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目先のCVにとらわれずに、マーケティングのKPIを再定義する
これまでのデジタル広告は、いかにCPA（獲得単価）を抑えてCV件数を最大化するかに終始した運用でした。しかしマーケティングの真のゴールは、ビジネス成果（成約やLTVなどビジネスに直結する成果）であり、Web上で把握出来るCVの改善が必ずしもビジネス成果につながらないことが多々あります。
例えば、何十件もの資料請求が発生しても、そこから1件も成約に至っていなければ広告投資に対するビジネス成果はゼロとなります。これからはマーケティングのKPIを再定義して、短期的なWeb-CVではなく、ビジネス成果の最大化をKPIとして考えるべきなのです。
そのためには、広告で商品に関心を持ったお客様が、サイトを来訪し、検討し、申し込み、高LTVを獲得するまでに、一気通貫したジャーニーを構築することが理想です。一方で、理解していても実現できない企業が多く存在します。ではなぜ実現できないのでしょうか。
その理由は大きく分けて2つあります。
1つ目はデータの分断。Web上の行動データや広告データと1st-Partyデータは、バラバラに存在していることが多く、さらにはそれらを統合するデータ基盤がないという課題です。
2つ目は、ビジネス成果を把握するまでにかかるリードタイムです。時にはWebのお問い合わせから商談まで何週間もかかる場合もあります。ましてや高LTV化までは数年かかることもあるでしょう。ビジネス成果に影響を与えている要素を短期的に判断できないのです。
2大要因を解決する「DATA GEAR for pLTV」
この2大要因を解決するために開発されたのが「DATA GEAR for pLTV」です。
DATA GEAR for pLTVは、Web上の行動データと1st-Partyデータをもとに、ビジネス成果の予測〜広告連携〜ビジネス成果の最大化運用をワンストップに対応するコンサルティングサービスであり、ビジネス成果が高くなりそうなユーザーに自動入札を最適化することが可能になります。
DATA GEAR for pLTV では、2つの課題解決が実現できます。
まず1つ目が、データの統合です。Google BigQueryによるデータ基盤整備により、Googleアナリティクスの行動データとシームレスにデータの統合・管理が可能となります。
そして2つ目が、過去データ×機械学習によって、将来のビジネス成果を予測できる点です。成約やLTVなどの1st-PartyデータとGoogleアナリティクスで計測しているWeb上の行動データによって予測モデルの構築が可能です。
実は、サイト滞在時間や来訪タイミングといったWeb上の行動が、ビジネス成果に影響を与えていることが多く、1st-PartyデータとWeb上の行動データで、一定の精度を担保した予測モデルの構築が可能となります。
リアルタイムでの把握が難しいビジネス成果を「予測」することでリードタイムを短縮。その結果、「資料請求時点でその人の成約確率を予測」したり、「解約の予兆を予測」したりするなど、業種によってさまざまな効果が期待できます。
DATA GEAR for pLTVでは、従来の課題を解決しつつ、これまで個別開発が必要だった、①予測モデルの構築、②ビジネス成果を日次で予測、③予測値を各種媒体に連携までを自動化し、広告AIにビジネス成果予測値を学習させて広告成果を改善する仕組みを開発しました。
この仕組みにより、ビジネス成果予測〜広告連携までをワンストップ行い、集客時点での行動データからユーザー1人ひとりの将来の価値（ビジネス成果/LTV）を予測し、その予測価値を学習データとして広告AIにインプットすることで、集客時点で価値が高くなりそうなユーザーを集客することが可能になります。さらに博報堂ＤＹグループを横断した知見を活用に、戦略の策定から実行まで全てを対応します。
ビジネス成果を最大化するコンサルティングを
この取り組みから成功事例も生まれています。例えばある求人ポータルサイトの場合、ビジネスの特性上、これまではユーザー1人ひとりの価値を加味せず運用していました。
そこでビジネス成果（優良顧客）を「2件以上求人応募してくれる人」と定義して、サイト来訪時のユーザーのビジネス成果（2件以上求人応募しそうか）を予測、ビジネス成果が高くなりそうなユーザーに入札が最適化されるようにしました。その結果、応募CVRは従来の約1.3倍・広告想起も従来の約29倍に伸張しました。
さらに、特に注目すべきは、長期的な効果です。翌月以降も定期的に応募してくれる優良顧客を増やすことができ、従来と比べてリピート応募が約2. 2倍と大きく改善することができました。今までは、単月で成果を判断していましたが、導入することで、見過ごしていたビジネスの可能性を発見することができた好事例です。
ポストCookie時代は、1st Partyデータの重要性が高まる
世界各国で強まるプライバシー保護の観点から、従来のようにCookieデータが使えなくなる「ポストCookie時代」が訪れると言われています。それに伴い、企業がもつ1st-Partyデータの活用はさらに重視視されていくことでしょう。
DATA GEAR for pLTVは、コストも期間も簡易的に取り組めるため、1st Partyデータ活用のエントリーソリューションとして最適です。幅広くご対応できますので、企業の担当者は、ぜひご検討いただければと思います。
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