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MarkeZine Day 2015 Summer(PR)

テレビ×デジタルの活用で需要を創出! データアーティストが語る、データ活用の最先端

 「新たな需要の創出」の重要性を唱えるのはデータアーティストの山本 覚氏だ。7月31日(金)に開催した「MarkeZine Day 2015 Summer」では、テレビの放映データとデジタルデータを駆使して需要をつくり出し、購買行動に入る前からのオムニチャネル——ユーザー行動の最適化について、さまざまな実例やテストケースを交えて提案した。

ウェブマーケティングには、需要創出が求められている

 さまざまな顧客行動を可視化し、チューニングを図ることで成果を高められるウェブマーケティングの世界では、需要の刈り取りばかりが進み、ビジネスが行き詰まることもしばしば起こっている。「本質的には、新しい需要を生み出していくことが求められると考えている」と語るのは、データアーティストの山本覚氏だ。

 東大大学院のイノベーション政策研究センターにて人工知能を研究してきた山本氏は、その経験を元に同社にて現在LPOツールをはじめとするシステム開発や、大手代理店との協業などによるデータを駆使したマーケティング支援に取り組んでいる。

 経営理念に掲げているのは「論理をシステム化し、ひらめきに集中する」ということ。「人工知能やデータを駆使して、システムで解決できる部分はシステムに任せ、人間は人間でしかできない仕事に集中できるようにしたいという思いで事業に取り組んでいます」と山本氏。

データアーティスト株式会社 代表取締役社長 山本覚氏
データアーティスト株式会社 代表取締役社長 山本覚氏

 同社が提供するLPOツール「DLPO」は、4年連続で国内LPOツール売上No.1を誇っている。そのためLPOのイメージが強いが、メインで展開しているのはLPOを含む認知から購入までのデータを統合したソリューション開発およびコンサルティングだ。ユーザーの一連の行動を最適化し、オムニチャネル化を支えている。「認知から始まる購買行動の最適化に加えて、今、テレビのデータを掛け合わせて認知以前に働きかけることに取り組んでいます」と山本氏は語る。

LPOで重要なのは「この来訪者はどんな人なのか」を知ること

 一般的に購買行動の流れには、認知、興味、欲求、購買の各段階がある。この最後の部分にかかわるのがLPOだ。検索や広告からサイトへ流入したユーザーに対し、最適なもてなしを図って効果を最大化する。最適化というと、ABテストなどを通して、具体的にどうサイトを改善するかに注目しがちだろう。しかし山本氏は課題と改善点の発見、そしてユーザーの過去の行動履歴に基づいたターゲティングが重要だと語る。

 例えばサイト内の行動情報からは、いつ・どこからアクセスしているのか、どの広告から流入したのか、どのページを回遊したかを知ることができる。加えて、DMPを介して得られるさまざまなサイト外の情報を踏まえると、かなり精緻なターゲティングを行うことができる。「ユーザーはサイトに来た時点で、一人ひとり考えていることが違います。それに応じてコミュニケーションをプランニングすることも、オムニチャネルの思想のひとつだと考えています」(山本氏)

ターゲティングを支える技術
ターゲティングを支える技術

 ちなみにDLPOと連携しているDMP「IntimateMerger」はユーザーカバー率が高く、来訪するユーザーの姿を相当詳しく把握することができる。これにより、同社がサポートする企業事例では、直帰率やCVRなどについて大幅な改善が見られている。

 「Intimate Merger」では、個々のユーザーが日々検索しているワードのサンプリングも可能だ。ネットショップ開設サービスを提供するある企業では、その情報を活用し、ユーザーの関心を踏まえてLPを改善。CVRが数10%向上したという。

劇的なCVR向上を実現する最先端LPOツールとは?

 データアーティストが提案するLPOを実現するためのツール、「DLPO ACT」の資料を公開中です。具体的に何ができるのか、活用企業はどのような実績を出しているのか。本資料にてぜひ、ご確認ください。
 ダウンロードはこちらから!

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コトとモノの「意外なつながり」を見つけ購買喚起へ

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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)
2015/09/04 11:00 https://markezine.jp/article/detail/22931

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