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Cookieレス時代のネット広告を考える~利用者保護とマーケティング成果を両立するために(PR)

Cookieレスでも「人単位」の分析を可能に 新時代のデータ統合基盤の最新活用事例をいち早く共有!

 マーケティングにおけるデータの利用規制を受けて、各プラットフォームが提供するデータ統合基盤「Data Clean Room」への注目が高まっている。本記事では、Meta(旧Facebook社)が提供する「Facebook Advanced Analytics」にフォーカス。ネスレ日本が展開するペットフードブランド「ピュリナ ワン」での活用事例から、「Facebook Advanced Analytics」のポテンシャルに迫った。

新時代のデータ統合基盤として注目されるData Clean Room

MarkeZine編集部(以下、MZ):株式会社電通と株式会社電通デジタルは、2021年10月、Meta(旧Facebook社)が提供する次世代型のデータ統合基盤「Facebook Advanced Analytics」を活用したマーケティング施策の分析ソリューションの提供を開始しました。今回は、具体的な活用例として、ネスレ日本が展開するペットフードブランド「ピュリナ ワン」での事例をいち早く紹介するとともに、同ソリューションの持つ可能性を探りたいと思います。

 はじめに、電通と電通デジタルが今回のソリューションを開発した背景についてお聞かせください。

電通 井崎:2021年は、来年春施行予定の改正個人情報保護法の発表や、AppleによるIDFA取得の規制強化など、データ規制に関するトピックスがとても話題になった1年でした。デジタルマーケティング業界では、サードパーティCookie依存からの脱却が活発に模索されており、これについては様々なアプローチがあります。

 そうした中で我々は、引き続き“人単位”を維持し、顧客体験の向上に繋がる形でデータを活用していくためには、生活者にメリットを提示した上で許諾を得ている、デジタルプラットフォームの“人単位”のデータが重要になってくると考えています。

 Facebookをはじめとするデジタルプラットフォームでは、許諾済みのアカウントデータを数千万の規模で保有し、“人単位”での接点を維持されています。我々はここに広がっている可能性に着目し、各プラットフォームより提供される「Data Clean Room」を活用したソリューション開発に取り組んできました

MZ:Data Clean Roomとは、どういったものなのでしょうか?

井崎:プラットフォームより提供される許諾済みのデータをプライバシーが保全された状態で企業がマーケティングに活用できるよう、各プラットフォームから提供されている新しいデータクラウド基盤のことです。

 もともとClean Roomという言葉には「無菌室」という意味があり、Data Clean Roomは特定のスキルセットを持った人間のみがアクセスできる部屋(=データ環境)のことを指しています。個人情報を見えなくなるようにする機能や、個人が特定できないように集計時のサンプル数を自動で制限する機能などが実装されており、プライバシー保護と企業のマーケティングニーズの両方を実現することができるデータ統合基盤となっています。

 電通と電通デジタルは、Data Clean Roomを活用したソリューション開発の一環として、2018年よりMeta様の「Facebook Advanced Analytics(以下、FBAA)」の活用に取り組んできました。

保有するアカウントは、Facebook2,600万/Instagram3,300万

MZ:FBAAでは、具体的にどのようなことができるのでしょうか?

井崎:FBAAでは、広告接触や動画視聴、バナー広告のクリック有無などの情報が、利用者の許諾に基づいて、国内のFacebook利用者2,600万人、および3,300万のInstagramアカウントのデータに統合されています(2019年3月時点 公表数字)。

 具体的には、テレビ視聴データや位置情報データなどを含む電通のPeople Driven DMPのデータ、または購買データなど各企業が保有するファーストパーティーデータをFacebookのアカウントと突き合わせ、プライバシーが保全された状態で利用することが可能です。たとえば、Facebook・Instagram広告への接触データと、コンビニエンスストアやドラッグストアでの購買状況を掛け合わせて、購買者がどれだけ増えたか、購買の奥行がどれだけ広がったか、などの効果検証をすることができます。

Facebook Japan 田中:FBAAの使い方としては、外からデータを流し込むというのがオーソドックスな方法です。井崎さんがおっしゃった通り、電通さんがお持ちのPeople Driven DMPのデータと結合させるのも1つの使い方ですし、各企業様で保有しているファーストパーティーデータを入れて分析をすることもできます。あるいは、Meta広告の出稿データのみでも十分示唆のある分析が可能で、Metaの広告の管理画面にはない独自の指標や切り口で分析をすることができます

ネスレ日本「ピュリナ ワン」での活用事例

MZ:今回「ピュリナ ワン」でFBAAを活用されたということですが、まずは「ピュリナ ワン」のブランドについて簡単にご紹介いただけますか?

ネスレ日本 森嶋:「ピュリナ ワン」は、ペットの健康に有効な栄養をバランス良く満たしたプレミアムペットフードブランドです。ペットの毛艶や便の状態に変化が見られる、“目に見える健康の違い”の実現と、健康寿命の延伸を目指しており、成長段階や飼育環境、健康状態に対応した豊富な商品ラインナップを提供しています。主な販売チャネルは、ホームセンターなどの量販店で、近年はECの販売構成比が急速に拡大しています。

 ターゲットとしているのは、ペットの健康への意識が強く、ペットフードのブランドに対する関与度が高いペットオーナーの方です。ペットフードの購買における特徴として、購買のきっかけとなる情報源が友人や獣医師、ペットショップ、ネット上の情報など多岐にわたることが挙げられます。「ピュリナ ワン」のお客様像は、ペットの健康のために、WebサイトやSNSなどで積極的に情報収集をする方。ペットの健康意識の高まりを背景として、自分でネット上の情報を検索・取捨選択されるお客様は年々増加しています。

MZ:マーケティング戦略についても、基本的な考え方を教えて下さい。

森嶋:現在戦略として掲げているのは、「ミックスフィーディング」を軸にしたコミュニケーションです。ミックスフィーディングというのは、ドライフードとウェットフードを組み合わせて与える食事スタイルのことで、自然にペットの水分摂取を増やすことができます。お客様には、このミックスフィーディングによって目に見える健康の違いを実感していただくこと、ブランドとしてはトライアル獲得とクロスセル実現の両立を目指しています。

 また、コミュニケーションは主にデジタルで展開しており、ブランディング広告とダイレクト広告でそれぞれ異なる指標を用いて運用しています。ブランディング広告の目的は、ペットの健康に役立つ有益なコンテンツをお届けし、ブランド認知と購入意向を高めること。一方、ダイレクト広告では無料サンプルの申し込みをCVとしています。ペットフードは、実際にペットに与えてみないと食べてもらえるかどうかわかりません。そのため店頭での初回購入のハードルが高く、まずはサンプルで食いつきの良さを実感してもらうことがとても重要です。

ブランディング広告とダイレクト広告の予算配分に課題が

MZ:どういった課題があり、FBAAの活用に至ったのでしょうか?

森嶋:成果がわかりやすいダイレクト広告に注力していた時期もありましたが、やはりある程度の期間や投資規模を超えるとCPAが見合わなくなってきます。こうした状況を踏まえ、ブランディング広告の比率を徐々に高めることで、潜在層に対するアプローチを強化したいと考えていました。この時に課題となったのが、効果測定と予算配分です。

 まず、効果測定については、ブランディング広告とダイレクト広告の効果を個別に測定しており、全体最適のための分析ができていませんでした。加えて、ブランディング広告の場合、定期的にその効果を確認するには継続的なブランド目的への投資が必要になりますが、それを維持していくことが難しい実情もあります。また、ダイレクト広告と比べるとPDCAのスピードが遅くなることも課題で、結果としてブランディング広告とダイレクト広告の予算配分は手探りでやらざるを得ない状況でした

電通デジタル 山田:ネスレ日本様のデジタル領域でのメディアプランニングを担当しています、山田です。FBAAを森嶋様にご提案した経緯ですが、森嶋様がお話しされた通り、これまではブランディング広告とダイレクト広告をそれぞれ分けて実施していたので、シナジー効果が可視化できていませんでした。その点、FBAAでは、Metaのもつ人ベースのアカウントを基に、広告の重複効果を見ることができますブランディング広告がどれくらいダイレクト広告の主要KPIであるCV/CPAに効いているのかを可視化できれば、ブランディングとビジネス拡大の両立に最適な投資配分を導き出せると考え、森嶋さんにFBAAの活用を提案させていただきました。

ブランディング広告のCVへの貢献はいかに?

MZ:たしかに、ブランディング広告とダイレクト広告は切り離して考えられることが多いですが、重複によりさらに効果が良くなることもあるはずですよね。FBAAで分析した結果はどうだったのでしょうか?

森嶋:最大の発見は、重複によるCVRのリフトが想定以上に高かったことです。ブランディング広告とダイレクト広告の両方に接触した方は、ダイレクト広告だけに接触した方と比較して、約3倍CVRが高いという結果が得られ、ブランディング広告のCVへの貢献が定量的に可視化されました。また、クリエイティブごとに分析ができたことで、どの広告のクリエイティブがCVに繋がったのかも確認することができました。継続して定点観測することで、さらに合理的なメディアプランニングに繋がっていくと考えています。

山田:引き続き検証を続けて、ブランディング広告とダイレクト広告の予算配分の適正値を見極めていきたいですね。これまで分けて考えていたものを統合して、両方を実施する際の勝ち筋を見つけていく、というのがこれからの目標です。

MZ:重複によるCVRがここまで高く出た理由について、どのように考察されていますか?

山田:ダイレクト広告で唐突に初回の無料サンプルをオファーするのではなく、まずは、ブランディング広告でブランドの特長や提供する価値、ミックスフィーディングなどに関する有益な情報に触れていただく。そうして腹落ちした状態で、無料のサンプルをご案内する、という一連のストーリーがあったことが、高い効果に繋がったのではないでしょうか。

Facebook Japan 倉迫:そうですね。ブランディング広告で商品認知・理解を深めた上で、ダイレクト広告で行動を促すというのは、弊社の推奨するキャンペーンプランであるため、今回はそれが結果として表れたと考えます。ネスレ日本様のマーケティング最適化をゴールに、これまでもお取り組みさせていただいているマーケティングミックスモデリングやブランドリフト調査でも、ブランディング広告とダイレクト広告の重複による成果の高さは実証されてきましたが、出てきた結果に腹落ちしていただけないことも少なからずありました。これは、定性調査からコンシューマーインサイト分析をされている企業様にとって、MMMのような統計結果だけでは、どうしてもリアルに感じられないからだと考えています。

 FBAAも定量調査であることには変わりないのですが、“人単位”で購入までの接触を検証できるという点で、数字に納得感を持っていただけたのではないかと、結果をご報告した時に感じました。

ファーストパーティーデータの分析も含め、CDPとしての活用へ期待

MZ:FBAAは現在べータ版で提供されているとのことですが、今後の提供についてビジョンをお聞かせください。

井崎:FBAAは企業様ごとに“インスタンス”という区画があり、データが分別管理されています。Metaとしてもベータ版であったため、この“インスタンス”の数には制限があり、これまでは限られた企業様での活用となっていました。しかしながら、このたび、分析手法のシステム化などを通じ、2021年下半期より“インスタンス”の数を大きく増やすことでMetaと合意できましたので、今後はより広く、様々な企業様にご活用いただけます。

 今後は企業様の購買などのファーストパーティーデータの分析にまで視野を広げて、疑似的なCDP(Customer Data Platform)のひとつとしてご活用いただけるよう分析や開発支援を進めたいと考えています。

倉迫:井崎さんのコメントにあった通り、ファーストパーティーデータの統合により、FBAAにはまだまだ未開拓の可能性があると考えています。たとえば、広告をきっかけにどれくらい定期的な購入に繋がっているか、休眠ユーザーのリテンションに繋がったかなど、企業様のファーストパーティーデータを突き合わせることで、LTV分析も可能になります単に人単位で広告効果を可視化するだけでなく、その先の購買行動の分析にも活用できる可能性があるので、こうした取り組みにも挑戦していければと思います。

田中:FBAAはあくまで“箱”であって、使い方は1つに限られません。今後多くの企業様に使っていただくことで、活用が進化し、新たな取り組みが生まれてくることを期待しています。

MZ:最後に、「ピュリナ ワン」のマーケティングにおける今後の展望もお聞かせください。

森嶋:ペットの健康意識の高まりなどを受けて、ペットフード市場は、スタンダードな価格帯のものからプレミアム商品へ移行する流れがあります。そのため、「ピュリナ ワン」にはまだ大きな伸びしろがあると考えています。「ペットの健康のためのフードなら“ピュリナ ワン”」と思ってもらえる状態を目指し、より多くのペットの健康に貢献できるよう、製品開発やお客様にとって有益なコミュニケーションの展開に注力していきたいと思います。

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MarkeZine編集部(マーケジンヘンシュウブ)

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MarkeZine(マーケジン)
2021/12/07 11:00 https://markezine.jp/article/detail/37698