ディスプレイ広告におけるデータマネジメントについて考える。

2015/6/10

初めてのアド論執筆となります。GMO NIKKOで運用型広告コンサルタントの高梨と申します。

さて、今回のテーマはディスプレイ広告における、データマネジメントについてです。

ここ数年で、タグマネージメントツールやプライベートDMPなどの登場により、ユーザーの行動データを活用した配信も可能となり、新規顧客獲得の効率化や、既存顧客の売上げアップのマーケティング施策においても、よりデータ活用が重要となってきていると思います。

◆ディスプレイ広告で活用するデータについて

しかし、この企業の顧客や意識データを活用した施策というのがこれまた厄介です。
一概に、データといっても活用できるデータ項目は膨大な量になると思います。

・webサイトに訪れたページ
・webサイトに訪れた回数
・性別
・年齢
・地域
・購入したもの
・流入元
・メルマガ購読の有無
・サイトで使用できる所有ポイント数

などなど・・・

言い出したらキリがなさそうですね・・・これらのデータを片っ端から試して検証をするのもいいとは思いますが、ディスプレイ広告においては、運用工数面、分析面を踏まえるとすべてを検証するのは現実的ではないように思います。

◆では、データをどうディスプレイ広告に活用すべきか?

まず、上記で挙げたユーザーデータを特性ごとに分類をしてみます。

① ユーザーの行動(訪問回数・滞在時間・サイト内アクションなど)
② ユーザーの興味・関心(閲覧ページ・購入カテゴリなど)
③ ユーザー属性(性別・年齢など)
④ ユーザーの経路(流入元・接触アドネットワーク媒体など)

上記のような分類ができます。ディスプレイの運用戦略上、①のユーザー行動の場合は、行動の回数や時間の長さによって入札の強弱をつける。②のユーザーの興味・関心、③のユーザー属性の場合は、クリエイティブ出し分け、④のユーザー経路の場合は予算配分の重みづけといった具合に運用目的に合わせてセグメントを分けることができると思います。

では、実際にこれらのデータをどのようにディスプレイ広告の配信に活かしていくのか、①のユーザーの行動と②のユーザーの興味・関心を活用したECサイトの事例を交えてお話をします。

◆データを活用した配信で獲得効率は劇的に変わる

今回、ご紹介するデータの活用事例はあるECサイトでYahooタグマネージャーのデータバインディングを活用して、ユーザーが購入した商品カテゴリとその回数を取得し、カテゴリ毎にクリエイティブを出し分けて配信した事例となります。

カテゴリ分け配信の前後比較

 

図1は、カテゴリを分ける前と後の獲得数とCPAの推移となっております。カテゴリを分けた配信は分ける前と比べて獲得数が約2.5倍まで伸びております。

また、CPAにおいては約30%改善という結果となりました。

カテゴリ別配信の実績

 

図2はカテゴリごとの配信実績となっております。明らかにカテゴリBのパフォーマンスがよく、カテゴリD、E、FはCPAが高く効率の悪いカテゴリであることがわかります。

この結果から、伸ばすべきカテゴリのポイントを絞ることでCPAを悪化させることなく、獲得数を伸ばす効率的な投資配分が可能となります。

◆まとめ

ご紹介した事例では、確度の高いユーザーデータを配信に活用することで、獲得効率は劇的に変わるということがお分かりになるかと思います。

特に既存顧客のアップセル施策を行う際は、このようなにユーザーデータを活用したプロモーション展開は必須となるのではないでしょうか。

また、今回はユーザーデータをディスプレイ広告で活用した事例となっておりますが、更なるマーケティング施策としてプライベートDMPを導入することで幅広いプロモーション展開も可能になってくるでしょう。

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ライター:アド論 編集部


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