他社と差がつく!AudienceOneを活用した「LAPセグメント手法」

 2018.05.09  adtech管理者

はじめに

DACが開発・提供するDMPAudienceOne」は、201710月にLINE株式会社の運用型広告配信プラットフォーム「LINE Ads Platform」(以下、LAP)の販売・開発のパートナーを認定する「Marketing Partner Program」(※)において「Data Provider Partner」に認定されました。

本記事では、実際の配信事例から考える、LINE Ads PlatformにおけるAudienceOneのセグメントデータ活用法についてご紹介します。
※2018年2月より「LINE Biz-Solutions Partner Program」に改定 

AudienceOne紹介

AudienceOneは、Webサイトの閲覧ログと、スマートフォンアプリの閲覧ログから、マーケティングのターゲットセグメントのデータを抽出し、活用することができるマーケティング・プラットフォームです。その特徴は、膨大なデータ量と、マーケティングに使いやすいセグメンテーション機能にあります。

まずデータ量については、Webデータでは4.8億ユニークブラウザ、モバイル広告ID(スマートフォンアプリにおける端末識別子)では9,000万ユニークIDもの膨大なログデータを保持しています。このログデータから、マーケティングでよく使われる“性別・年代”や“世帯年収”などの「属性情報」、“不動産関心”や“自動車関心”などの「興味関心情報」、居住地や勤務地の「位置情報」などを、デフォルトでカテゴリ分類しています。

AudienceOneをお使いいただくことで広告主企業は、自社接点(オウンドメディア)による1st パーティデータによるセグメントはもちろん、仮説や可視化・分析によるターゲット定義に基づいた、3rdパーティデータのセグメント活用が可能です。この3rd パーティデータによって、AudienceOneでは新規の見込・潜在層への効率的なアプローチをお手伝いすることができると考えています。
<参考> https://www.dac.co.jp/service/solution/audienceone

図1

 

具体的にAudienceOneでできること

1st パーティデータの活用

AudienceOneで管理している1st パーティデータを活用できます。
例えばタグを設置したサイトへの訪問者をページ、リーセンシー、フリークエンシーでセグメント分類し、LINE Ads Platformに連携、配信することができます。

更にこのデータは、LINE Ads Platformの拡張機能(Look a Like)のシードデータにすることもできます。AudienceOneにも拡張機能がありますので、AudienceOne側でシードデータを拡張セグメント化して活用することも可能です。

<補足>2つの拡張の違い:LINE側での拡張(Look a Like)では、LINE内での属性や興味関心が似ているユーザーに拡張されます。AudienceOneでの拡張では、LINE外でのウェブ/アプリの全般的な行動が似ているユーザーに拡張される、という違いがあります。

⑵約1000種のセグメントの活用

AudieceOneにデフォルトでカテゴライズされている約1,000種の「属性情報」や「興味関心情報」をセグメントとして活用することができます。“性別・年代”や“世帯年収”、商材やライフスタイルへの“興味関心”を、場合によっては組み合わせて、商材のターゲット定義に近いセグメントをつくることが可能です。

⑶位置情報(“郵便番号単位”でのセグメント機能)の活用

AudienceOneには「位置情報」として、ユーザーの居住地・勤務地を、都道府県や市区町村より細かい“郵便番号単位”でセグメント化する機能もあります。商圏を細かく定義してアプローチしたい場合にこのデータは適しています。

事例

実際にAudienceOneのセグメントを活用いただき、LINE Ads Platformで効果が上がった事例をご紹介します。

ある女性向けの美容商材(通販)で、LINE Ads Platform側の「美容」ターゲティングと、AudienceOneの「美容」関連セグメントでのターゲティングを同時に配信しました。
その結果、獲得効率はコンバージョン率(CVR)、獲得単価(CPA)ともに、AudienceOneセグメントによる配信グループの方が約2倍、効率がよくなりました。しかし反面、配信数や獲得数は、LINE側のセグメントの方が大きく上回る(配信数で7倍、獲得数では3倍)という結果でした。
今後はこの効率をできる限りキープしたまま、規模を広げるようなセグメントの設計をしていきたいと考えています。

図2

 

事例からのインサイトと今後

ご紹介したように、AudienceOneでは様々なデータを組み合わせたセグメントの設計が可能ですが、どのセグメントが各々の商材に対し効果が出るかは、実際に試してみないとわかりません。
しかし、一度効率が良いセグメントが見つかれば、それをヒントにセグメントを広げることが可能なのも、DMPの特徴です。AudienceOneでは約1000の属性・興味関心カテゴリにユーザーを分類していますが、それとは別に、キーワード等を軸にしたカスタムのセグメンテーション対応が可能です。

LINE Ads PlatformでのAudienceOne活用においては、まずはデフォルトのセグメントをいくつかトライいただき、効率がよさそうな「軸」を発見して、そこから効率と数をどちらも満たすカスタマイズ等の再設計を実践していくのが理想だと考えています。

図3

また、LINE Ads PlatformLINE@やLINE公式アカウントと連動した「LINE Ads Platform CPFCost Per Friend)」メニューが新たにリリースされたことにより、今後はオウンドのレスポンス向上という目的だけではなく、「友だち」追加のレスポンス向上や適切なターゲットアプローチにも、AudienceOneが活用できると考えています。

例えば、居住地・勤務地をベースに商圏セグメントのプランニングが可能ですので、実店舗のLINE@アカウントに対し、その店舗商圏のターゲットに対して「友だち」追加を促す、などの使い方も有効と考えられます。

DACでは引き続き、セグメントデータのプランニングをお手伝いしながら、実際の広告配信実績を研究し、LINE Ads PlatformにおけるAudienceOneデータのより有効な活用方法を発信してまいります。

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