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Yahoo!広告活用の今を追う(PR)

Yahoo! JAPANのビッグデータをマーケティングに活用 Yahoo! DMP、いよいよ本格稼働

リアルタイム性を追求、CRMやPOSとの連携で広がる施策

MZ:広告主企業のデータだけだと、すでに顧客になっている人へのアプローチが中心になってしまうと。

江川:そうですね。なので、Yahoo! DMPの活用によってパーチェスファネルが拡大するというわけです。

 もうひとつは、リアルタイム性です。これまで扱ってきたウェブ上のデータに加えてアプリのデータはもちろん、企業のCRMシステムやPOSシステムと連携する場合はそれらのデータも含め、あらゆるデータをリアルタイムで処理できる基盤があります。

MZ:リアルタイム性は、2013年11月の発表でも強調されていましたね。

石井:ええ。そのときに「0.2秒」というコンセプトを掲げました。それまでもデータのリアルタイムな活用を進めてきましたが、スピードをさらに速めて、Yahoo!プレミアムDSP以外のさまざまなマーケティングチャネルでも活用できるよう進めています。

江川:例えば、実店舗の前を通りかかったらそのユーザーに合ったクーポンが配信される、といったアプローチも実現可能です。実際そのためには企業側のシステムも整える必要がありますが、オンライン・オフラインを含めたリアルタイム性を追求していきます。

「もうすぐ旅行しそうな人」のグループを検出できる

MZ:ヤフーのデータの活用で、潜在顧客にアプローチできるというお話がありましたが、どのように潜在顧客を検出するのですか?

石井:膨大で、かつ多様なデータを分析することで、行動予測ができます。単に属性が似ている人をセグメントするのではなく、まさに同じ行動を取るだろうと予測できるユーザー層を特定してアプローチできるのです。

江川:例えば旅行のツアーを予約しようという人は、まずこんなキーワードで検索し、次にこのサイトを見て、と行動が似通ってきます。それを人単位でというよりアクション単位で、次にある行動をしそうな人をセグメントします。ページ閲覧や検索、購買データなど複数の種類のデータが組み合わさることで、その精度が3倍、4倍にもなることが分かっています。

MZ:なるほど、「もうすぐ旅行しそう」な人を捉えられると。それは、企業がすでに持っているデータだけではできませんね。

石井:ええ。そうした行動予測に加えて、もうひとつ新規層へのアプローチがあります。それが、会員属性を分析して、優良顧客になりそうなグループを見つけることです。

 企業が持っている、優良顧客とそうでない顧客のデータ上の差異を把握し、それがわれわれのデータの中から見つかれば、優良顧客見込みのグループを精度高く抽出できます。その人たちに限定してアプローチできると、ユーザー視点でも自分に合った広告が表示されることになる。徐々にそういう世界に近づくと思います。

 高度な分析をしたい場合、社内に高度なデータ分析ができるデータサイエンティストがいなくても、そこはQubitalデータサイエンスがサポートしていきます。

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この記事の著者

高島 知子(タカシマ トモコ)

 フリー編集者・ライター。主にビジネス系で活動(仕事をWEBにまとめています、詳細はこちらから)。関心領域は企業のコミュニケーション活動、個人の働き方など。

※プロフィールは、執筆時点、または直近の記事の寄稿時点での内容です

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MarkeZine(マーケジン)
2014/09/10 16:22 https://markezine.jp/article/detail/20580

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