クライアントに合わせてカスタマイズも

――ちなみにどういったデータの測定が現状可能なのでしょうか。

小林：広告が表示された人、広告をクリックした人、更にはクリエイティブごとのユーザー属性の違いなどを、個人を特定しないかたちで視覚化できます。ほかには、クライアントのサイト内に入ったユーザー分析も可能になっています。

――Supershipのオーディエンスデータ、もしくは楽天のデータに含まれている方がサイトを訪れたということが判別できれば、どのような属性のユーザーかがわかるということですか。そうであれば、配信にとどまらず、さまざまな可能性が広がりますね。

小林：弊社でも分析は行っていたのですが、これまでは年代、性別、趣味嗜好ぐらいの簡単な分析で終わっていました。しかし今回、楽天様と組んだことでさまざまなことが可能になりました。

　年代、性別などの属性の分析はもちろん、ウェブ上でどれくらいの金額を使っているのか、どういう商品に興味を持っているのかまで分析することができます。ですので、今後の広告配信の改善にはもちろん、商品企画や実店舗の棚作りにも活かせるはずです。

両社が考える今後のサービス展望とは

――購買に紐づく情報があることは絶対的な強みですね。

小林：商品の購入だけでなく、「買う手前」のところまでの情報を分析できるのは、非常に意味があります。

渡邉：自社サイト訪問者をつぶさに追いかけるだけではスケールを出すことも難しいですし、何より「ライト」な潜在層の動向を把握することはできません。自社サイト未訪問の潜在顧客が楽天においてどのような行動をしているかが、マーケターにとっての貴重な情報源となるはずです。

　ただ、それをどのように自動化してシステマティックにしていくかについてはまだ課題があり、市場のニーズに合ったものを開発しなければなりません。

――今後、どんな活用方法が見込まれますか。

小林：広告配信領域では、目標としているのはクロスデバイスでのユーザーコミュニケーションです。調査分析も進めていくつもりですが、クライアントごとに見たい項目、見たい情報、データの使い方が異なります。そのため、クライアントに合わせカスタマイズを行うか、どの企業でも扱えるプロダクトとしてリリースするか。いくつかの方向性があります。

渡邉：今回、両社が組むことによってできることが大きすぎて、一つひとつをプロジェクト単位に落とし込み考える必要があります。まずは、フリークエンシーのコントロール、リサーチ、テレビのリーチ補完などができるサービスにしていきたいです。

小林：広告配信での活用から進めていますが、今後は他のニーズも拾いながら開発を進める予定です。