PROJECT

Look-alikeモデルを活用したデータのビジネス貢献度の向上を実現
プライベートDMPによるモデル構築

広告配信時に利用されるケースが多いオーディエンス拡張技術がプライベートDMPの構築によって企業内でも実施できるようになる中で、ソフトバンク・テクノロジーでは、主にサイト内ターゲティングへの活用を軸にどのようにモデルを構築するのが最適であるかを研究しています。

プライベートDMPとは

プライベートDMPとは、オンライン/オフラインは問わず、自社で保有するデータ や外部データを統合管理し、施策としての連携先に対してセグメントデータを配信するためのデータのハブとなるソリューションのことを指します。

DWHなどのデータを統合しクエリベースでデータを取得するデータベースのようなものとは異なり、蓄積したデータをリアルタイムにアクションに直結することができるセグメンテーション&配信システムである必要があります。

尚、CRMとの違いは、CRMが会員登録などを行ってもらった既存会員(非匿名ユーザ)向けの顧客管理システムなのに対して、DMPは非匿名ユーザ+Cookieを利用した匿名ユーザという「自社チャネルに接触したすべてのユーザ」が管理対象になる点が異なっています。

会員との一貫性のある継続的なコミュニケーションと合わせて非会員ユーザへ効果的にアプローチするために、昨今プライベートDMPの重要性が増しています。

プライベートDMPとは

 

プライベートDMPの特長

プライベートDMPの主な特長は以下の通りです。

1.クロスデバイスでの自社サイトへのアクセス状況を分析できるようになります。
2.プライベートDMPにCRMデータをインポートあるいはCRMへのDMPのデータのインポートにより、顧客データの拡張を可能にします。
3.ロードしたデータからセグメンテーションしたオーディエンスに対してServer-to-ServerでのDSP連携による広告配信が可能になります。
4.DMP内でオーディエンス拡張機能(Look-alikeモデル)が利用できるため、統計的に判別した「まだ購入していないものの購入しそうなユーザ群」などに対するアプローチが可能になります。
5.3rd-party dataの連携も可能であるため、外部データの統合による匿名ユーザのオーディエンスの情報拡張も可能です。

 

プライベートDMPによるモデル構築におけるポイント

プライベートDMPを利用する最大のメリットは、オーディエンス拡張機能を用いることによって、マーケッターが自由に任意の条件に合致するユーザに対する類似ユーザを抽出できる点です。

ここでのオーディエンス拡張に用いられるのはLook-alikeモデルというモデルが利用されるケースが多いのですが、このモデルを利用する際にはいくつか注意しなければならない点があります。


モデル構築時の注意事項
1)モデルに利用するデータの量と質が担保されていること

Look-alikeモデルでは、類似ユーザを抽出するためにサイトの閲覧データや検索キーワード、訪問頻度、購入データなど、様々なデータを利用します。
モデルの精度を高めるためにはこのモデルに利用するデータの網羅性が重要であり、ページやディレクトリ単位の閲覧有無、商品IDや商品カテゴリ別の閲覧回数、お気に入りへの登録回数、カート投入回数、注文回数など、よりユーザの嗜好性や関与度が明確に表れるデータを用意する必要があります。
尚、そのデータが正しい定義に基づいて設定されている必要があることは言うまでもありません。

2)ベースラインに指定したセグメントに一定のトラフィックがあること

オーディエンス拡張はベースラインに指定されたセグメントのユーザに類似したユーザを統計的に判別する仕組みであるため、ベースラインに指定したセグメント自体のトラフィックが少ない場合、オーディエンス拡張の精度も高くなりません。

 

ソフトバンク・テクノロジーが挑戦しているプライベートDMPによるモデル構築


SIGNALコンサルティングサービス

ソフトバンク・テクノロジーでは、Adobe Audience ManagerをプライベートDMPに据えたオーディエンス拡張の成功事例創出に日々取り組んでいます。プライベートDMPに取り込んでいるデータは、Adobe Analyticsに代表されるアクセス解析データ、Intimate Mergerに代表される3rd-partyデータ、CRMデータなどであり、会員IDをキーにプロファイルをマージしたクロスデバイスでのDMP環境を構築、運用しています。

連携先として最も重要と捉えているのはAdobe Targetに代表されるサイト内ターゲティングやレコメンドツールです。サイトのパーソナライズ化を進める上で、クロスデバイスでのターゲティングが行える基盤の有無が、継続的なお客さまとの関係構築のために求められています。

以下のような取り組みに興味がある方は、ぜひ当社へご連絡ください。

・デバイスやチャネルを跨いだサイト内ターゲティングやレコメンデーション
・3rd-partyデータと自社データを組み合わせたプライベートDMPの導入及び活用
・オーディエンス拡張による注文CVRや売上向上のためのPDCAサイクルの実践