顕在層向け施策を改善する最新3手法

　足立氏は、これらを解消するためにアドエビスがどのように取り組んできたか、三つの事例を挙げて説明したいと語った。第一は、デジタル上でのターゲットリーチにおいて新指標を用いてPDCAを回せている事例について。第二は、カスタマージャーニーにCVRの概念を持ち込むことで大きく売上を向上させた事例。第三は、外部メディアデータを自社データとシンクさせることで、新たな顧客インサイトを発見した事例を紹介していく。

新規率・アクション喚起率・ターゲット含有率の把握でメディアを評価

　アドエビスはTONEモバイルとの取り組みの中で、ターゲットにリーチできている媒体の可視化とアクション喚起できている媒体の可視化を行うために、属性データを紐付けた媒体ごとのターゲットリーチ率や、媒体ごとの新規率、アクション喚起率を分析した。

　結果として、新規のユーザーにリーチすることができ、アクション喚起もできていて、外部のプレミアム属性データによってターゲット含有率が高いと判断ができる三拍子そろった媒体を選ぶことができた。

カスタマージャーニーにCVRによる評価を導入

　次は、アドエビスがGDO（ゴルフ・ダイジェスト・オンライン）とCVするカスタマージャーニーを知るために、どのカスタマージャーニー経路のCVRが高いかを算出した事例についてだ。この分析によって、CV数は多いがCVRが低い経路や、CV数は少ないがCVRが高い経路が見つかった。CVRが高い経路を太らせることで、施策全体の効率性を高めることができた。

顧客発見のための外部メディアデータ連係

　最後に、実験中の取り組みを紹介する。アドエビスは外部メディアデータとユーザー単位でシンクできる仕組みを開発している。アドエビスに入っているクライアントが保有するユーザーのデータを、外部メディアやリサーチパネルデータとつなぎこむことで、ユーザーのプロファイルがより詳細に理解できるというものだ。

デジタルで出会えたユーザーを「資産」として活用するために

　ここまで一歩進んだ事例を紹介してきたが、マーケットの変化に適応するためにすべての企業がまず着手すべきことは、できるところからでいいのでオーディエンスデータを蓄積することだと、足立氏は語る。

　「簡易登録や購入完了をしており、CRMの対象となる顧客データは宝の山です。どんな人が購入してくれたのか、どんな人が長期にわたって利用しているのか、どんな人がどれだけ購入してくれているかがわかる唯一のデータと言えるでしょう」（足立氏）

　しかし、それだけではデータとして足りない。簡易登録や購入よりも手前の領域からユーザーのリストを生成し、機械学習などによって分析し何らかの「答え」を導き出す必要がある。

　「デジタル空間で多くの人と出会い、そのインサイトや人となりがわかれば、それは絶対に武器になります。デジタル空間で出会えたユーザーは資産だと考えるべきだと思います。情報が乏しいユーザーに対してデータを紐づけユーザープロファイルを作ることができれば、テクノロジーのさらなる進化にも対応できるでしょう」（足立氏）

　2、3年後にはAIの精度が上がり、価格が下がって使いやすくなるのではないか、と足立氏は予測する。そのときが、蓄積したデータを爆発させるチャンスとなるはずなので、それまでにユーザープロファイリングデータを貯めてもらいたいという。

　ユーザープロファイリングデータこそがユーザーインサイトとエクスペリエンスを探り当て、デジタルディスラプションを起こすための導火線なのだ、と足立氏は指摘し講演を締めくくった。