楽天のデータがあるから実現する、3つの精緻なターゲティング例

　前述のとおり、楽天の広告では楽天経済圏ユーザーが1つのIDでサービスを利用しているため、過去から現在までのオンオフデータを起点に、“現在の状態”を推定することができる。これにより、次のようなセグメントも作成可能だ。

過去の購買データを基に、子供の年齢を推定

　1つ目は、子供の年齢を推定し、配信セグメントを作成するケース。たとえば2021年にランドセルを購入した層なら、当時6歳と仮定して、2025年は小4（10歳）となる。このように、過去の購買データから現在の年齢／学年を推計してターゲティングできるのは楽天だからこそ。主に教育系商材や金融系の商材で有用なケースだ。

　20年以上にわたり運営してきた楽天市場で蓄積された購買データは、遡ることができる。ある層のデータを活用して子供の年齢を推定するだけでなく、ユーザーのライフステージを推定してターゲティングすることも可能だ。

「楽天ふるさと納税」での行動データから富裕層を特定

　次に、推計の収入額から富裕層を特定するケースが紹介された。たとえば、「楽天ふるさと納税」における直近の実行動を手がかりにすると「年間20万円の返礼品申し込みがあったから、年収約1,200万円だろう」という具合に推定できる。他にも、楽天銀行や楽天カードなどの会員情報などに基づいた広告配信も可能だという。

オフラインのID-POSデータと楽天IDを掛け合わせ、店頭購買まで計測

　さらにID-POSデータを活用したターゲティングも、全国スーパー、ドラッグストアの約6,000万人のデータを扱うTrue Data社との協業により実現している。True Data社のID-POSデータベースと楽天IDを連携し、セグメント作成、広告配信、オフラインとオンラインでの購買計測、分析・レポートまでを行うという仕組みだ。

　腸活ヨーグルトの広告施策を例に挙げると、考えられる4つのセグメント（下図）のうち、「2．競合商品購買者」や「3．類似ジャンルの購買者」のセグメントを作成することが可能となる。また、YouTubeなどで広告を配信した後、実際に店頭で商品が購買されたのかを計測することもできる。

　具体例として、食パンメーカーが「自社製品を買った人」と「競合商品を買った人」の2つのセグメントでYouTube広告を配信した結果、約1.45倍の購買リフトが出た事例も紹介された。