企業の持つ顧客データを補完し、具体的な顧客ニーズを捉える「AudienceOne Discovery」とは

 2018.07.30  デジタル・アドバタイジング・コンソーシアム株式会社

企業の持つ顧客データを活用したマーケティングの課題とは?

プライベートDMP(CDP)やCRM、SFA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、ロイヤル顧客になるまでの興味関心等の移り変わりが詳細に捉えきれない、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。

このような課題を解決するためには、顧客が自社サイト以外でどのようなサイトに訪れており、どのような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が有効になります。

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?

企業の持つプライベートDMP(CDP)やCRM、SFA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9,000万のモバイル広告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、法人属性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。

図1 AudienceOneが保有するデータ例
図1 AudienceOneが保有するデータ例

 

ユースケースのご紹介① ~興味関心データ~

ユースケースとして、不動産企業による興味関心データの活用についてご紹介します。

ユーザーに資料請求をしてもらうために、これまでマスメディアへの広告掲載やWEB上でのリターゲティング広告配信をしていましたが、購入確度の低いユーザーに広告が掲出される課題があり、より効率的な集客の手法を模索されていました。

そこで、AudienceOne が保有する3rdパーティデータから「興味関心データ」を利用して、過去に資料請求したユーザーが事前において、興味関心データごとに関心度がどのように変化したのか、を分析レポートとして可視化して提供しました。この分析レポートから、特徴的な変化を示した興味関心データを"自社商材のニーズ発生の契機となるライフイベント"と捉えて、WEB広告のPDCA設計に活用いただきました。

興味関心データと関心度相関図

ここまでは分析の事例ですが、ここで利用した AudienceOne が保有する興味関心などのセグメントデータを、プライベートDMP(CDP)などの顧客データベースへ提供するサービス「AudienceOne Discovery」を利用することで、自社の保有する顧客や見込み顧客の「特徴的な変化を示した興味関心データ=自社商材のニーズ発生の契機となるライフイベント」を把握することができます。さらに、見込み顧客のサービス検討段階のステータスを判断して、MA(マーケティング オートメーション)ツールやLPO(ランディングページ最適化)ツールを使ったプロモーション施策のセグメンテーションとしても活用可能です。

やや本題から外れますが、ここであげた事例のように、自社の提供する商材が比較的高額で検討期間が長い場合、多くのユーザー行動としてWEB上で類似サービスの比較や、口コミ検索など、多くのサイトを閲覧する傾向があると考えられます。そのためユーザーのWEB上における行動をベースに推計した興味関心データを利用し、コンバージョンするまでに様々な興味関心に対する変化を時系列で可視化することで、ユーザーの態度変容を把握することがWEBマーケティングにとって有効なデータになります。

ユースケースのご紹介② ~キーワード拡張データ~

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、そのキーワードに対する関心度を顧客データベースへ提供しました。キーワードの関心度は、AudienceOne が保有するユーザーのWEB上における行動をベースに、任意に指定したキーワードを「検索したであろう・するであろうユーザー」を分析して抽出します。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。

ABテスト

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。

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