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「なぜマーケティングが重要なのか?(13) -デジタルマーケティング(2)プラットフォーム系(1)-」
株式会社オージス総研

2015年01月号
  • 「なぜマーケティングが重要なのか?(13) -デジタルマーケティング(2)プラットフォーム系(1)-」
株式会社オージス総研   水間 丈博

前回、米国を中心にここ数年で急激にデジタルマーケティングの適用領域が拡がっていること、その背景にはIT技術やモバイル環境の進展と同時に顧客側価値観の変化、および企業側対応の変化があることを述べました。「デジタルマーケティング」の全体を俯瞰し、5つに分類してみました。
今回はPLATFORM系技術のうちDMP(Data Management Platform)に着目します。

1."顧客情報"の進化

DMPは一昨年(2013年)から注目を集め始めたプラットフォームです。この"データ"とは「顧客」や「(ある)人のデータ」を意味しています。DMPとは何かを探る前に、この「顧客情報」の意味を考えてみましょう。

(1)顧客データ

最初の「顧客のデータ」は請求書発行目的のために蓄積されたと言えます。請求書を正しく発行し入金消し込みするためには、顧客が誰で幾らの売上(売掛金)があるかを正確に記録する必要があります。そのため"顧客識別"のために蓄えられたのです。その後DBMSに最初に顧客情報が蓄積され、商品情報などと共に企業にとって重要なエンティティとして蓄積されました。その情報は、氏名や住所、電話番号など、あまり変更されない静的な情報が中心でした。
同様に取引先情報も正確に支払う目的から管理されるようになりました。

(2)CRM(Customer Relationship Management)

その後、これらの顧客情報をアフターサービスや販売促進に活用しようとする動きが自然と始まり、1990年代に米国で広まり始めたのがCRMです。かつては顧客との接点が商品販売で完結すると考えられていたのに対し、そうでは無く顧客満足度向上のためには販売後も継続して顧客サービスに注力し、永続的な関係を構築する方が顧客も企業側もメリットが大きいとする考え方が主流となりました。金融業者を中心にCRMの導入が進み、特定された個人向けマーケティング(実態は販促活動)となるOnetoOneマーケティング実現のための強力なツールと位置付けられました。LTV(Life Time Value:顧客生涯価値)*1という用語も生まれました。
CRMには顧客の取引履歴や購買金額累計などが記録され、顧客の嗜好や利用履歴が判明するために、アウトバウンドコール(勧誘電話)、ダイレクトメール(追加購買、買い替えや保守の案内)などに利用されるようになりました。しかし一部でこれらの活動が行き過ぎた結果、かえって顧客の離反を招く例もありました。

(3)初期のデジタルマーケティング

このように自社で保持している「顧客情報」を販促に活用し、顧客の好みに合わせた「ダイレクトメール」、「電子メール」、「メルマガ」などが送れるようになり、その後WEB(自社サイト)に訪れて"オプトイン"(無料会員などに申し込んでもらうこと)した潜在顧客向けに新規購入の勧誘や特売情報を送ることができるようになりました。初期のデジタルマーケティング技術の一つはリスティング広告(検索連動型広告)でしょう。"クリック課金"という、ある意味"成功報酬型広告"は広告の概念を変えたと言えます。こうした工夫は、出稿しても当り外れが大きかった従来型の広告に代わり、効率的に新規顧客候補を集められる経済的手段と認知されて広く普及しています。その後、イベントの参加者情報や資料請求情報などから様々な販促手段を駆使して顧客化を促進し、最終的に優良顧客に育て上げるファネルマーケティングをIT支援するSFA(Sales Force Automation:営業支援システム)が現れ、いわゆるリード・ナーチャリングと呼ばれる潜在顧客を既存顧客へ"育て上げる"手法が一般化しました。

(4)WEB広告流通市場の確立

WEB広告*2は、当初は雑誌メディア等の広告と同様に「純広」と呼ばれる"広告主が特定メディアの特定の広告枠を買い取る"手法しか存在しませんでした。広告効果もCPM(一定量の広告コスト)やCPC(クリック当り単価)などでしか捕捉や測定ができませんでした。その後パブリッシャー側(メディア側)がネットワーク化されてAD-NETWORK(広告の卸)が整備され、広告主側の利便性が向上しました。さらにインターネット利用者のCookie情報を解析することにより、消費者の嗜好に合わせた広告が配信できるデータ(オーディエンスデータと呼ばれます)流通市場が確立し、併せてAD-EXCHANGE(WEB広告の取引市場)が出現してWEB広告を"「枠」から「(ある)人」へ"配信することが可能になりました。画期的だったのは2008年に出現したDSP/SSP(需要者-広告主-側:デマンドサイドプラットホーム/提供者-媒体社-側:セルサイドプラットフォーム)を介してRTB(即時入札:リアルタイムビディング)により1インプレッション毎に広告を入札する市場が確立したことです。(WEB広告流通市場について詳しくは、ADTECH系で取り上げます。)

(5)DMPの登場

WEB広告が、特定されていない「(ある)人」へ配信できるように進化したことはWEB広告に革新をもたらしたイノベーションと言えます。CRMが基本的に自社で持つ既存顧客と"自社の何かに興味を持つ、特定された"潜在顧客が管理対象だったのに対し、市中のどこかに存在する潜在顧客をも管理対象に加えられる可能性が出てきました。
そこで登場したのがDMP(Data Management Platform)です。DMPはそれまでバラバラに管理されることが多かった顧客データに加えて潜在顧客データをも概念的に統一して扱うことができ、より効果的なマーケティング施策に素早く繋げるための切り札ともいうべきプラットフォームとして登場しました。

以上の「顧客データ概念」に着目して整理すると以下のようになります。

「顧客データ管理の発展段階」
[図24] 顧客データ管理の発展段階

*1:LTV(Life Time Value)
顧客生涯価値。「本連載(9)」でも触れたが、"一顧客が生涯にわたって自社にもたらす価値"=「企業側から見た経済価値」という意味である。顧客の信頼を得て永く関係することが、より多くの利益を自社にもたらすことになる、とするCRMの基本的考え方と同期している。顧客のベネフィットとも言うべき「顧客価値(Customer Value)」とは相反する意味であることに留意。
*2:WEB広告
Webページに埋め込まれている画像やFlash、動画などの「埋め込み型WEB広告」を"Display広告"と呼ぶことが多い。さらにページ上部に横長に配置される広告を"バナー広告"と呼ぶことがある。ここでは一般的な"WEB広告"としたが、"Display広告"も本稿で使用することとした。

2.DMPの目的と狙い

(1)DMP

DMPの一般的に認知された定義は存在しないのですが、ここでは "自社や外部などの様々なデータを収集・分割・正規化し、自社(または顧客)の製品やサービスに興味を持っている、または持ってくれそうな'誰か'に効果的にリーチするための情報基盤(プラットフォーム)"と定義しておきます。

DMPの目的は大きく分けて2点あります。

1) 既存顧客と潜在顧客にリーチするための情報基盤
[図24]に示したCRM等で保持されている既存顧客属性データと潜在顧客データの統合的な管理基盤となります。潜在顧客データには、自社サイトや自社EC(Owned Media:オウンドメディアと呼ぶこともあります)および自社で外部に出稿したWEB広告(Paid Madea:ペイドメディアと呼ぶこともあります)へアクセス履歴のある"特定できない"顧客データがあります。
2) 効果的なマーケティング(販促)施策に繋げるための分析基盤
こうして一つに統合された情報を、狙いを絞ったターゲットにどのような手段で何を打ち出すのかを検討し意思決定する分析基盤となります。それと同時に決定したマーケティング施策を効果的に実行し、モニタリングする基盤となります。ここで「効果的」とは、"経済的に"・"確実に"と言う意味が含まれています。言い換えれば"データドリブンマーケティング"と呼ばれる、データ(事実・実体)に基づいた精度の高いマーケティングが名実ともに実現する準備が整えられたことになります。

(2)DMPの分類

DMPには

1) WEB広告流通業者用のDMP
2) ユーザー企業用のDMP(プライベートDMP)

の2種類があります。
WEB広告流通業者用のDMPは、OPEN-DMPやパブリックDMP、データセラーDMPと呼ばれることもあります*3。発展形態からすると、こちらが先に確立されています。
主な機能は、市場の様々なサイトや広告のアクセス履歴、検索ワード履歴などから"ある個人"の興味対象や嗜好、特性(居住地域や性別、年齢など)に応じてデータを統合(名寄せ)した後にこれをセグメンテーションし、広告主側データに合わせてパブリッシャー側(メディア側)に提供することです。こうしたデータは、"特定できない"けれども"何らかの(企業の製品やサービスに)関心を持つと考えられる個人の情報"ということで、「オーディエンスデータ」と呼ばれ、広告主側からすれば潜在顧客となるかもしれない、課金対象となる第三者のデータとなるので、「3rdパーティデータ」と呼ばれたりします。また、こうしたオーディエンスデータを収集して販売する事業者や、このオーディエンスデータを購入して意味のあるセグメンテーションに仕分け、広告主の要望に応じたデータセグメント(「クラスター」とも呼ばれます)を提供する、データ所有権を持たないデータブローカーのような業者も存在します。
ここでは2)のユーザー企業用DMPに焦点を絞ります。

(3)DMPの用途

ユーザー企業用DMPは上記 1)の業者側DMPと区別するために「プライベートDMP」と呼ばれます。基本的機能は業者用DMPと同じで、自社で持つ顧客データ(これを1stパーティデータと呼ぶこともあります)と外部の第三者データなどを援用し、自社の狙いに合致したセグメント(潜在顧客層の集団)を形成して、そのセグメントに向けた販促施策を打ち出すことです。

具体的な販促施策としては

リターゲティング 自社サイトに一度でも訪れたオーディエンス向けにDisplay広告を配信する
オーディエンス拡張 自社にとって成功事例となったプロフィールと同等の行動パターンを持つ人々にDisplay広告などを配信する
電子メール 対象を絞って(性別・年齢・地域・会員/非会員など)電子メールを送信する
DM 対象を絞って(性別・年齢・地域・会員/非会員など)DMを送付する
LPO*4 特定の対象者向けに特別のWEBページ(男性/女性別ページ、特定会員向け特集・キャンペーンなど)を用意する
他システム連携 行動履歴をリコメンデーションシステムに連携し、別のマーケティング施策のインプットとする
Push通知 スマートフォンなどのSNSからソーシャルログインしたユーザーにお買い得情報を通知する

などがあります。
これを既存データや既存システム、DMPを中心として外部システムとマーケティング施策へ連携させる概念を図にすると[図25]のような形態となります。*5

「PrivateDMP概念図」
[図25] PrivateDMP概念図

*3:Web広告流通事業者用のDMP
データセラー型DMPは、例えば「XROST」は1.4億件、「Owldata」は3億件のユニークブラウザ数を網羅しているとされる。これらのデータ(BigDataと言うべき)から数万のセグメントを生成保持し、データ提供サービスとしてAD-Network内に組み込まれている。
参考:
http://markezine.jp/article/detail/17527
http://owldata.com/news/97.html
*4:LPO(Landing Page Optimization)
ランディングページ最適化。Webサイト訪問者がWeb広告など外部からのリンクをクリックした際に最初に表示されるWebページを、「訪問者が着地するページ」という意味でランディングページ(landing pages)と呼ぶ。訪問者のプロフィールにより表示されるメッセージを変化させたり、個別のランディングページを生成するといったことがLPOの手法。
出典:「IT用語辞典」e-words
http://e-words.jp/w/LPO.html
*5:プライベートDMP
"プライベートDMP"は様々な製品がリリースされており、CRMを発展させた製品や、データセラー型DMPを企業向けにモディファイしたサービスなど、機能もインタフェースも様々である。第三者データや外部DMPはクラウド上(または外部のASP)に存在するが、第三者データをプライベートDMPに取り込む形態のほか、企業側のセグメンテーションに合わせてクラウド上でデータを付加・分類し目的に合わせてアドネットワークに受け渡す形態も多い。図25は代表的な概念図とされたい。
参考:国内DMPプレイヤー
http://rtbsquare.ciao.jp/?page_id=3749

3.DMPの活用

デジタルマーケティングが発展した理由をもう少し詳しく見てみましょう。

(1)DMPの活用方法

さて、DMPをどのように活用すれば良いのでしょうか?
例えば「購買データ」は売れ筋/死に筋の傾向を明らかにすることで商品開発に活かすことができ、また購買層別(性別・年齢層・地域など)に分類すれば広告やキャンペーンに活かせます。さらにDisplay広告の反応結果とのクロス集計や第三者データを利用することにより、どのようなクリエーティブ*6をどのタイミング(曜日・時間帯・天候)で、どのような方法(スマホへのPUSH、SNS、Eメール、DMなど)で打ち出すべきか、指針を得ることができます。
なお、分析にはDMPとは別にBIツールやデータマインイングルール、ダッシュボード製品などを援用することが多くなっています。 図[26]に活用方法の模式図を示します。

「PrivateDMP活用モデル」
[図26] PrivateDMP活用モデル

このように、DMPは商品開発、広告戦略、販促ストーリー設定などに有効なツールとなります。本連載(11)『オムニチャネル』で示したように、現在は消費者を取り巻くメディアや情報ソースが多様化し、一企業が潜在顧客にリーチすることがますます難しくなっています。メディア接触時間も断片化していることは既に述べました。それでも"鉱脈のより濃い場所"を探して市場にリーチし続ける努力は必要となります。そのためマーケティング施策も細かな施策を数多く試行することが必要になってきたと言えます。そのような環境変化に対し、例えばDMPは以下のような課題に対して解決のヒントが得られるはずです。

  • 定番商品に明確な優劣の差が出てきた、その原因と対策を絞りたい・・
  • 非会員のF1(20代女性)層をターゲットにした新製品ディスプレイ広告を打ちたい・・
  • 新製品の特定カラーに引合が集中している。その理由と対策が知りたい・・
  • ECで競合の活発な動きに追随できていない。リッチコンテンツで巻き返すためのA/Bテストを実施したい・・
  • メルマガ登録会員のメール開封率が悪く、アドレスも変更されてしまったがリターゲティングしたい・・

(2)DMP活用の手順

自社で持ちうるすべての顧客に関するデータがDMPに集積されますので、BigData活用手順と同等の考え方が必要になります。
その概略の手順は

  • ビジョン設定/確認
  • コンセプト設定/確認
  • 施策の最適化とKPI設定
  • コミュニケーション手法

といったプロセスが推奨されています。
このようにDMPが整備されると、分析用のITツール群に加えて統計手法や効果測定等のノウハウを同時に駆使することによって従来以上に精密で多面的な分析が可能になり、そこからさらに対策のアイディアが創出できるようになります。これは同時に、社内の様々な部門が関係することとなり、そうした部門の理解と協力が必要になることを意味します。そのため、一度にすべてを手掛けることは非現実的です。"顧客のインサイトを探って商品開発に活かす"、"オーディエンス拡張を最優先する"などの「活用方針」を定め、一定期間実行と評価を重ね、さらに方針を見直す、というサイクルが推奨されています。そのためにも先ず組織体として"何を目指すのか、何のためにDMPを活用するのか"といったビジョン設定が必須になると言えます。
かつてCRMが普及した時、成功した事例は約20%程度に留まったという調査があります*7。その原因は、こうしたビジョンやコンセプトを明確に設定せず、CRMの導入とデータ集積に重きが置かれ過ぎてその後の施策に繋げられなかったため、と考えられています。
DMP導入の最大のメリットは、テクノロジーによってBigDataを素早く分析することができ、抽出されたセグメントにリアルタイムに近い速さで施策を打てることです。これは「PDCAを素早く回すこと」になります。これがDMP導入の価値になるのです。

以下に資料はありませんが、DMP導入事例(体験談)を紹介します。

[事例1]
ZOZOTOWN(スタートトゥトゥデイ)
「従来型マーケティングが限界となり、ホスピタリティマーケティング本部を設けてオムニチャネルを指向する一環でDMP導入を図った。ECの売上が伸び悩んでいたが、リッチコンテンツ化をはかりTVCMとの相乗効果もあって認知度が向上した。それまで社内に業務系システムしか存在せず、DWHを2010年に導入、1時間毎にデータを連携させてWEBに購買動向を反映させるようにした。
成功の鍵は基幹システムとDWHとの連携を素早くすること。そのため、マーケティング本部の中にシステム部を置いた。分析担当者は'R言語'を駆使し、デザイナーも全員SQLを使えるようになって簡単な分析やマイニングは実施できるようになった。」
出典:「DMP活用が本格始動、現状と今後の取り組み(パネル)」株式会社スタートトゥデイ清水俊明氏ほか(Markezine Day2014 Premium DMP:2014年5月28日)
[事例2]
PeachJohn
1994年カタログ販売からスタートし、その後直営店舗を展開(現在30店舗)、2004年からはWeb通販を開始した。NETとリアル店舗の売上割合が65:35となり、最近はNETのうちスマホ経由がPC経由を超えてきた。元々販促はPush型(カタログ・DM)中心だったが、DMP導入に合わせマーチャンダイジングの考え方を全面的に見直すと同時に、販促と制作コストのデジタル化・可視化を進めた。
課題はターゲットである若い女性層のニーズ変化を確実に捉えること。既存のCRMやWEBサイトデータを連携させた"プライベートDMP+データ分析"を中心とし、ツールはRtoaster、MotionBoard、Greenplum、Kxenなどを導入、顧客の行動データの機械学習機能とサイト内行動データをリコメンドエンジンに連動させた。
施策選定ではデモグラフィック情報よりも顧客の行動データを中心にセグメント化し、A/Bテストを繰り返し70%の確率でも素早くアクションできるように改善した。例えば、未購入層や初回購買層だけに絞った割引クーポンを発行したり、第3者データを利用して、天候を見ながらNET広告量を増減させるなど細かな施策と実行をモニタリングできるようにした。
出典:
WingArcForum2014 株式会社ピーチ・ジョン通販本部通販部部長安住氏ほか講演「WebログxCRMデータの分析で行うOne to Oneマーケティング」(2014年10月14日)

次回も引き続きPLARFORM系を概観する予定です。

*6:クリエーティブ(Creative)
1) 広告素材のこと。Display広告、バナー広告、写真、テキスト広告、Webページなど"創造的"の意味を超えて、汎用的に"最終消費者向けの創造物"そのものを指す用語となった。
2) 広告素材を制作する会社や部門を指す。広告業界用語
*7:[参考]『CRMの8割は不成功,なのにブームが再来?』(日経ITpro 2008年10月29日)
http://itpro.nikkeibp.co.jp/article/COLUMN/20081027/317854/

[参考資料]

[書籍]「顧客を知るためのデータマネジメントプラットフォーム DMP入門」(書籍)横山隆治・菅原健一・草野隆史著 インプレスR&D
http://www.amazon.co.jp/exec/dp/484439584X/semarkezine-22/
"DMPは、顧客の購買履歴からウェブのアクセス履歴、ソーシャルメディアの情報、そして見込み客の広告反応といった多様なデータを統合し、セグメント化や分析を行い、最適なマーケティング施策を実地する基盤となる"と明確に定義している。
[参考]『ALBERT、プライベートDMP「smarticA!DMP」をディノスオンラインショップに導入』
株式会社ALBERTは、2013年11月より、株式会社ディノス・セシールの通信販売サイト「ディノスオンラインショップ」に、統合CRMソリューション『smarticA!DMP』の提供を開始した。DWHに蓄積されたビッグデータをデータマイニングするエンジンとキャンペーンマネジメントを組合せ、WEB、メール、コンタクトセンター、DMといったマルチチャネルのマーケティング施策をストーリー性を持って自動実行可能とする。ディノスオンラインショップではアクセス履歴やメールの配信・開封履歴、過去の購買履歴などを元に顧客のロイヤリティをステージに分け、其々のステージに応じたマーケティングキャンペーンを自動実行することを目的として導入。これにより、高度にパーソナライズされた商品や情報が顧客にとって最適なタイミングで配信されることにより、ディノスオンラインショップにおけるLTVを増大させることを目指す、という。
出典:「財経新聞」
http://www.zaikei.co.jp/releases/136385/
[参考]『プライベートDMPの活用始めた花王、ブランド間の親和性分析し広告戦略見直しも』
(日経デジタルマーケティング(2013年9月19日)
花王は、フリークアウトのDMP「MOTHER」を導入し、自社データの徹底的な活用を開始した。マルチブランドを展開する花王は、ブランドごとの親和性の高低をDSPで分析し、施策検証に活用する。
http://business.nikkeibp.co.jp/article/nmgp/20130917/253553/?P=1
[参考]『カネボウ化粧品、20ブランド横断でプライベートDMP「MOTHER」導入』
(Markezine 2014年9月12日)
カネボウ化粧品は、フリークアウトが提供するプライベートDMP「MOTHER」を導入した。またインティメートマージャーが提供するパブリックDMP「AudienceSearch」と連携させ、蓄積されたユーザーデータの分析をシームレスに行える環境を構築し、ウェブだけでなくマスを含む広告効果の検証を行うデータ基盤を整えた。
http://markezine.jp/article/detail/20874

*本Webマガジンの内容は執筆者個人の見解に基づいており、株式会社オージス総研およびさくら情報システム株式会社、株式会社宇部情報システムのいずれの見解を示すものでもありません。

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