ビッグデータ×自社データで広告ターゲティングを最適化

ビッグデータ×自社データで広告ターゲティングを最適化

(2021年6月4日掲載)

目次

デジタル広告配信時のターゲティングで、自社で取得したデータだけに頼っていませんか?コロナ禍以降のユーザの興味・関心を把握できていますか?
新型コロナウイルス感染症の拡大で、デジタル広告の重要性が増しています。本ブログでは、ビッグデータと自社データを掛けあわせることでターゲティングに活用できるDMP(Data Management Platform)を紹介します。

自社データだけでターゲティング足りていますか?

自社で取得できるデータは「自社への興味・関心が顕在化しているユーザ」のデータです。つまり、この自社データだけを分析して広告配信の設定をすると、潜在顧客や見込客へのリーチが効率良くできません。
新規顧客を広く獲得していくためには、これまで活用できてないデータを取り込み、自社データだけに頼った顧客理解の幅を広げ、潜在ニーズを把握していく必要があります。
また既存顧客に対しても、データに基づいた新しい価値を提供することで、企業への愛着が強くなり、長期的な関係性の構築につながります。

外部のビッグデータを組み合わせると顧客理解が深まる

マーケティングの基盤となるDMPには、ユーザの興味関心や嗜好性を示す「行動履歴」データや「年齢」「性別」といったデモグラフィックデータが蓄積されています。さまざまなWebサイトのデータを集約して整理するための格納庫ともいえますので、潜在顧客や見込客を獲得するのに役立てることができます。

自社サイト訪問前後の興味・関心を把握する

例えば、自社のWebサイトに訪れたユーザの動きを把握するだけなら、アクセス解析ツールで対応できます。しかし、それではそのユーザが自社のWebサイトを訪問する前の行動、あるいは、自社サイトから離脱した後に、別のWebサイトでどのような行動をとり、何に興味を示したかなどの情報は得られません。そこで、DMPを用いることでユーザが自社サイト以外でどのような行動をしているのか把握でき、高精度な分析とターゲティングが可能になるのです。

行動分析で購買までの顧客心理を知る

ユーザの行動を分析することで、どの商品をどのタイミングで購買するのかというストーリーを理解することができます。購買までのストーリーを理解することで、時期を逃さず適切な形での広告配信が可能となり、顧客拡大へとつながります。
また、これらのデータをさらに分析することで、既存のプロダクトの課題発見や、プロダクト開発の方向性の見直しにも役立ちます。ユーザが求めているもの、現状で不満に思っているものなどを理解することで、新たなニーズや課題解消のヒントの発見につながります。
DMPはユーザに必要とされる情報を無駄なく、効果的に配信するため、さらに自社の財産ともいえる顧客情報を最大限に生かすために必要だといえます。

DMPはさまざまな顧客への広告配信に効果的

潜在顧客に訴求したい

母数を多くしようとして商品の訴求を広範囲にすると、アプローチに無駄が発生しているかもしれません。
検索履歴や閲覧履歴、商品の購入履歴など、ビッグデータを活用して購入意欲が高そうなユーザ層を抽出してアプローチできるため、見極めが難しいとされる潜在顧客層に対し効率よく訴求できます。

新規顧客を獲得したい

優良顧客になりそうな顧客の獲得に注力したい場合でも有効です。
検索や閲覧、商品の購入など、Web上での過去の行動履歴が優良顧客と似たユーザ層を抽出してアプローチできるため、優良顧客になる可能性の高い顧客を効率よく獲得できます。

リピーターを獲得したい

過去に一回購入してくれた顧客に継続して購入してもらうためには、初回購入の顧客にのみおトクな情報を届けるなど、ターゲット層を絞ったアプローチを行うことで、2回目以降の購入を効率よく訴求できます。

顧客ロイヤルティを向上させたい

リピーターが増えても、顧客1人あたりの購入回数や購入金額が増えないこともあります。
高額購入の顧客だけではなく、サイトに訪れたことがない高額購入のユーザや、アプリ内課金を利用する可能性の高いユーザに対しても広告でアプローチできるため、商品のアップセルやクロスセルを実現できます。

「Yahoo! DMP」で最適な広告配信を

「Yahoo! DMP」は、質・量ともに日本トップクラスであるYahoo! JAPANのビッグデータをフル活用できる唯一のDMPです。
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(文:岡田)