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【フォーカス】デジタルマーケティングのこれから

2016年8月16日(火曜日)

【フォーカス】シリーズでは、旬のテーマに取り組むコンサルタントを対談形式で紹介します。

デジタルシフトでメディアの位置づけはどのように変わるでしょうか? お客様をファンに育成する仕掛けや、コミュニケーション戦略へのAI活用には、どのような可能性があるでしょうか?

本対談では、「デジタルマーケティングのこれから」というテーマで、明治大学理工学部情報科学科の高木友博教授、株式会社富士通総研(以下、FRI)の安藤シニアマネジングコンサルタントに語っていただきました。進行役はFRI流通・生活サービス事業部の今村事業部長です。

1. デジタルシフトで変わる各メディアの位置づけ

【今村】
デジタルマーケティングが話題になっていますが、実際お客様にお会いすると、まだこれからかなと感じます。マスで広告を打ってアプローチする時代から、個人に直接アプローチするデジタル時代への流れがありますが、まだ本格的に取り組んでいるお客様はそれほどいらっしゃらないように思います。そういった市場動向はいかがでしょうか?

【高木】
ネットビジネスは小売売上高全体のたかだか10%程度で、残りの90%はまだデジタル化されていない世界ですが、その状態が変わらないわけではありません。なぜなら、地上波の民放はすでに構造不況で、投資対効果という意味で広告主がマス広告からデジタルに移しつつあるのは明らかだからです。例えば、サイバーエージェントはインターネットテレビを始めました。テレビのコンテンツをお客様に届けるという意味ではインターネットという通路をたどるか電波という通路をたどるかの違いだけですが、マーケティング側から見ると効果測定ができるかどうかの大きな違いがあるのです。同じコンテンツを届けても、電波では視聴率しかわかりませんが、インターネットはユーザーの挙動が全部わかります。どの程度ユーザーを特定するかは今後の課題ですが、少なくともユーザーの挙動が見えるという意味では全く違うのです。そうなると、広告宣伝費は現在テレビが主導ですが、動く可能性があるわけです。日本の1年間のテレビ出荷台数は1千万台ですが、パソコンと携帯電話は合計5千万台なので、お客様とのタッチポイントも圧倒的にネットが有利です。しかも接触時間が長い。同じコンテンツをお客様に届ける有利さでは、接触時間が長く、接触面積も広く、その後の計測もできることを考えると、高額の電波で流す意味はない。そうして広告メディアとしてのネットの価値が高まっていくと、否が応でもデジタルシフトが加速されるはずです。今まで10%だったネット経済が広がり、デジタルコマースがもっと進むと、例えばアマゾンの影響で日本の書店は3分の1に当たる8000店も10年で消えていますから、書店以外でも同様なことが起こる可能性があります。今10%だからという話は通用せず、デジタルシフトが起こっていくはずで、乗り遅れると様々なビジネスチャンスを失うことは明らかです。

【明治大学 高木教授】
【明治大学 高木教授】

【今村】
安藤さんは現場のお客様をサポートしている立場から、いかがですか?

【安藤】
デジタルシフトが進んでいると実感するのは、ネットバンクや格安スマホなど、店舗を持たない業態が増えてきている点です。ネットが主戦場になると、お客様の獲得・育成のアプローチもネットが中心にならざるを得ません。進んでいる所はネット広告の最適化やコンテンツの出し分け等に試行錯誤されています。具体的には、DMP(Data Management Platform)(注1)を構築して、3rdPartyDataも駆使しながら、どう最適化するかチャレンジしている企業が増えています。例えば、優良顧客をセグメンテーションして、ターゲット条件に合った広告配信を行うようになっています。しかし、Look-alike(ルックアライク)(注2)でターゲットを効率よく獲得できるのですが、条件が増えるほどターゲットの規模が小さくなってしまします。例えば1万人獲得したいのに、この条件だと半分にも満たない、どう条件を緩くするのが望ましいか、という点が最適化の問題になります。このような最適化問題をICTで解決して欲しいというニーズがあると思っています。

【高木】
今の話で思うところが2つあります。1つは、ネットの立ち位置は従来メディアと比べると一度捕まえた後であり、広告を見たといった足跡をこちらで捕まえてからが範囲です。一方、従来のメディアは流入させるまでです。だから、流入させるまでは従来メディア、流入してからは様々な確率の計算ができるのでネットメディア、と役割分担しています。それが変わって、流入もネットがどんどん食っていくと思います。現在は流入した後で、いかに最適化してターゲティングの精度を上げるかを一生懸命やっていますが、間口が広がって、現在テレビがやっていることもネットがやっていく。機器数も多く、スマホで皆のライフスタイルが変わり、テレビが担っていた役割をネット広告が食っていくと、今までのような狭いパイの中で高精度にやるだけでなく、パイ自体が広がる気がします。もう1つは、1人1人にターゲティングしていこうとすると、たくさんデータが必要で、程よいまとめ方が必要ですが、マーケティングの現状では人が感覚的に決めているのに対して、感覚的に男女で分けるような理由のない分け方ではなく、データドリブンに分割が最適化されるようになっていくと思います。データが十分密でなければ、完全に1人1人ターゲティングできる手前で分割は終わり、理由があってまとまりが作られるはずなので、現在のマーケティングが人に頼っている部分を機械が置き換えていくのは時間の問題だと思います。従来メディアの上でデータ処理までは機械がやって、その先はマーケターが考えるという領域から、もっと機械の役割が広がっていく気がしますし、それに乗り遅れた所がITの武装に乗り遅れると思いますね。

2. ユーザー×ユーザーによるファン育成の仕掛け

【今村】
マーケティングでは、コミュニケーション戦略とか、タッチポイントを増やそうとか、よく言いますが、最近では企業を信頼してもらうためにファンサイトを作ったりします。安藤さんが取り組んでいる格安スマホの企業の話をしていただけますか?

【安藤】
格安スマホの場合、既存ユーザーにもう1回線契約してもらうというアプローチは無理があります。でも、何もしなければ他社に離反してしまうかもしれません。既存ユーザーにもなんらかのアプローチをする必要があります。A社様では、ユーザーになってくれた人をコミュニティサイトに誘導することで接点を確保しています。コミュニティサイトでは、格安スマホに興味はあっても店頭がなくてはトラブルの際に困ると躊躇している人に対して、既存ユーザーが使い方や利点を教えるサポート機能や、アイデアを出し合い投票するような機能を提供しています。ユーザー同士でサポートし合い、かつユーザーが新規ユーザーを呼び込むことで、低コストを実現しているのですが、コスト面以外にも効果があります。ユーザーにとって、A社に貢献していることが、イコールA社へのロイヤリティを高め、離反防止にも役立つと考えられているのです。ただし、コミュニティのユーザーを獲得・育成していくための具体的なシナリオ設計が課題となっています。アクセス履歴からカスタマージャーニーマップを描くという方法もありますが、コミュニティサイトの場合、最終目標となるコンバージョン(注3)といった概念がないため、ログ分析だけでも工夫が必要になります。有効な具体策を立案するにはしばらく試行錯誤が必要になりそうです。将来的にはユーザーの状態に合わせて、ファンになってもらうためのメッセージを出し分けするようなことになると思います。

【株式会社富士通総研 安藤シニアマネジングコンサルタント】
【株式会社富士通総研 安藤シニアマネジングコンサルタント】

【高木】
バイラルマーケティング(注4)がかった感じですね。バイラルは流行らなかったけど、数学的には様々なことが見えます。インフルエンサーを発見するとか、誰にどういう情報をどのタイミングで言うと一番効果的に伝わるかの計算は可能ですが、まだ実応用にはあまり用いられておらず、これからがチャンスだと思います。どういうタイミングで誰に情報を送ると良いかの最適なタイミングを見つけて、そこから情報拡散させることをInfluence Maximization(影響最大化)と言います。重要なのは、ベンダー側から情報を出しているうちは限界があるということです。
ファンサイトを作っても運営する人が頑張った分しか効果が出ず、ユーザーを2、3倍にするのが精いっぱいで、100倍1000倍にはならない。そのためにはユーザー同士を掛け合わせる必要があって、それがバイラルマーケティングに期待され、大きな所は必ずファンサイト、ユーザーグループを作っています。グーグルもマイクロソフトも皆で教え合ってサポートしようというものを作っています。そういうユーザーグループに頼って、その人たちがオーナーシップを持って、自分の存在感を満足感につなげていくというのは重要なテクニックですよね。それを人手ではなく、Influence Maximizationのように、データや計算機の力を使うチャンスは多いと思います。

【今村】
日本のプロ野球とメジャーリーグでは1試合の観客数はあまり違いませんが、ここ20年、日本の球団収益が平行線なのに対し、メジャーリーグは数倍になっています。メジャーリーグでは、ユーザー×ユーザーのようなことをやって、スタジオを借り切ってファンを集め、メジャーリーグの話をしてもらうのですが、イチローが突然現れたりすると、ツイートして人が集まり、その人たちがまたツイートして拡散していく。それを読む人には「イチローってこういうことを考えるんだ」といったマス媒体では知れない情報が入ってくる。そうすると、今まで疎遠に思えたことが身近に感じられるようになり、もっと試合を見に行こうとなります。

【高木】
まさにバイラルマーケティングですね。ファンサイトを作っている会社がマーケティングの成功例で出てきますが、たかが知れている気がします。やはり、うまく掛け合わせることが必須だと思います。ゲームも単体でやっているうちはあらかじめ作られたコンテンツ量の中でしか楽しめないけど、ゲームの場だけ提供してネットで人と人とが対戦して遊ぶと、遊びの世界が勝手に大きくなり、コンテンツよりも遥かに大きなユーザーを生み出すわけです。コンテンツとユーザーが1対1で対戦している間は、ユーザーは2倍3倍にしかならず、決して10倍、100倍にはならないので、ユーザー同士を掛け合わせるのが必須だと思います。マーケティングでも1担当者がやるのは得策ではありません。SNSも裏から機械でうまくサポートすると、ユーザーが活性化します。

3. コミュニケーション戦略におけるAI活用領域

【今村】
ユーザー×ユーザーのような世界にAIが入っていく可能性がある気がしますが、いかがですか?

【高木】
例えば、ヤフー知恵袋等で、自分が疑問を持ったときに一番答えてもらったらありがたい人はどこかにいるはずですが、そこに語り掛ける手段はありません。でも、ヤフーは今まで誰がどういうことに答えているか全部わかっているので、「この人に聞いたら?」みたいなことを言えるはずです。内容をマッチングして、その人の過去の履歴を掛け合わせればいいのですが、それは人工知能っぽいですね。実は今やっている研究ですが、質問して、その質問にアンサーが来て、そこから適切そうな答えを順番に並べると、質問した人や読む人は嬉しいはずです。現在のベストアンサーは質問した人に特化したもので、万人にとってはベストではなく、第三者としては講釈も含めてくれた方が嬉しいわけです。この質問に対しては、きちんと説明してくれて良いという尺度を作れるので、人工知能なら選べるわけです。SNSはユーザー同士のつながりのグラフが完璧に描けるので、それを利用して、ユーザー同士の掛け合わせをしていくことは可能で、様々なアイデアが出てくると思います。もっとユーザー同士の掛け合わせをうまくする方法がないかと考えたら、もっとユーザー同士の活性化はできると思います。今は何もしなくてもみんな勝手に喋っていますが、例えばツイッターも喋るだけではなく、言った甲斐があったと思えるように熟成されていくと、技術が役に立つようになるのではないかと。今のままではもったいないです。

【今村】
近頃はDMPの話題が多いので、今日はSNS系の話が新鮮ですね。ツイッターなどのSNSとマシンラーニング(注5)とのギャップについてはいかがでしょう?

【株式会社富士通総研 今村事業部長】
【株式会社富士通総研 今村事業部長】

【高木】
ソーシャルデータをマーケティングに利用することは今後必須になっていきますが、ソーシャルデータから何を取り出すかは千差万別です。統計的なものもあるし、この人は何を言っているのかという言語の中身に入っていくのもあって、表面的なものから深いものまであります。現在利用されているのは表面的なもので、何々率といった数値が出てくるだけで、それをどう利用するかは人任せになっています。例えば、ヒットさせたいキーワードを決めるにも、予測された率をもとに人が決めています。そういうマーケティングアクションの最適化にソーシャルデータは必須ですが、現在は表面的な数値レベルでしかつながっていません。アドテク(注6)分野は非常に進んできますが、それでも指標の予測値は出るものの、「今の世の中の流行りがこれだから、このキーワードはとても重要」といった常識を使ったようなアドバイスは出ないし、ソーシャルデータの利用自体がまだつながっていないので、人の行動意図まで迫ってターゲティングするとなると、単なる分類器程度の機械学習ではなく、もっと高度なAIが必要になると思います。

【今村】
こんなことをやればできるようになるということは学会で発表されていますか?

【高木】
活躍している会社は人工知能学会等で必ず発表も聴講もしています。例えば、先日ホンダの研究所の方も来ていました。そのうち人工知能車は現れるでしょうが、自動車と関係ないところまで情報収集していて、さすがだと思いました。サイバーエージェントも昨年4つくらい発表していましたし、ヤフー研究所も人工知能学会、言語処理学会、データベース学会等で4、5テーマ発表しています。普段そういう基礎活動をやっていないと総合力は出せないので、みんなそういう励起状態にあって、そのタイミングに来たら、パッと出せる活動をしているのです。

4. SNSとDMPの連携

【今村】
行動意図を知るという意味ではFRIのDo-Cube(注7)とDMPをセットで生活者を理解しましょうという提案が受けたりします。

【安藤】
お客様企業はSNSの中から商品を買った理由や買った後どうしているかという背景や実態が書かれた部分だけを抜き取りたいと考えています。なぜなら、その内容がそのまま訴求ポイントになるので、広告コンテンツやランディングページになるからです。SNSから買った理由や使っている状態を取り出すのはDo-Cubeの得意なところなので、DMPでカバーできないコンテンツ部分を補うことができます。課題はDo-CubeとDMPの連携ができていない点です。

【高木】
そのつなげるところは自動化されるべきだし、できると思います。例えば、うちの研究室では漫才を作る研究、ここでこう言うと笑いが起こるはずだというのを計算しています。また、ヒットコピーの条件も、例えば新鮮さや驚きの度合いを計算して出すと、ハッとして飛びついてくれる、そのような計算をしています。言葉は計算できるのです。ユーザーがこう思っているというキーワードが出てくれば、そこからどうすべきという対策は計算でつながって見えてくるはずなのです。最近の人工知能は計算型なので、データを計算して人間のノウハウを機械に置き換えられれば、こういう言葉や意図が検出されたら、こういうふうに対応するというところを機械化できるはずです。SNSから大事なものを抜き出す部分は面倒ですが、そこができてしまえば、あとは楽なのです。

【今村】
そこはDo-Cubeが得意としているところですね。

【高木】
SNSから取り出すまでが大変で、取り出してしまったら、人間の知的な部分を計算で置き換えるのはやりやすい。SNSから取り出す部分ができているなら、その先をぜひ機械化して、最終形として持って行くべきだと思います。

【今村】
DMPの話はデータドリブンで数字的な世界でできるところですが、SNSの世界は人間が読み解かないといけない部分だと思っていました。それが数値化できてつながれば、相当なことができそうだと思います。

【高木】
例えば、AIプロジェクト「ロボットは東大に入れるか」では、かなり高度なことをやっていて、世界史の問題とか記述問題とかを解くのです。鎌倉幕府が何年にできたかという単純な問題ではなく、まず説明があって、それに基づいて、あなたが思うことを述べよといった難しい問題です。すると、前提部分を解釈して、関係ありそうな記事をコンピュータが探してきて、それらを融合し、1つの答えにまとめて出すのです。この言葉が一番多いといった単純な世界ではない。ここは前置き、ここは本題というのをコンピュータが認識して、前置きは前提条件として、問われているのは何かを探しに行くということを段階的に処理しながらやっているのです。例えば、SNSでは、「Aはイマイチだけど、Bは良かった」というように極性が反転し、言いたいことはしばしば後半です。この場合、前半は捨てなければいけない。それを全体で単純に平均してしまうと、前置きの方が多くなってしまうのですが、それは間違いです。でもそれはできる。SNSの解釈も計算とはいえ、人の感覚に近づいてきています。最後の最後は、質は人間には敵わないところがあるので、その最終的なシステムがどこまで達成するかによって、機械で終わらせていいか、最後を人に任せるかは変わりますが、ある程度は機械がやってくれるところまで来ています。だからSNSはもったいないと思っていて、その辺は製品になると思っています。

【今村】
対談を通じて、新しい世界が見えてきたような気がします。テクノロジーの進歩につれて、今まではできなかったことができるようになります。デジタルマーケティングの領域では、精度の高い個々人へのアプローチは今後もどんどん進んでいくはずです。一方で、生活者が監視されているような感覚に陥るようだと逆効果です。生活者に寄り添うという視点が不可欠だと考えています。
夏休みになると書店には推薦図書が並びます。「推薦図書はこれです」という宣伝は言えても、この本は何が優れているのか、なぜ推薦されているのか、読者はどう評価しているのか、といったことを語れる書店は多くはありません。人は宣伝には目を向けなくても、プロならではのWhyを知ることには興味を持ちます。正しいことを知ることで親御さんも先の書店に信頼を寄せるようになるはずです。私たちは、単なる宣伝とは異なる、知らなかったことに気がつくことで生活が豊かになる、生活者に寄り添う視点を持って取り組んでいきたいと考えています。
本日はありがとうございました。

(対談日:2016年7月11日)

対談者

対談者(写真左から)

  • 安藤 美紀 : 株式会社富士通総研 流通・生活サービス事業部 シニアマネジングコンサルタント
  • 高木 友博 : 明治大学 理工学部情報科学科 教授
  • 今村 健 : 株式会社富士通総研流通・生活サービス事業部 事業部長

注釈

(注1) : DMP(Data Management Platform) : インターネット上の様々なサーバーに蓄積されるビッグデータや自社サイトのログデータなどを一元管理・分析し、最終的に広告配信などのアクションプランの最適化を実現するためのプラットフォーム。

(注2) : ルックアライク : Web上の行動ログから「購買や申込みなどのアクションを起こしたユーザーに似ている」ユーザーを抽出し、広告配信を行うこと。

(注3) : コンバージョン : Webサイト上で獲得できる最終的な成果。広告や企業サイトの閲覧者が、会員登録や資料請求、商品購入など企業の望む行動を起こすこと。

(注4) : バイラルマーケティング : 商品やサービスを利用したユーザーが友人や同僚に紹介するように仕向けるインターネットを使ったプロモーション手法。

(注5) : マシンラーニング : 機械学習(machine learning)。人工知能における研究課題の1つで、人間が自然に行っている学習能力と同様の機能をコンピュータで実現しようとする技術・手法のこと。

(注6) : アドテク : アドテクノロジー(Ad Technology)。ネット広告における配信技術や広告流通の技術。人手では実現不可能なレベルの広告配信を実現する。

(注7) : Do-Cube : サンプリングされた世間を代表するブログから、生活者の声を素早く・簡単に把握するためのブログ検索サービス。

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