
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(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
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
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
【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
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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