流入経路の特定で攻めの広告投資へ

──ユーザーの流入元がわかるようになって、ルーデルでは具体的にどのような変化がありましたか？

吉永：ユーザーがどこから来たのかが明確にわかることで、議論が格段に深まりました。細かい粒度で検討できるので、意思決定の精度が上がった実感があります。

　たとえば、高いLTVを持つユーザーが特定の媒体に集まっている傾向が見られた場合、短期的なROASだけでなく、予測LTVも加味して投資判断を行っています。また、tROASを活用し、将来の売上貢献が高いと見込まれるユーザーの獲得に配信を寄せています。これにより、全体平均のROASだけを見る運用から、高LTVユーザーの獲得を重視する運用へ転換しました。

　流入元が詳細にわかるようになったことで、効果の高い媒体へ投資を絞るという、攻めのアクセルを気持ちよく踏み込む判断が可能になっています。

「データの資産化」が分析の精度を変える

──ルーデルを支援する中で、Adjustを効果的に活用されているというポイントや、ここは他社でも真似してほしいという部分があればお聞かせください。

細田：ルーデル様は「データの資産化」という観点で他社より一歩抜きん出ており、ここはぜひ真似していただきたいポイントです。

　たとえば、管理画面上で確認できる標準的な集計レポートは表示・保持期間に一定の限りがあるため、長期間アプリを開いていない休眠ユーザーの掘り起こしなどは困難な場合があります。一方、ルーデル様は自社でローデータをすべて取得・蓄積されているため、ローデータ取得時に遡った高度な分析やセグメントの抽出が可能です。

　「今必要な分だけ」で満足することなく、データを自社の資産として蓄積・活用する姿勢は素晴らしいと感じています。

──実際のマーケティング施策や、最適な予算配分を実現するためにはデータをいかに分析し戦略立案や仮説検証していくかが鍵になるかと思います。そのためにルーデルはどのような工夫をしていますか？

吉永：Adjustのデータについては、ローデータエクスポート機能に加え、最近では「Adjust MCP」を活用して自社開発のAI分析アプリと連携させています。自社データとAdjustデータを掛け合わせることで、さらに精度の高いAI分析環境を構築し運用しています。