昨今のデジタルマーケティングでは、顧客データの活用が重要となっています。
しかし、一企業が持つユーザーとの接点には限りがあり、それに伴い収集できる顧客データにも限界があります。
本ブログでは、企業が保有する顧客データを活用する際の課題と、自社データに3rdパーティデータを追加することで広がるマーケティングの可能性を、ユースケースを交えてご紹介します。
顧客データを活用したマーケティングの課題
プライベートDMPやカスタマー・データ・プラットフォーム（CDP）、CRMツール、MAを導入して、自社の顧客データを活用したマーケティングを実践すると、自社の持つデータだけではユーザーのニーズが捉えきれない、という課題が出てきませんか？
例えば、ロイヤル顧客の顧客像の詳細を捉えきれない、顧客が自社サービスから離れてしまう予兆を検知できない、自社サイトに訪問していないユーザーの新たなニーズを発見しづらいなど、企業が把握したいニーズを自社の顧客データだけで捕捉することが難しいと思います。
このような課題に対して、顧客がどのようなことに興味関心を持っているか、などの情報を3rdパーティデータで補完することによりデータのリッチ化を行い、顧客の可視化が可能になります。
ここでは、企業が持つ顧客データに3rdパーティデータを提供するサービス「AudienceOne Discovery®」について、ご紹介します。
AudienceOne Discovery® とは？
企業の持つCDPなどの顧客データに、AudienceOne® が持つ3rdパーティデータを提供するサービスです。
具体的には、企業が持っている顧客データと紐づいたユーザーデータに対して、AudienceOne® が保有する月間4.8億ユニークブラウザと1億のモバイル広告IDという膨大なデータから、AudienceOne® がユーザーのWeb行動をベースに推計した属性、興味・関心や居住地・勤務地の郵便番号データ、拡張データなど多岐に渡るセグメント情報を追加することができます。
▼ AudienceOne®が保有するデータ例
ユースケース① － 興味関心データ：時系列分析 －
通信企業における興味関心データの活用についてご紹介します。
機械学習領域の発達によって、機械学習を用いた予測を実施されるケースが増えております。この予測によって、より潜在的なユーザーやより見込みの高いユーザーへのアプローチが可能になります。
本ユースケースにおいても、ユーザーの興味にあった商材を予測し、より見込みの高いユーザーへアプローチしたいというニーズがありました。
しかし、自社データのみでは、新たなニーズを予測するために必要な顧客の興味関心に関するデータが不足しており、加えて自社データの更新性も低く、なかなか機械学習の精度向上ができない、という課題に直面しました。
そこで、AudienceOne Discovery®を利用し、不足したデータの補完を行いました。
AudienceOne®︎は約1,400カテゴリに及ぶ興味関心データを保有しており、かつ直近30日間の行動データに基づいて日次で興味関心の判定を更新しているため、網羅的な興味関心データを日次で提供することが可能です。
本ユースケースでは、AudienceOne®︎が保有する興味関心データを機械学習の説明変数に加えてモデルを構築することで、より精度と更新性の高い予測を行うことが実現できました。予測結果を用いたセグメントを作成し、広告配信やメール施策へ活用することで顧客との効率的なコミュニケーションを実現することが可能になりました。
ユースケース② － キーワード拡張データ：HOT度判定 －
次に金融企業によるキーワード拡張機能の活用についてご紹介します。
カードローンの新規申し込みを増やすため、これまで自社では捉えられていなかった新たな見込み顧客の発見と、検討度の高まる最適なタイミングでコミュニケーションを可能にしたい、というニーズがありました。
そこで、「カードローンの申し込み検討度が高いユーザー層」の判定を目的として、「キーワード拡張機能」をご利用いただきました。
AudienceOne® のキーワード拡張機能とは、任意に指定したキーワードの関心度が高いユーザーをセグメント化することができる機能です。
具体的には、『節約』に関連する「家計簿」「貯金」のキーワード、『借金』に関連する「返済」「カードローン」のキーワードを指定し、それぞれのキーワードに対する関心度の値を顧客データに付与しました。
自社の顧客データだけでは会員データや自社サイト内の行動（1stパーティデータ）など限定的なデータのため、カードローンの申し込み検討度を判定することが難しいですが、AudienceOne® のキーワードに対する関心度によって検討度を判定することが可能です。
ここで提供した AudienceOne® のキーワードセグメントを使用してメール配信した場合と使用していない場合でA/Bテストを実施したところ、キーワードセグメントを使用した場合ではメール開封後のリンクのクリック率が向上したという実績を得ることができました。
最後に
このように、AudienceOne Discovery® を活用することで自社の顧客像をより明確に把握することが可能となり、顧客データ活用方法が大きく広がります。
メール配信だけでなく、ユーザーのニーズに合わせたコンテンツレコメンドやWeb接客、電話でのカスタマーサポートなどに AudienceOne Discovery® を活用することで、幅広いマーケティング活動が可能になるため、One to Oneのコミュニケーションを期待できるのではないでしょうか。
ご興味がありましたら、是非お問い合わせください。
