「Trait（性格特性）」の切り口で深い顧客理解を可能にする「BPTS」
MarkeZine編集部（以下、MZ）：本日は、電通グループが提供する「BPTS」の活用についてうかがっていきます。はじめに、改めてBPTSの概要をお聞かせください。
築地：BPTSは、心理学分野で代表的な「Big5理論」をベースに、10万人規模の調査データとAI・統計モデルを活用して、顧客群の「Trait（性格特性：以下、Trait）」を可視化し、分析・配信に活用するソリューションです。開発にあたっては、パーソナリティ心理学を専門とする小塩真司教授（早稲田大学）に監修いただいています。
属性データが示す「Who（どんな人か）」や、行動データが示す「What（何をしたか）」に、Traitという第3の軸を重ねることで、生活者の行動の背景にある心理「Why（なぜその行動をとったのか）」に迫れることが特徴です。現時点では、LINEヤフー広告を対象にサービスを提供していますが、今後は他のプラットフォームや媒体にも順次拡大していく予定です。
築地：仕組みや開発背景の詳細はBPTS概要編の記事に譲り、本記事では「実際にどう活用できるのか」を中心にお話しできればと思います。
BPTSの概要について、詳しくはこちら
BPTSによって実現できる分析とは
MZ：実際に、どういった分析が実現できるのでしょうか？
岸本：大きく分けると、「広告配信前の事前分析」と「広告配信後の効果検証」の2つで考えています。
まず配信前には、申し込みといったCVユーザーデータ、サイト来訪データ、購買データ、広告主が管理する会員情報などを起点に、成果につながりやすいユーザー群にどのようなTraitの傾向があるかを分析できます。その結果をもとに、「コアとなるユーザーにはどういった訴求が響きそうか」という仮説を立案することも可能です。
たとえば、単に「30代男性が反応している」と見るのではなく、「新しい体験に前向きな層」なのか「安心材料を重視する層」なのか、あるいは「コスパ・タイパに反応しやすい層」なのか。デモグラとは異なる切り口で、成果につながりやすいTraitの傾向を分析し、ユーザーの解像度を高めることができます。BPTSは、Traitという軸で補助的に読み解き、配信前の仮説設計に組み込める点が価値だと考えています。
また、配信後にはCPAやCTRといった広告指標をTrait別に分解することで、「どのTraitを持った層がクリックしやすかったのか」「どのTraitを持った層が購買につながりやすかったのか」の検証も可能です。
岸本：ファネルの観点では、クリックからLPへの遷移、フォーム到達、最終的な購買と段階ごとに見ていくことで、どの層・どの段階で反応差が出ているのかを把握できます。「この広告は良かった／悪かった」で終わらせるのではなく、「このTraitの層には認知段階では反応があるが、比較検討段階では不安を払拭する情報が足りていないのではないか」といった、次の改善に使える示唆に落とし込めます。
最終的には、プラットフォーマーが保有する属性・行動データや興味関心データと掛け合わせることで、より立体的なペルソナ設計につなげていくことも可能です。
