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事例紹介

課題や目的に沿った形でニールセンの提供するデータをカスタマイズして集計し、分析を提供

視聴者行動分析 事例紹介

企業の課題に対して、最適な分析をご提案し、ご活用いただけるデータ・レポートをご提供します。



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ニールセンのインターネット視聴率データは、「いつ」、「どのサービスが」、「どういう人に」、「どういう使われ方で」、「どのくらい使われているか」を確認することができるデータサービスです。ニールセンのインターネット視聴率データだからできる調査の例をご紹介いたします。





広告主向けパッケージレポート:
ジャンル別デジタルメディアデータパッケージレポート





「ジャンル別デジタルメディアデータパッケージレポート」は、ニールセンが推進するクロスプラットフォームソリューションのキーコンポーネントである、ニールセン デジタルコンテンツ視聴率(Nielsen Digital Content Ratings、以下DCR)で提供するPCとモバイルを横断したトータルデジタルでの透明性のある「人」ベースのデジタルメディアデータを、広告主向けメディアプランニング用途にカスタマイズしたレポートです。

ニールセン デジタルコンテンツ視聴率(DCR)は、すべての主要なデジタルデバイスやプラットフォームにわたって、ネットユーザーのデジタルメディア視聴を包括的に測定することで、複雑なマルチプラットフォーム、マルチデバイス、分散視聴環境に対応し、透明性を担保した第三者が計測する「人」ベースのリーチ計測で、公平な媒体評価、メディアプランニングのための標準指標を提供しています。

広告主向けの「ジャンル別デジタルメディアデータパッケージレポート」は、広告主がキャンペーンターゲットを設定し、デジタル広告の出稿計画を作成する際に有用な、デジタル媒体のジャンル別のメディアパワーの比較を可能にするレポートです。


◆仕様概要
「ジャンル別デジタルメディアデータパッケージレポート」は、デジタル媒体への出稿時におけるターゲット戦略実行を容易にするために、細分化された媒体のジャンル別の各デジタル媒体の月間視聴者数、リーチ%、平均フリークエンシー、GRP、性年齢別の視聴者構成比などを一覧で参照することができます。同一ジャンル内の媒体におけるリーチ力を横並びで比較できる他、広告のターゲットである視聴者がどの媒体にいるのかを直感的に把握することができますので、GRPの大きな媒体を選定することはもちろん、自社が広告の目的とするターゲットリーチの高い媒体を選定することも可能です。

「ジャンル別デジタルメディアデータパッケージレポート」は、各ジャンル別、媒体別の月間サマリーシートをマイクロソフト パワーポイント形式にて、また、サマリーシートの元になるデータ数表一覧をマイクロソフト エクセル形式 にて、これらを4半期ごとに更新されたレポートファイルとしてご提供いたします。

主なデータ分析軸
主要指標による媒体別視聴状況/性年齢別視聴者構成比
プラットフォーム別視聴者構成比(PC、モバイル、PC&モバイル)
媒体ポジショニングマップ(視聴者数/視聴時間/フリークエンシー)


媒体ジャンル一覧(2022年5月現在)

  • オンラインモール
    オークション・フリマ
    動画
    テレビ局
    音楽配信
    音声ストリーミング
    ニュース
    新聞社
    スポーツ新聞社
    IT&ビジネス
    女性
    女性誌
    レシピ
    子育て
    ポータル
    ソーシャルメディア
    ゲーム情報
    コミック
    自動車情報
    不動産情報



レポート画面サンプルイメージ


主要指標 数表

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性年齢別 利用者数構成比

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プラットフォーム別 利用者数構成比

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ポジショニングマップ

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価格


広告主が必要とする媒体ジャンルごとの購入が可能です。データは4半期ごとに更新されます。年間を通じての購入のほか、単発での購入も可能です。
5ジャンルまで1レポート当たり300,000円(税別)、以降追加1ジャンルに付き50,000円(税別)
年間契約金額については弊社営業部までお問い合わせください。





事例1:デマンド・サイド・プラットフォーム(DSP)事業者様向け



[事例1]
DSP企業様が媒体資料に自社媒体の他社に対する優位性やポテンシャルを示すデータ掲載するために行った分析事例をご紹介致します。

分析視点

DSP企業様が保有するパートナーのマーケットプレイスが持つ媒体価値(リーチのポテンシャル)をインターネット視聴率データを使って算定し、他の主要プラットフォームとの重複利用状況を確認しながら、DSPアドネットワークを出稿プランに加えることにより新たに得られるリーチの増分(インクリメンタルリーチ)のシミュレーションを行いました。

主要プラットフォームだけへの広告出稿では届かないユーザーにリーチできることを、公平かつ中立的な第三者機関の調査結果で示すことで、より説得力を持って自社媒体の価値を伝えていただけるようになりました。

分析結果

・各媒体のリーチ測定結果
[DSPアドネットワーク]は39.4% / [プラットフォーム-A]は24.5% / [プラットフォーム-B]は53.2%でした。

・インクリメンタルリーチの測定結果
[プラットフォーム-A]と[プラットフォーム-B]へ出稿した場合、重複を除いた利用者数約5,847万人にリーチすることが可能です。(図表#②~⑦の合計)この2つのプラットフォームだけでも広くリーチできることがわかりましたが、さらに、 [DSPアドネットワーク]を加えたプランとすることによって、インクリメンタルリーチとして利用者数で新規に約1,465万人に対してリーチできることがわかりました。(図表#①)

また、[プラットフォーム-A]単独の出稿プランに[DSPアドネットワーク]を加えると、インクリメンタルリーチとして約2,387万人にリーチできることがわかりました。(図表#①+⑤の合計)

[図表:調査対象3媒体間の利用者数規模と重複利用状況]

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[Source: Nielsen Mobile NetView月間データ(18歳以上の男女)、サンプルレポート]

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[Source: Nielsen Mobile NetView月間データ(18歳以上の男女)、サンプルレポート]

分析結果の活用方法

公平かつ中立的な第三者機関の調査結果として、自社媒体ネットワークのポテンシャルを表すことができます。自社のセールスシート・PR資料として自社媒体の強みを外部に向けて発信します。




事例2:Twitter Japan 株式会社
「Twitter」ユーザーとノンユーザーのインターネット利用動向分析の事例





分析結果

「Twitter」利用者率の高いゲームアプリは「ラブライブ!スクールアイドルフェスティバル」で、このゲームアプリを利用している人のうち78%が「Twitter」を併用していました。ゲームアプリ利用者は「Twitter」を併用している割合が高く、10番目のアプリでもほぼ半数の人が「Twitter」を併用していました。

また、ショッピングアプリで最も「Twitter」利用者率が高かったのはハンドメイド商品のフリマアプリ「ミンネ」(64%)で、次いで2位に「メルカリ」(56%)、3位に「フリル」(55%)となっていました。ショッピングアプリの中でも、特にフリマアプリを利用している人は「Twitter」併用率が高い結果となりました(図表1)。

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また、オンラインショッピングを利用している合間に起動されるアプリ(利用者数TOP5)を見ると、「Amazon」と「楽天市場」、「メルカリ」の3つのアプリすべてで、「LINE」が最も多くの人に利用されていました。2位以下のサービスは、ショッピングアプリにより異なるものの、「Google検索」や「Gmail」、「Twitter」、そしてその他のショッピングアプリが続く結果となりました。「Amazon」と「メルカリ」を利用している合間に起動されるアプリの利用時間を見ると、TOP5の中では「Twitter」が最も長時間利用されていました(図表2)。

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次に、「Twitter」ユーザーとノンユーザーが、2015年7月~12月の間で新しくリリースされたゲームを利用した平均の個数を比較すると、「Twitter」ノンユーザーが半年の間に平均して2個の新規ゲームアプリを利用していたのに対し、「Twitter」ユーザーは2.9個利用しており、ノンユーザーよりも約1個多い結果となりました(図3)。

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分析視点

- ゲームアプリやショッピングアプリ利用者の「Twitter」利用状況

- 「Twitter」ユーザーとノンユーザーの新規ゲームアプリの利用状況

- ゲームアプリやショッピングアプリ利用中の他アプリの利用状況

- 「Twitter」ユーザーのうち、ゲームヘビーユーザーの1日のアプリ利用状況




事例3:Twitter Japan 株式会社 チーム Sales Researchの事例


Twitterユーザーのインターネット利用行動の特長を分析し、媒体資料、営業資料、外部セミナー資料等へ引用。また、分析結果をツイートするなど対外発信データとして活用。
分析内容
スマートフォン上で、Twitterユーザーの特長を把握。
また、Twitterユーザーとノンユーザーを比較し、ECサイトや、ゲームアプリの利用状況を分析。 メディアとしてのTwitterの優位性を示すデータとして活用。
Twitterユーザーのインターネット利用行動の特長を分析し、媒体資料、営業資料、外部セミナー資料等へ引用。また、分析結果をツイートするなどデータを活用した対外発信データとして活用。
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分析内容

スマートフォン上でのTwitterユーザーの特徴を把握。
また、Twitterユーザーとノンユーザーを比較し、ECサイトや、ゲームアプリの利用状況を分析。 メディアとしてのTwitterの優位性を示すデータとして活用。




ニールセンが日本で提供している視聴者分析サービス


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