コラム

Web広告のCPA悪化やCookieレス化が進み、「届けたい人に届けられない」というマーケターの悩みが深刻化しています。その一方で、音楽ライヴを中心とするリアルイベント市場は拡大を続けており、熱量の高いファン層が市場を牽引する構造が生まれています。

 

ここでは、最新のファン消費データとターゲット逆算のフレームワークをもとに、ライヴ協賛のターゲティング精度を高める具体的な設計方法を解説します。

 

音楽ファンの購買行動はなぜ特別なのか

音楽ファン、とりわけ「推し」がいるファンの消費行動には、一般的な広告ターゲットとは大きく異なる特徴があります。最新の調査データをもとに、その実態を見ていきましょう。

 

推し活ファンは「一般的な購買ファネル」を逸脱する

消費者「認知→興味→比較検討→購入」というプロセスを踏んで購買に至るとされますが、推し活ファンにはこのプロセスが当てはまらないことが多いのが現状です。

 

ビデオリサーチが2025年に実施した推し活研究では、推しが関与する商品・サービスに対して「必要性・価格に関係なく購入する」と答えた層が一定数いることが明らかになっています。「多少金額が高くても買ってしまう」「価格で購入意向は変わらない」という項目でも、3〜4割の回答者が「あてはまる」と答えました。

 

つまり推し活ファンの購買行動は、「認知→即購入」というショートカットをたどります。比較検討のプロセスをスキップして財布を開く消費者が、ライヴ会場に数百〜数万人単位で集まっているのです。

 

支出額は右肩上がりだが「支出する人数」は減少している

博報堂が毎年実施する「コンテンツファン消費行動調査2025」によると、推し活を含むコンテンツファンの1人当たり年間支出額は85,137円（前年比+6,034円）で過去最高を更新しました。音楽ジャンルのリアルイベント市場（コンサート・フェス）の推定規模は1兆2,596億円（前年比+22%）に到達し、熱量の高いファンが市場を力強く牽引していることがわかります。

 

一方で、同調査ではリアルイベント市場への支出層が2019年比で-37.1%（648万人減）と、支出する人数は減少していることも示されています。市場全体の規模は拡大しているのに人数は減っている——これはすなわち、「少数の熱狂的ファンが市場全体を支える構造」への転換が起きていることを意味しています。

 

ファンコミュニティへの帰属が消費継続性を高める

会津大学の研究では、ファンコミュニティに所属している人は、所属していない人と比べて「再購買意図」「推し活継続性」のいずれの項目でも高い値を示すことが確認されています。仲間意識が高まっても、コレクター的な競争意識が生まれても、どちらに転んでも消費は継続する——それがファンコミュニティの独特な構造です。

 

ファン心理が購買行動を安定的に後押しするこの構造は、広告にとって「解約されない顧客基盤」のような役割を果たします。そしてライヴ会場は、そうしたファンコミュニティが物理的に一箇所に集まる、唯一無二のリアル接点です。

 

音楽ジャンルとファン属性の相関を知る

ライヴ協賛でターゲティング精度を高めるには、「どのジャンルのライヴに協賛するか」の選定が出発点になります。音楽ジャンルとファン属性の間には、データで裏付けられた明確な相関関係があるからです。

 

ジャンルとファン属性には社会学的な相関関係がある

音楽社会学の知見によれば、音楽ジャンルの好みは個人のアイデンティティや価値観・ライフスタイルと深く結びついており、年齢・性別・職業・所得層との相関が実証されています。

 

つまり「協賛するジャンルを選ぶ」という行為は、そのまま「アプローチするターゲット層を選ぶ」行為として設計できる、ということです。Web広告でいえば、ターゲティング条件を設定する作業に相当します。

 

主要ジャンル別：ファン属性と消費傾向の早見表

ジャンルごとのファン層とその消費傾向を把握しておくことで、自社の訴求したいターゲットとのマッチングがしやすくなります。以下の早見表を協賛先選定の出発点として活用してください。

 

ジャンル	主なファン層	特徴的な消費行動	協賛向き業種の例
J-POP（アイドル系）	10〜30代・女性中心	グッズ・ライヴ・配信に高支出、CD複数買い文化あり	化粧品・アパレル・食品
ロック・バンド系	20〜40代・男女	アパレルグッズ購入・フェス複数参加・こだわり消費	飲料・車・ガジェット
K-POP	10〜30代・女性中心	SNS発信力高・トレンド感度高・デジタル×リアル併用	コスメ・ファッション・通信
アニソン	10〜30代・男性比率高	コレクション消費・配信コンテンツ課金・熱量高	ゲーム・IT・EC
ジャズ・クラシック	30〜60代・高所得層	単価高・上質志向・リアル体験重視	金融・不動産・高級品

 

この表はあくまで傾向の把握を目的とした出発点です。実際の協賛先選定では、特定アーティストのSNSフォロワーデータや主催者が保有する来場者データと照合し、自社ターゲットとの一致率を定量的に検証することが不可欠です。

 

年代別ファン特性も選定基準に加える

ジャンルと並んで重要な軸が「年代」です。同じ音楽ジャンルのファンでも、世代によって消費行動の特徴や、企業の施策との相性は大きく変わります。

 

10〜20代のファン層は、複数のSNSプラットフォームを横断しながら情報を発信する習慣があります。音楽消費自体もストリーミングが中心でデジタル完結しやすい世代であるため、SNS連動型のキャンペーンやUGC（ユーザー生成コンテンツ）を促すフォトスポットとの相性が特に高く、採用ブランディング施策としても有効です。

 

30〜40代は可処分所得が高く、ライヴへの遠征や複数公演への参加にも積極的な傾向があります。購買転換率・LTVの向上を狙う施策との親和性が高く、全国ツアー帯同協賛と組み合わせることで複数回の接触機会を計画的に創出できます。50代以上はリアルな体験価値を重視する傾向が強く、信頼性の高いブランドへの親和性も高いため、高単価商材や金融・不動産分野との相性が良い層です。

 

ターゲットから逆算する！音楽LIVE協賛の進め方

「なんとなくイメージが合いそう」という感覚で協賛先を選ぶ時代は終わりつつあります。ここでは、自社ターゲットを起点にアーティスト・メニュー・CV設計まで一気通貫で組み立てる、実践的な3ステップを解説します。

 

自社ターゲットのペルソナ＋音楽嗜好を定義する

協賛先を探す前に、まず「自社が届けたい相手」の解像度を上げる必要があります。多くの企業はペルソナ設計を行っているものの、「年齢・性別・職業」止まりで、「どんな体験にお金を使う人なのか」という消費スタイルまで掘り下げられていないケースが少なくありません。

 

既存顧客の購買データやCRMから傾向を読み取り、必要に応じて顧客インタビューも組み合わせて、ターゲットの「体験消費のパターン」を把握しましょう。その人がコンサートに行くとしたら何を聴きに行くのか、ライヴには一人で行くのか友人と行くのか——そういった解像度まで持てると、協賛先の絞り込みが格段にしやすくなります。

 

候補アーティストのファン属性データを検証する

ターゲット仮説が固まったら、次は候補アーティストのファン属性データと照合します。感覚での判断ではなく、データによる裏付けを取るのが精度向上のポイントです。

 

具体的には、候補アーティストのSNSアカウントの調査のほか、そのアーティストのライヴに過去どのような業種の企業が協賛してきたかを調べてみましょう。化粧品・アパレル・食品メーカーの協賛が多ければ「20〜30代の女性ファンが多い」という仮説の補強材料になります。

 

協賛メニューとコンバージョン設計をターゲットに合わせて組む

協賛先が決まったら、次は「どう届けるか」の設計です。ライヴ協賛のメニューは会場内CM・バナー掲出・フォトスポット・商品サンプリング・物販ブース出展など多岐にわたります。ここで重要なのは、ターゲット層の行動特性に合わせてメニューを選ぶことです。

 

10〜20代のファンが多い場合はSNS連動型のキャンペーン（フォトスポット×ハッシュタグ投稿など）との相性が高く、30〜40代が中心なら体験型のブースやサンプリングによる「手に取って確かめる」設計が購買転換に効果的です。また、来場者の動線（入場ゲート前・フロア内・物販エリアなど）を把握したうえで、自然な流れでブランドに触れられるように配置を考えましょう。

 

また、会場内での施策だけで完結させようとすると、機会損失が生まれます。QRコードやLP（ランディングページ）への誘導を組み込み、協賛当日の興奮・熱量をそのまま会場外の行動につなげる設計が不可欠です。即時CV（その場での購入・資料請求・サンプル配布）と中長期CV（SNSフォロー・メルマガ登録・LINE友だち追加）の両軸を持つことで、1回の協賛がその後も継続的な接点を生みます。

 

音楽LIVE協賛後に実践したい効果測定

協賛の費用対効果を社内で説明できるか——この問いに答えるには、適切なKPI設定と測定の仕組みが不可欠です。感覚的な「盛り上がった」で終わらせず、次の協賛をより精度高く設計するためのデータを蓄積していきましょう。

 

設定すべき定量KPIの例

ライヴ協賛の効果は複数の層に分かれています。「当日どれだけ届いたか（リーチ）」「どれだけ記憶・印象に残ったか（認知・ブランドリフト）」「どれだけ行動につながったか（CV）」の3層を意識して指標を設計すると、施策のどこが機能してどこが弱かったかを正確に診断できます。

 

設定すべき定量KPIの例として、以下のような指標が挙げられます。

 

• リーチ層：会場来場者数、ターゲット一致率（協賛前の計画値との比較）
• 認知・エンゲージメント層：SNSリーチ数・エンゲージメント率・UGC件数、NPS（ネット・プロモーター・スコア）、ブランドリフト調査（好感度・認知率の変化）
• CV層：問い合わせ数・資料請求数、CPA（顧客獲得単価）、LP流入数・コンバージョン率

 

上記に加えて活用したいのが「PR換算額」という考え方です。会場内CM露出・アーティスト公式SNSへの投稿・メディア掲載といった協賛によって生まれた露出を、それぞれ広告出稿した場合の相場金額に換算して合算します。この合算値と実際の協賛費用を比較することで、ROI（投資対効果）の目安として社内稟議や上席への報告に活用できます。数値化が難しいブランディング効果を「見える化」する手段として、特に予算承認を取りにくいと感じているマーケティング担当者にとって有効なアプローチです。

 

PDCAを回すための改善ポイント

KPIを設定しても、それを次の協賛に活かせなければ意味がありません。測定結果を「どの指標がどの施策に紐づくか」で整理したうえで、改善の打ち手を導きましょう。

 

代表的な課題と改善の方向性は次のとおりです。

 

■ターゲット一致率が計画を下回っている

……ジャンル・アーティストの選定基準そのものを見直す必要があります。

 

■SNS上の反応が薄い

……協賛メニューの体験設計（フォトスポットのデザイン・サンプリングの渡し方など）やコピーの訴求角度に課題がある可能性があります。

 

■CVが発生しない

……会場内の動線設計やQRコード・CTAの配置場所を改善することで、次回の結果が変わります。

 

PDCAの精度を高めるうえで、多くの企業が見落としがちなのが協賛前の基準値（ベースライン）の計測です。協賛後に「認知度が上がった」と言えるのは、協賛前の認知度を数値として持っているからこそです。ブランド認知率・企業イメージ・NPSなどは、協賛実施の1〜2か月前に必ず計測しておきましょう。

 

なお、指標の性質によって適切な測定頻度は異なります。SNSエンゲージメントは週次でモニタリングできますが、ブランド認知度やNPSのような変化がゆっくり現れる指標は四半期ごとの測定が目安です。短期指標と中長期指標を組み合わせて継続的にデータを積み重ねることで「この協賛は効いた」「このメニューは次回不要」という判断基準が社内に蓄積されていきます。

 

音楽LIVE協賛は来場者起点で考えると精度が上がる

音楽ライヴへの協賛は、「なんとなくブランドイメージに合いそう」という感覚で選ぶものから、「データで一致率を検証して選ぶ」ものへと変わりつつあります。ターゲットのペルソナ設計からアーティスト選定・協賛メニューの設計・効果測定まで、一気通貫でデータをつなぐことで、従来のマス施策では実現が難しかった「精度の高いリアル接触」が可能になります。

 

ライエルでは、有名アーティストのライヴ協賛を検討している企業に対して、ターゲット属性に合ったアーティスト・イベントのマッチングから協賛メニューの設計・効果測定まで、一気通貫でサポートしています。全国の集客エンタメ公演情報をもとに、業種・予算・ターゲット別の最適な協賛プランをご提案します。まずはお気軽にお問い合わせ・資料請求ください。

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