需要を創出することで、持続的な成長を支えることにあります。
そのため、マーケティング担当者は顧客のライフサイクルに合わせて、様々な活動をすることになります。
また、各ステージのマーケティング活動の最適化のためには、個々の活動に対する指標をモニターすることも少なくありません。
しかし、各ステージの最適化が必ずしも、購買サイクル全体を通した最適化には結びつくとは限らず、購買サイクル全体を最適化するためには、効率的に顧客を次のステージに誘導することが必要です。
そこで重要になるのが、それぞれのステージでのマーケティング活動が、いかに成果（次のステージへの移動）に結びついたかを捉える指標（KPI）を定義して、モニターすることです。
そこで、このノートでは、顧客サイクルの最も最初のステージである「認知」のステージの指標である、「ブランド認知率」を紹介します。
ブランド認知率の概要
認知のステージにおけるマーケティングの目的や役割は、見込み顧客が自社のカテゴリーの製品やサービスの購入を検討した際に、購買候補として思い起こしてもらえるようにすることです。
「認知」のフェーズにおける活動は、テレビCMや、Web広告などの多岐にわたりますが、ここで重要なポイントは、実際に広告を見た人達が、特定の製品カテゴリーの商品（例: ビール）を買おうと思ったときに、自分達の製品を購買候補として検討してくれているか、あるいは思い起こしてくれるかどうかです。
そこで、消費者（潜在顧客）に「糖質ゼロビールについて考えた時に、最初に思いつく企業または商品名を教えてください」といった質問をして、自分達の製品を購買候補として検討してくれているか、あるいは思い起こしてくれるかどうかを測ろうとする指標が「ブランド認知率」になります。
例えば、16名に上記の質問をした際、自社のサービスや製品名を挙げた人が8名だった場合、ブランド認知率は50%になるわけです。
また、ブランド認知率のトレンドを可視化することで、時間の経過とともに、ブランド認知率を改善できているかを理解できます。
ブランド認知率の作り方
ここからは、実際のデータを使ってブランド認知率の計算方法を紹介します。
今回は以下のように、1行が1人の回答者を表し、列には、「回答日」「自社の製品を想起しているかどうか」の情報を持つデータを使って見ていきます。（データはこちらからダウロードいただけます）
なおExploratoryでは、指標を作成するときに2つの方法があります。
- AIプロンプト：自然言語でデータを処理する機能で指標を作成する
- UIメニュー：UIからアクセス可能なメニューでデータを加工して指標を作成する
こちらのノートではそれぞれの方法を紹介します。
「AIプロンプト」は Businessプラン や Personalプラン といった有料ライセンス、またはそれらのプランを トライアル中のユーザー のみご利用いただけます。
また、AIプロンプトはデバイスがインターネットに接続されている場合のみ利用可能です。
上記のプランをご利用でない場合、またはインターネットに接続されていないデバイスをご利用の場合は、「UIでブランド認知率を計算する」のセクションに進んでください。
AI プロンプトでブランド認知率を計算する
こちらのセクションでは、AI プロンプトを使った指標の作成方法を紹介します。（AIプロンプトの詳細については、こちらをご覧ください。）
「AI データ加工」ボタンをクリックして、AI プロンプトのダイアログが表示されたら、以下のようなテキストを入力し、実行します。
月ごとにブランド認知率を計算して
すると、ブランド認知率を計算するためのコードが生成されるので、結果を確認し、「ステップとして実行」ボタンをクリックします。
ステップが追加され、月ごとのブランド認知率を計算できました。
UIでブランド認知率を計算する
ここからはUIでブランド認知率を計算する方法を紹介します。
今回のデータでは「自社の製品を想起している」の列の値がブランド認知の有無を示しており、列の値が「Yes」の人はブランドを認知していると言えます。
そのため、月ごとのブランド認知率を計算したければ、「自社の製品を想起している」が「Yes」の人（行）の割合を計算することで、ブランド認知率を計算できます。
このような計算をするときには、「自社の製品を想起している」の列が「ロジカル型」だと、「TRUEの数」を集計したり、「TRUEの割合」を集計して、コンバージョン数やコンバージョン率を計算できます。
そこで、「自社の製品を想起しているかどうか」の列ヘッダーメニューから「データタイプを変換」、「Logical（ロジカル）型に変換」を選択します。
すると、計算を作成のダイアログが表示されるので、そのまま実行します。
なお、str_logicalは、ロジカル型のデータに変換するための関数ですが、Yes/Noあるいは、1/0のような値しかとらないようなデータでは、特別な設定をする必要がありません。
一方で、Yes/No、あるいは1/0のような値をとるようなデータではなく、例えば、はい/いいえのような値を持つ場合には、true_value
の引数からTRUEに変換したい値を指定することも可能です。
計算を作成のダイアログを実行すると、「自社の製品を想起しているかどうか」列がロジカル型に変換されたことを確認することができました。
チャートの中でコンバージョン率を計算する
「自社の製品を想起しているかどうか」の列をロジカル型に変換したら、チャートの中で直接、ブランド認知率を計算することもできます。また、データ加工のステップを追加して、データとしてコンバージョン率を集計することも可能です。
そこで、まずはブランド認知率をチャート中で計算する方法を紹介します。
チャートビューに移動し、チャートタイプに、ラインチャートを選択します。
X軸に「回答日」を選択し、データを集計したい単位で日付を切り捨てます。（今回は週ごとに切り捨てたいので、「週」を選択しますが、月ごとに集計したければ「月」を、年ごとに集計したければ「年を選択します」）
次にY軸に「自社の製品を想起している」を選択し、集計関数にTRUEの割合を選択します。
これでブランド認知率のトレンドを可視化できました。
ブランド認知率に注目すべき変化があるかを確認する
ブランド認知率をXmRチャートで可視化することで、ブランド認知率に特筆すべき変化が起こっているかどうかを理解することが可能です。
作成したラインチャートのY軸メニューからリファレンスラインを選択します。
リファレンスラインの設定ダイアログが開いたら、リファレンスラインのタイプに「平均値」を選択します。
例えば、2021-03-28以降に新しい施策が始まった場合、ベースデータの範囲に、「以前」を選択し、値には「2021-03-28」と入力して、施策の開始したことで注目すべきか変化が起きているかを確認できます。
続いて、範囲タイプに「管理限界(X)」を選択し、「上(下)範囲の中央線を表示」にチェックを付け、適用します。
これで、ブランド認知率のXmRチャートを可視化できました。
2021/7/18週に、ブランド認知率の向上のシグナルを確認することができましたが、その翌週には、通常のバラツキの範囲内に戻ったため、今後、継続してブランチ認知率向上のシグナルが出るかを確認する必要があると言えそうです。
月ごとのブランド認知率を集計する
データを加工して月ごとのコンバージョン率を集計したい場合、「自社の製品を想起しているか」列をロジカル型に変換した後に、「回答日」の列ヘッダーメニューから「集計」を選択します。
集計のダイアログが開いたら、グループに選択されている「回答日」を「月」単位に丸めます。
続いて、値に「自社の製品を想起している」を選択し、集計関数には、「TRUEの割合」を選択し、実行します。
最後に、集計した列名を「ブランド認知率」に変更し、実行します。
これで月ごとのブランド認知率を計算できました。
