「面白い」「見てよかった」を数字で証明する
データ分析の力でコンテンツをより多くの人へ

感覚を言語化する「数字」の力を信じて マーケティング部は私を含めて現在5名のチームです。業務のベースとなっているのは、NHKの看板番組のひとつでもある「NHKスペシャル」の視聴分析。サイトへの流入経路や視聴率推移などを分析し、番組がどのような層に、どのように視聴されているのかをデータから読み解き、改善の提案につなげています。 そのほか、チームとしては「クローズアップ現代」の分析などにも加え、NHKの国際放送「NHKワールドJAPAN」の海外向け広告運用、一般企業などのサイト制作におけるSEO・アクセス解析なども手がけています。 さまざまな業務に取り組むなかで一貫して大切にしているのは、「数字で語ること」。たとえば、あるコンテンツを見て自分が「面白い」と感じ、そのことを熱心に伝えたとしても、相手にはなかなか伝わりません。でも、「この年代の視聴者がこれだけ増え、サイトへのアクセスや滞在時間がこれだけ伸びた」と数字で示すことができれば、その価値は誰の目にも明らかになります。数字は誰にでも伝わる客観的な共通言語。ネット上ではユーザーがどこで離脱しているのか、どんな情報に関心があるのかが手に取るようにわかります。そして、その事実に基づいて、サイトやバナーのデザイン変更、記載すべきキーワードなどを提案する。感覚ではなく、一つひとつ根拠を積み上げてクライアントに説明し、理解してもらった上で改善につなげていく。このプロセスが分析の仕事の醍醐味だと感じています。

国民的番組の戦略をデータで支える 印象に残っている仕事は、現在も深く関わっている「NHKスペシャル」の分析です。番組には「総合視聴率」「視聴占拠率(テレビを視聴している世帯のうち、占めている割合)」といった目標が設定されています。そのなかで私たちのミッションは、Web上のあらゆるデータを分析し、NHK局内のデジタル展開を担当するチームを中心に番組制作や編成担当、宣伝や広報チームなどに「なぜこの数字になったのか」「次に何をすべきか」をロジカルに伝えること。たとえば、Webである記事を読んだユーザーが番組サイトに訪れている事実をデータで証明し、「次はこの層に向けたデジタル展開を強化しましょう」と提案するといったことです。 番組制作者やデジタル展開チームの「たくさんの人に見てもらいたい」という想いを、客観的な数字の裏付けに基づいて今後の戦略に反映させていく。自分の分析結果が番組の未来を動かす一端を担っているという事実に、大きな責任感とやりがいを感じています。ほかにも入社のきっかけになった「クローズアップ現代」の分析や、サイトのディレクションを担当した「みんなでプラス」(現在は終了)など、挙げだすときりがありませんね(笑)。

異色のキャリアを経てたどり着いた天職 私のキャリアは少し変わっているかもしれません。最初はアパレル業界で働き、Web系の広告代理店に転職。そこでWebマーケティングやSEOといったトレンドにも乗って、会社の事業拡大と共に5年ほど経験を積みました。その後、AI開発コンサルティングの会社で自社メディアのプロモーションや大規模なカンファレンス運営を経験しましたが、あまりの多忙さに少し疲れてしまい、次は趣味を仕事にしてみようと釣り関連のWebメディアに転職しました。 ビー・ピー・ネットとの出会いは、釣りメディアで会社員として働きながら、フリーランスとしても活動していた時期です。 知人の紹介で、「クローズアップ現代」のSEOをお手伝いすることになりました。 当初はアドバイスをするだけでしたが、「口で言うだけでは何も変わらない。自分で手を動かした方が納得してもらえる」と感じ、代表の板谷との食事の席で、僕がやりますよと申し出たのが、入社のきっかけです。 入社して成長したと感じるのは、マネジメントの視点です。以前は一人のプレイヤーとして自分の業務に集中していましたが、今は部長としてチーム全体の成果を最大化することが大事。現場の仕事とマネジメントの両立は大変ですが、その分、大きなやりがいも感じています。

数字にならないものを、どう数字化するか ネット上のデータは基本的にはあらゆるものが取得可能です。そうしたなかでいちばん難しく、同時に面白いのが、「数字にならないものを、どう数字化するか」。たとえば、「面白い」「見てよかった」といった視聴者の感情を客観的なデータとして捉えることができれば、コンテンツ制作のあり方を根底から変えることができるかもしれません。アンケート調査ひとつとっても、適切なサンプル数や対象者を設定し、継続的にデータを蓄積していくためのルール作りが必要です。 そのために大切なのが、目の前の膨大なデータの意味をどう因数分解して、どう読み解くか。正解を導くためにどの数字を参照し、どれを捨てるべきなのか取捨選択する。世の中にはまだ活用されていないデータが無数に眠っています。既存の枠組みに囚われず、新しい価値を持つデータを自分たちで見つけ、分析の力で社会に貢献していく。それがこれからの目標です。