〜データマーケティング支援の実績をご紹介します〜

Vol.009

Pontaリアル購買⇄メガプラットフォーマー
経済圏間ID連携で実現する高精度分析&ターゲティング

デジタル広告の競争がますます加速する環境の中、

メガプラットフォーマーといかに連携して成果を上げていくかが、マーケティング戦略における喫緊の課題となっている。

Pontaの経済圏IDとメガプラットフォーマーが連携した最新の取り組みとその成果を、

株式会社ロイヤリティマーケティング営業統括グループ マーケティングプロダクト部長 小河 貴裕が紹介する。

 

小河 貴裕

株式会社 ロイヤリティ マーケテイング

営業統括グループ マーケティングプロダクト部 部長

雑誌編集、Web広告企画・営業、ネットサービスのマーケティング、toB/toC双方の通信事業のマーケティング、CRM、商品開発、営業企画等を経て2017年当社入社。Ponta会員IDによるリアル購買/行動のビッグデータと、Google/Facebook等の大手プラットフォーマーやテレビ等のメディアデータを1IDで連携させたシングルソースマーケテイングを開発。現職は、自社&他社のデータおよびメディア活用によるサービスの企画・運用を担当 。

 

 

<目次>

1.会員数1億を超えるPontaの強みとは?

2.オフラインとオンラインの分断による問題とは?

3.オフラインのデータ活用を阻む壁と、その解決方法

4.Pontaサービスを活用した、3つの成功事例

5.まとめ

 

 

 

1.会員数1億を超えるPontaの強みとは?

 

現在Pontaの提携先は、約200ブランド25万店舗。

ローソンやKDDIなどをはじめ、コンビニ、スーパー、百貨店、金融機関、飲食店、家電量販店など、その業態は多種多様にわたる。これらの広大なPonta経済圏で利用される、1億ID超に及ぶ大量のデータが日々、「Ponta DMP」にリアルタイムデータとして蓄積されている。

 

重要なポイントは、第三者の広告主向けにデータ活用できるパーミッションを、会員獲得時に既に取得していることだ。

Pontaは、これらの膨大かつ多様なデータの分析・プランニングを行い、ターゲットを抽出してアプローチすることで、リアル店舗も含めた効果測定を行う、独自のマーケティングサイクルを構築している。

 

「特筆すベき点は、単一の「Ponta DMP」の中で、図1のようなマーケティングサイクルを一気通貫でシームレスに活用することが可能」(小河)なのがPontaならではの最大の強みと言える。

 

■図1

Pontaデータのマーケティング活用

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■図2

Pontaデータマーケティングの強み

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2.オフラインとオンラインの分断による問題とは?

 

次に、デジタル広告のオンラインとオフライン間における問題点と、両者の関係性の正しいあり方について考察したい。

「デジタル広告のオン&オフラインの理想形は、オンラインで広告を視聴したユーザーが、オフラインで購入した場合でも、データがシームレスにつながり、充分な効果測定を行うことだ。オフラインで蓄積した購入データを、オンラインのマーケティングに有効に活用できれば、新規顧客のターゲティング施策の精度も高まるだろう」(小河)。

しかし残念ながら、現実はそうなっていないケースが多いのではないだろうか。

 

その主な原因が、オンラインとオフラインのデータの分断だ。
オンラインで広告を視聴したユーザーがオフラインで購買したとしても、多くの場合、購買データはオンラインとオフラインそれぞれのシステム内に留まっており、各データが連動せずシームレスになっていないことが最大の問題と言える。

 

一方、オンライン広告とオフライン広告の関連性について、Pontaが集計した実績データにおいても図3-①の通り、広告を見て「いいね」したり、
動画広告を最後まで視聴した場合でも、購買の相関性について、正の相関が見られないことが分かっている。
同じく、図3-②の広告表示単価(CPM)のデータからも、CPMが安く抑えられた場合でも購買獲得単価が必ずしも比例しない、弱い負の相関が見て取れる。

 

■図3-①

購買率⇔動画再生率

 

■図3-②

購買獲得単価⇔広告表示単価(CPM)

 

このことから、小河は
「広告で接触したユーザーが、購買に直結したかどうかは、やはりオフラインの購買データを正しく検証すべきだろう。
その上で、特にオフラインでの購買・行動も含まれるプロモーションにおいては、ターゲティング、効果測定ともに、オフラインデータを充分に活用することが必要だ(図4参照)」
と述べている。

 

■図4

調査:オンライン広告反応とオフライン購買の関連性 まとめ

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3.オフラインのデータ活用を阻む壁と、その解決方法

 

では、オフラインのデータ活用を阻むハードルとは、いったい何なのだろうか。

 

小河は、オフラインデータ活用の課題は、主に3つあると語る。

①「データソースのボリューム」=マーケティングに使用できるIDに紐づいたボリュームをどれだけ豊富に蓄積できるかという点。
②「データソースとメディアを接続するパイプの太さ」=①のIDに紐づいたデータを、メディアと繋げる際に、突合による減少をどれだけ低下できるかという点。
③「データソースとメディアの接続技術と実現内容」=GoogleやFacebookのようなメガプラットフォーマーと、どのような手段を用いてデータを連携し、アウトプットするかという点だ。

 

これらの課題に対して、小河が提示する解決策は、以下の通りとなる。

 

①の「データソースのボリューム」に関しては、Pontaでは、約200ブランド25万店舗にのぼる多種多様な企業からデータを取得しており、「いつ、どこで、いくら買った」というリアルな購買データが豊富に蓄積されている。しかも、メディアとの連携がPontaIDに紐づく1IDでワンストップに構成されているのも重要なポイントだ。

②のオフラインデータとメディアとの突合の減少をどれだけ抑えるかについては、突合においてCookieやモバイル広告IDのみを使用すると、データ保有者が限定されたり、iOSでは取得不可の問題が起こるなど、最終的にターゲティングの対象者が極端に減少するというケースが多々見受けられる。

 

この点、ロイヤリティマーケティングでは、

CookieやIDFAに依存することなく、図5のようにPontaが蓄積している1億超のPontaIDと大手プラットフォーマーが連携。大量のID突合を実現させることで、

結果、ターゲティング広告の配信や分析に充分な量のデータアセットを確保している。

 

■図5

障壁②データ⇔メディアの連携パイプ→広告DIで連携すると保有率・突合率がネックに

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③の「データソースとメディアの接続技術と実現内容」に関しては、

通常メガプラットフォーマーは、自社で保有するインプレッションデータなどを外部に公開しないため、どのようにデータを突合させるかが最大の鍵となる。

 

この点について、小河は

「弊社では、多くのメガプラットフォーマーとの間で、ターゲティング配信と広告接触からの購買測定を実現している。その手法の一例として、メガプラットフォーマー内に分析専用の環境を作り、広告接触データと弊社で保有する購買データを掛け合わせた分析を行なっている。

生データはハッシュタグ化することで個人情報保護の観点からクリアにし、マーケティングデータとして活用できるようにしている」という。

 

では、具体的な例として、Googleと連携した分析環境が、どうなっているのか見てみよう。

 

ロイヤリティマーケティングでは、YouTube/GDN広告の購買測定手法として、Google Ads Data Hubという機能を使用して、GoogleとPontaのID別データ同士を突合・照合して分析・集計している。
これにより、リアル購買の効果が高かったユーザーの媒体セグメントや過去購買などの幅広いデータが、Ponta Big Queryにアウトプットされる仕組みだ。

 

「Ads Data Hubの特色は、各データの組み合わせを広告の配信後においても自由に設計できることにある。

配信前に設定したセグメントで効果の差が表れずとも、配信後に差が出たセグメントを見つけ出すことが可能で、これは、広告の現場では非常に有効なアプローチになる(図6参照) 」と小河は語る。

 

■図6

Google Ads Data Hub アウトプット例

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ロイヤリティマーケティングでは図7のように、
1億人を超える自社のオフライン中心のファクトデータを、
Google、LINE、Facebook、Twitterなどのメガプラットフォーマーや、テレビ・ラジオといった大手メディアと連携。今後も、キメの細かいターゲティング配信や、購買・行動データの分析のさらなる充実により、デジタルマーケティングのケイパビリティを広げていく。

 

■図7

まとめ:弊社のデータマーケティング ケイパビリティ

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4.Pontaサービスを活用した、3つの成功事例

最後に、Pontaのサービスを通じて生まれた成果を、3つの事例を通して紹介したい。

 

1.食品メーカーの事例

1つめは、リアル購買データターゲティングの基本パターンで、
食品メーカーの購買データを使用した、広告のターゲティング配信と購買測定の事例だ。

 

ターゲティングの目的は3つあって、

①自社商品における、既存購買者の購買数upと休眠顧客の復活促進、
②自社商品が含まれる同一カテゴリー商品における、競合商品の購買も含めた顕在層の獲得、
③自社商品と同時購入される併売商品における、購買可能性の高い潜在層の獲得である。

 

この3つのターゲットに対し、Pontaと提携するID-POSデータを使って、Instagramで広告配信をした結果が図8である。
測定指標はROAS(広告接触者のリアル店舗の購入金額÷広告配信金額)で設定しており、購買データ無しの配信ユーザーROASを1とした時の各セグメントを相対比較したデータだ。

 

特筆すべきは、「自社同一商品」に対してだけでなく、「同一カテゴリー商品」や「併売カテゴリー商品」においても、
消費者に対して顕著な購買促進効果が得られたことだ。

 

■図8

取組事例①:基本パターンのターゲティング&購買測定

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2.小売業の事例

2つめは、小売業者との取り組みの事例。

 

こちらの広告配信セグメントは、以下の2つを対象としている。
①対象小売店の半径500メートル以内のPonta提携店の利用者データから、既存利用者データを除いたカテゴリー。つまり商圏にいながら、対象小売店に訪れていない潜在顧客をターゲットにしている。
②対象小売店の既存利用者データをFacebookで類似拡張し、そこから既存利用者を除いたカテゴリーだ。

 

結果は、図9の通り。
ROASはそれぞれ7倍、9倍となるような、大幅な売り上げ増を記録した。
既存のデータを目的に応じて有効活用することで、新規顧客を獲得した成功事例と言えるだろう。

 

■図9

取組事例②:リアル購買⇒類似拡張のターゲティング&購買測定

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3.金融業の事例

3つめは、金融サービスの契約を目的としたプロモーションの事例だ。

 

配信セグメントは、Ponta経済圏の購買・行動データから会員登録情報から年収600万以上のターゲットを推定。
そこからFacebookで類似拡張を行なった。測定指標はCPA(広告配信金額÷広告経由の契約数)。

 

結果は図10の示された通り、過去のCPA施策に対してわずか38%という低コストでの契約獲得を実現した。

 

この事例では、ファクトデータと、ファクトデータをベースにした推定データを複合的に活用してターゲティング配信した。

推定データとはいえ、その精度の元となるのはファクトデータであり、その意味からもPontaDMPに膨大に蓄積されているオフライン購買データの精度が、本施策成功のポイントになったと言えよう。

 

■図10

取組事例③:複合データのターゲティング&効果測定

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5.まとめ

 

以上、現在のデジタルマーケティングの課題となっている、
メガプラットフォーマーとの連携の最新事例と具体的な成果について考察した。

 

これからますますの競争激化が予測されるデジタル広告の領域において、どのように個人情報関連のルール変更に対応しつつ、いかに良質なデータを取得・蓄積して分析しながら、顧客のニーズや嗜好・行動パターンを把握して効果を予測すべきなのか。
また、どうやって迅速かつ客観的に結果の評価を行いながら、潜在ターゲットの獲得拡大へとつなげていくのか。

 

さらなる顧客理解の深化や体験価値向上を実現するためにも、
メガプラットフォーマーとの緊密な連携体制の構築が、
今後の デジタルマーケティング戦略における重要な鍵を握っていると言えよう。

 

 

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