実践事例にみる、マーケティング施策の効果を
飛躍的に高める「1st Party Data」とAI活用のポイント

デジタルチャネルで入手したデータをマーケティングに積極活用する機運が高まっている。しかしその多くは、広告系DMP(Data Management Platform)などのパブリックDMPが提供する「3rd Party Data」の活用にとどまり、自社の事情やニーズに十分に適合しておらず期待していた効果を発揮できていないケースが多い。そこで注目されているのが、自社サイトのWebログやCRMデータなどの「1st Party Data」の活用である。1st Party DataにAI(人工知能)を組み合わせることで広告配信を最適化した富士通の社内実践事例から、マーケティング施策の効果を飛躍的に高めるための可能性とポイントを探る。

パブリックDMP活用に内在する3つの課題

デジタルマーケティングへの取り組みが広まるとともに、様々なデータをマーケティングに積極活用していこうという動きが加速している。Webサイトやアプリ、SNSなどのデジタルチャネルで収集した顧客接点データを活用する事で、顧客理解を深め、最適化された顧客アプローチが可能になるはず、という期待が高まっているからだ。最近では手軽に入手できる外部データを活用する企業も増えている。主に、第三者が提供するパブリックDMPを利用するケースが多い。

パブリックDMPは、自社だけで収集・保有することができない膨大なデータを蓄積しており、これを活用することには大きな意義がある。その一方で、問題点も内在する。

第1の問題は、必ずしも自社が求めるデータが入手できるとは限らないことだ。パブリックDMP事業者のような第三者が保有するデータを「3rd Party Data」と呼ぶが、一般的には不特定多数の幅広いインターネットユーザーのデータを集約し、汎用的に活用できるようにしたデータのため、特定の業種・業態に特化した精緻なマーケティング施策には必ずしも向いていない。

第2は費用対効果が不透明であること。前述のような不特定多数のオーディエンスを対象にマーケティング施策を打っても、自社の既存顧客との類似度が不明なため、どれだけの割合で購買に繋げられるのかを予測することは難しい。

さらに、3rd Party Dataに基づく広告施策を組織やキャンペーン、施策ごとに別々の広告代理店に任せているケースでは一貫性のある施策が打ちにくいという問題も生じる。例えば、自分の部署がおこなったターゲティングメールの費用対効果は把握できても、1 年間を通じた効果や、部門別の施策を横串で分析するといったことが簡単ではないのである。各種施策のデータが分散していると、特定ユーザーに対して同時期に別々の部署から異なる施策を実施してしまうなど、多重投資や顧客体験を損ねてしまう状況さえ引き起こす。

このように3rd Party Dataを活用したものの、限界や疑問を感じはじめている企業は少なくない。この課題解決の糸口として改めて期待されているのが「1st Party Data」である。
1st Party DataとAIを掛け合わせて広告配信の最適化を実現した富士通の社内実践事例をもとに、1st Party Dataを活用して効果を高めるポイントを探る。

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実践事例にみる、マーケティング施策の効果を
飛躍的に高める「1st Party Data」とAI活用のポイント

概要

  • パブリックDMP活用に内在する3つの課題
  • 購買意欲の高いユーザーを抽出し、その特徴をAIで分析
  • 社内実践でコンバージョン率が2.5倍にアップ、そのためにはシステム化が重要
  • 既存顧客の離反防止にも大きな効果

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