Spartyに学ぶ、CAPIをスムーズに実装するポイント
MZ：導入の決定・実装がスムーズに進んだ理由は、どのようなところにあったのでしょうか。
希代：1点目は、エンジニアの方々も交えてCAPIについて理解を深め、導入をご検討いただいたことです。
坂口：CyberACEさんからセミナーのご案内をいただいたのですが、営業、広告運用担当に加えて、エンジニアにも声をかけていただいたんです。そこで説明を聞いたエンジニアに「これは必要なソリューションだ」と重要性を認識してもらえたことで、導入の意思決定、リソースの確保がスムーズに進みました。
希代：CAPIを導入したほかのクライアント様にお話を聞くと、多忙なエンジニアさんのリソースをいかに確保するかが、導入までのハードルの一つになることが多いようです。初期段階から入っていただくことが、解決策の一つになるかもしれません。
そしてもう1点が、CyberACEさんが作った設計書、指示書が非常にわかりやすかったことです。これが決め手となり、実装までの期間がかなり短縮されたと聞いています。
坂口：実装開始から完了まで、1ヵ月以内に終わっていました。弊社のエンジニアからも出戻りがなく、スムーズに対応できていたようです。設計書そのものをご用意いただいたのもとても早かったです。
杉山：CAPIの実装に関してエンジニアさんにお伝えする詳細事項には、かなり難易度が高い話も含まれます。そのため1つのシートにまとめて実装内容・タスクを可視化し、円滑にコミュニケーションが取れるようにしています。
欠損データの補完だけでなく、さらなる最適化にも挑戦
MZ：改めて、今回の取り組みのポイントを教えてください。
希代：注目すべき点は、クロスパーティデータと呼ばれる発展的な取り組みにも挑戦いただいているところです。Webの注文履歴などのオンラインのコンバージョンデータだけでなく、広告以外のコンバージョンデータやオフライン上のデータもMetaのサーバーにお送りいただくことで、最適化の精度をさらに高めているんです。
坂口：Facebookピクセルの場合は、Facebook広告経由のデータしか活用できなかったのに対し、CAPIであればそれ以外のデータも送ることが可能で、どのデータを送るかは広告主側がカスタマイズできます。許諾をいただいたデータをできるだけ多く送ることが最適化につながるとのことで、アドバイスいただきながら整備していきました。
MZ：なるほど。Facebook／Instagram広告以外の、別のチャネルで得られたデータも活用することで、より最適化の精度が高まっていくイメージでしょうか。
坂口：はい。弊社はパーソナライズされたアイテムを取り扱っているため、リアル店舗にご来店いただいて香りのお試しや頭皮診断を受けた後、Webでご購入いただくケースが多くあります。そのため最適化の余地はとても大きいと思います。
