はじめに
プログラマティックリサーチとは、マーケットプレイス環境においてアンケート回答の売買を自動化することです。この種のシステムでは、取引は最小限の人手で自動的に行われます。
従来の手動サンプリング――多くの場合スプレッドシートやメールに依存していたやり方――を置き換えることで、プログラマティックなサンプリングは大きなメリットをもたらします。企業は、コストの削減、エラー率の低下、不正の抑止強化、そして世界中の回答者プールへの容易なアクセスといった、大規模な効率化を実現できます。
どれも魅力的に聞こえますが、ではリサーチ／インサイトの担当者は、高品質な回答とプログラマティックリサーチを本当に両立させるにはどうすればよいのでしょうか。
プログラマティックリサーチにおける品質維持の重要性について、特にバイヤーの視点からもっと知りたい方へ。Trust and Safety 担当副社長のジミー・スナイダー（Jimmy Snyder）とシニアプログラムマネージャーのシェルビー・ダウンズ（Shelby Downes）が、絶えず変化する状況の中で高品質を維持する最善の方法を解説します。
正確なインサイトを取得する高度なソリューション
プログラマティックリサーチを検討するバイヤーはしばしば、自分たちのデータの真正性や、受け取るアンケート回答が本物でインサイト創出に十分信頼できるかどうかを心配します。
「過去5年で不正は著しく増加しました」とスナイダーは語ります。「私たちの業界を、組織化された不正グループが成長し、連携し、驚くべき勢いで攻撃しているのを目の当たりにしてきました。」
Cintが不正への対処とデータ品質、正確性の確保のために講じた主要な取り組みの一つが、Trust Scoreモデルの導入です。実在の人々から得た真正なインサイトを提供するという当社のグローバルなデータ品質コミットメントの中核であるTrust Scoreは、不正を事前に予測します。機械学習モデルが参加者の行動を知的に評価し、良質な消費者インサイトを損なうおそれのある低品質データを排除します。
CintはCint Trust Scoreモデルを中心とした多層的な品質管理体制を構築し、不正を事前に予測、排除します。AI／機械学習モデルが回答者の行動シグナルを数百種類評価し、疑わしいセッションを即座にブロックする。いわば「ボットにはボットで対抗する」アプローチです。
参加者が調査ワークフローに入るたびに、Cint Trust Scoreは当社の膨大なデータプールに照らしてその人の過去の活動を評価し、あらかじめ定められた多様な基準に基づいて真正性を採点します。
端的に言えば、私たちはボットにボットで対抗しているのです。
Trust Scoreに加えて、Cintは世界最大のリサーチマーケットプレイスであるCint Exchangeを通じて Automated Fielding（自動フィールド） 機能も提供しており、AIによるクォータのバランシングサポートで不正の抑止に貢献します。
また、サンプルブレンドという論点もあります。サンプルブレンドとは、どのパネルがプロジェクトに回答者を供給するかをコントロールすることです。これにより時間の経過があってもサンプルの構成を担保し、特定のパネルが大半を占めることで生じるバイアスを避ける助けになります。
「Cint では、バイヤーはサンプルブレンドを完全にコントロールできます。これにより、パネルサプライの比率を維持し、偏りのない状態を保てます」とジミー・スナイダーは言います。「当社のアカウントチームは常に待機しており、お客様それぞれのビジネスモデルに最適なブレンドを導くお手伝いをします。」
自動フィールドも重要な役割を果たします。「不正者はよく、特定の調査を狙って短時間に大量の低品質回答（bad completes）を流し込む “ベロシティ攻撃” を使います」とシェルビー・ダウンズは述べます。「自動フィールドにより、クライアントはプロジェクトへのサンプル流入スピードをコントロールできます。つまり、クライアントがデータを確認して警戒を発する前に不正者が全クォータを埋め尽くすことが難しくなるのです。」
コスト削減と時間短縮
従来型のリサーチ手法は、金銭面でも時間面でもコストがかかる場合があります。プログラマティックなアプローチを有効化することで、時間と費用の両方を節約できます。
データ品質が低いと、バイヤーは期待したサンプル回収を完了できず、調査をやり直す羽目になるかもしれません。サプライ側の顧客にも影響が及び、リバーサル（取り消し）によってコスト上の頭痛の種が生じます。
さらに、強化された不正対策ソリューションが必要になることで、クライアントのコストは上昇しています。市場調査やインサイト担当者にとって予算制約が引き続き懸念である中、どのようにすれば品質とコストの折り合いをつけられるでしょうか。
「リサーチャーはプロジェクトを設定したら、他の優先業務に取り組んでいる間にそのまま回しておけます」とドーンズは言います。「Cintの品質チェック機構が、サンプルがプロジェクトに流入するのと同時に自動で検査します。サンプルを制限するエラーがあれば、リサーチャーに自動アラートも送信します。」
市場調査のバイヤー側の多くの顧客にとって、時間はしばしばお金と同じくらい貴重です。リサーチの結論を出すまでに遅延が生じるのではないかという不安は常にあり、最悪の場合、低品質データが大切なクライアントを失う結果につながることさえあります。
「プログラマティックリサーチは、リサーチャーの調査を受ける準備ができた、事前プロファイル済みのグローバルな回答者プールとリサーチ企画者をつなぎます。リサーチャーが適切な候補者を探し回る時間を費やす必要はありません」とドーンズは言います。
「クライアントは、調査内でバランスのとれた代表性を確保するためにクォータを設定します」とドーンズは続けます。「しかしCintはクォータのテンプレートを提供することで、クライアントの時間を節約します。リサーチャーはCintが設計したテンプレートを選ぶことも、自分たちでテンプレートを作成することもできます。」
Cint は、技術面と運用面の品質ソリューションに多額の投資を続けるとともに、プロジェクト管理をさらに自動化できる手段をお客様に提供し、調査に費やす時間を削減しています。
人的な要素を決して軽視しない
品質とプログラマティックリサーチを両立させるうえで高度な技術的ソリューションが極めて重要な役割を果たす一方で、実際の人間もなお、リサーチの品質形成において大きな役割を担っています。
そのために、Cintはオペレーションプログラムを通じて人材を配置しています。これにより、自動化された技術が見落とすものを拾い上げる施策やプロセスを実装できます。結果として、Cintは人間中心の枠組みを得て、製品のイノベーションと、Cint Exchange上で提供する保護の強化を実現しています。
「Cintのオペレーションプログラムは、バイヤー、サプライヤー、回答者、プロダクト、サービス／オペレーションという、すべての品質の柱にわたって品質を管理、維持するよう設計されています」とドーンズは述べます。
たとえば、異常なリコンサイルをフラグする仕組みを備えています。これは、すべての完了データを拒否してしまうといったバイヤー側のエラーに起因する場合があります。当社のテクノロジーは、そうしたリバーサル（差し戻し）を自動的に完了へ戻し、バイヤーに通知します。バイヤーはそこで評価し、正しくリコンサイルできます。さらなる支援が必要であれば、当社の各国スタッフが待機しています。
ドーンズの言葉を借りれば、「最良の結果を得るために、人間はテクノロジーと足並みをそろえて働く」のです。
おわりに
テクノロジーだけで完璧なデータ品質を保証することはできません。品質管理の手段を包括的かつ効果的にするためには、我々人間の要素が依然として極めて重要です。
Cintでは、テクノロジーと人間が連携して最も正確で信頼できるインサイトを提供し、リサーチャーがプログラマティックリサーチの恩恵を享受しつつ、その課題を乗り越えられるようにしています。
プログラマティックリサーチについて話し合いたい方は、LinkedInの当社ページでぜひ会話にご参加ください。
