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DATA GEAR for pLTV

こんな課題を抱えるお客様へ

デジタル広告運用のKPIを「CPAの抑制」「CV数の最大化」などWeb上で取得できる指標に設定しており、本来目指すべきビジネス成果(=LTV)の最大化を指標としてデジタル広告運用を最適化できていない。

  1. 課題

    CRMデータと広告データが統合できない

  2. 課題

    ビジネス成果が出るまでに時間がかかる

  3. 課題

    高いコストやデータ準備の手間が負担

ビジネス成果予測モデルを導入することでマーケティングROIの改善やビジネス成果の最大化を実現します。

POINT データ統合が容易に

Google BigQueryを活用し、ユーザージャーニー(広告・Web/App行動〜CRM) の接点データ統合を容易に実現します。​

POINT 過去データ×機械学習でビジネス成果を予測

リアルタイムで把握･連携出来ないビジネス成果/LTVは、機械学習により過去のGA行動×CRMデータから予測して把握･連携します。

POINT 低コスト、最低限のデータ準備で運用可能

個社開発に比べ分析・モデル構築・コネクタ開発コスト80％削減。活用時の準備タスクも最小限で済みます。

サービス概要

1st Partyデータをもとにビジネス成果を予測し、それによって導き出された予測値(pLTV)をマーケティング実行策に連携する一連のワークフローを実行できるツールと、コンサルテーションをパッケージ化したソリューションです。

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博報堂の強み

デジタル広告運用の思想を大きく変換

これまでのデジタル運用型広告は、WEBコンバージョン最大化/CPA抑制を目指すことが一般的でした。しかし資料請求は多くても成約率が低いなど、ビジネス成果に至らないケースも多くありました。コンサルティングサービス「DATA GEAR for pLTV」はビジネス成果を最大化します。

ビジネス成果予測〜広告連携をワンストップで自動化

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 までをワンストップで自動化。広告AIにビジネス成果予測値を学習させて広告ROIを改善します。よりビジネス成果(=LTV)の高いユーザー集客に最適化された広告配信が可能になります。

ビジネス成果に大きく寄与する

人材ポータルサイトに導入したところ、従来比でWeb応募は約1.3倍に改善。さらに、獲得ユーザーのリピート(2回目)応募が、従来比で約2.2倍の大幅改善となった。1回目応募ユーザーのうち約70％がリピート応募に至っており、よりビジネス成果の高い優良顧客を集客する結果となった。

支援メンバー

土井京佑

土井 京佑 / Kyosuke Doi

株式会社博報堂
マーケティングシステムコンサルティング局

2014年に博報堂入社。現在はマーケティングテクノロジーの導入・活用の戦略〜戦術策定、実行策を見据えたデータ分析などに対応。2022年より1st Partyデータ活用におけるデータ基盤構築・戦略立案・実行策支援をワンストップで対応する専門チーム”DATA GEAR”をリード。

よくあるご質問

  1. Q.どのようなデータが必要ですか？

    GoogleアナリティクスなどによるWebサイト行動データと、売上や成約データなどの1st Partyデータが必要です。

  2. Q.広告配信まではどの程度の期間がかかりますか？

    案件にもよりますが1ヶ月程度で配信できます。

  3. Q.売上や成約データなどの1st Partyデータの準備が難しいのですが…。

    Webサイト行動と1st-Partyデータの統合が難しい場合には、Web行動データのみから、​行動HOT度をモデリングして、コンバージョン価値を算出・媒体に連携するソリューションをご用意しています。

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