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パブリックDMPを活用したマーケティング施策
自社で保有する顧客データを中心にDMP(プライベートDMP)を構築し、マーケティングオートメーション(MA)などを活用し、既存顧客に対するマーケティング施策を実施している企業も多いと思います。外部データ(パブリックDMP)を活用すれば、より深く顧客を理解したり、新規顧客へのマーケティング施策の効率化を実現できます。
今回の特集では、外部データを活用したマーケティング施策について事例も交えてご紹介します。

1.プライベートDMPとパブリックDMP
DMP(データ・マネジメント・プラットフォーム)とはマーケティングのための統合された顧客データベースです。
大きく分けると、データソースにより以下2つのタイプがあります。

①プライベートDMP(1st party data)
  ・自社の持つ顧客データを集約したデータ基盤です。
  ・自社データを使った顧客DBは以前から顧客DWHとして活用されてきましたが、これに、これまで活用されていなかった
   社内の顧客情報をマーケティングで積極的に活用する為に統合したものがプライベートDMPです。

②パブリックDMP(3rd party data、2nd party data)
  ・さまざまなサイトのアクセスデータを収集・集約を行ったデータ基盤です。
  ・パブリックDMPには個人を特定できるデータは含まれておらず、Cookieなどで集約されます。
  ・推計も含めて、性別や年代や趣味趣向や住居地域等マーケティングに活用できる属性データが付与されており
   広告配信やターゲティングに利用できます。
  ・サードパーティーデータが主体ですが、特定の提携先のデータを集約したセカンドパーティーのデータもあります。

        【図1】自社データを集約したDMPと外部データを集約したDMP


上記のプライベートDMPとパブリックDMPを組み合わせて自社データと外部データを組み合わせたセグメント分析や顧客プロファイリングを行い、広告配信や自社の施策のターゲティングに活用されています。

2.自社データ(プライベートDMP)でのマーケティング施策
自社会員を持つ企業は、プライベートDMPを使い、顧客の購買データをもとに顧客セグメントを作成し、マーケティングオートメーションにてセグメントごとにマーケティング施策実施しています。
また、デジタルチャネルの普及により、自社のデジタルチャネルの行動をベースにしたマーケティング施策も行われています。

これらの施策は既存顧客(自社会員)をターゲットとしたリテンション施策が中心で、新規顧客に対するアクイジション施策は、別途広告運用担当者が実施することが多く、既存と新規の施策が分かれてしまう問題がありました。(担当者や部署が違うことも)

        【図2】既存のマーケティング施策と新規の広告施策

また、社内データだけでは顧客のプロファイリングに限界があり、精緻なターゲティングができず、OnetoOneマーケティングというよりはRFMに代表される顧客セグメントに対するマーケティングとなっています。

3.外部データ(パブリックDMP)の活用
もともと、パブリックのDMPは、広告配信をする際にターゲット条件の設定で利用されてきました。(DSP連携)

近年では、自社の顧客データとパブリックDMPのデータをひもづけることにより広告だけでなく、自社のマーケティング施策でも利用できるようになりました。その結果、新規・既存を問わず、自社サイトに往訪した顧客の詳細な顧客プロファイル(カスタマー分析)を取得することが可能です。

        【図3】カスタマー分析アウトプットのイメージ

4.外部データ(パブリックDMP)と自社データ(プライベートDMP)を活用したマーケティング施策
上記のカスタマー分析以外に、既存のマーケティング施策においてパブリックDMPを活用することで顧客分析・マーケティング施策の精度を上げたり、新たな施策を実施することが可能です。

 【パブリックDMPを活用した施策例】

  ・ロイヤルカスタマー育成施策
   1.自社データにてロイヤルカスタマーを抽出し、パブリックDMPを活用し詳細なプロファイリングを行います。
   2.自社のロイヤルカスタマー以外の既存顧客の中から、上記プロファイリングに合致する潜在的な既存優良顧客を抽出します。
   3.上記顧客に優良顧客に引き上げるための、マーケティング施策を実施します。
   4.同時に、パブリックDMPのプロファイリングをDSPに連携させ、潜在的な新規優良顧客に対して広告の配信を行います。

        【図4】ロイヤルカスタマー育成施策

  ・離脱防止施策
   1.自社データを分析し、離脱候補のセグメントを作成します。
      例:購入金額高い・頻度多い、直近の購入日が1年以上前

   2.離脱候補セグメントの顧客をパブリックDMPを活用しプロファイリングを行います。
   3.プロファイリング結果を複数のクラスタに分割し、各クラスタの趣味・嗜好性を確認します。
   4.上記、クラスタごとに離脱防止施策を実施します。

      例:クラスタ1(30代男性:ゴルフ・野球に興味あり)
        ⇒ゴルフや野球などの男性のスポーツを中心とした情報と特別クーポンを送付

        【図5】離脱防止施策


最後になりますが、
最近のマーケティングオートメーション(MA)は広告配信のためパブリックDMPやDSPとの連携ができる製品・サービスも多くなっています。これらの連携により、DMP(プライベート+パブリック)のデータを起点として新規顧客・既存顧客を含めたトータルのマーケティング施策の実行・管理を行うことができます。

パブリックDMPは広告配信のための付加価値ツールとして安価に利用できるサービスも多いので、ぜひ一度活用してみてはいかがでしょうか?

※本原稿のシステムイメージ・施策イメージは、説明の都合上、簡略化して記載しています。
※実際のシステム構成や施策フローは製品やサービスにより異なります。


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