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AIを活用した広告施策が叶える、顧客に寄り添うアプローチ~Vol.3~

こんにちは!アルファアーキテクト株式会社 人事・広報担当の佐山です!

当社でのAI関連における取り組みについて、これまでVol.1とVol.2で紹介させていただいており、今回はシリーズラストのVol.3として「顧客データを活用した広告施策に関連する当社の取り組み」について、ご紹介させていただきます!

これまでの記事はこちら
Vol.1
動画広告の制作における、AI技術の活用とは?~Vol.1~

Vol.2
メディアアロケーションの「救世主」がもたらす最適化への道筋~Vol.2~

CRMとは?

CRMとは「Customer Relationship Management」の略であり、顧客との関係性を構築し、一元的に管理をするための手法やツールのことを指します。

CRMでどういった顧客管理を行うことができるのでしょうか。

<CRMで管理出来ること>
・企業情報
・既存顧客の情報(連絡先、役職等)
・メールやSNSを通じてやり取りしたコミュニケーション履歴
・予算実績
・商談

これらの蓄積した情報を一元化し、顧客がどのようなアクションをしたのかを管理することで、顧客分析が容易になり、顧客に対して最適なアクションを導き出すことができます。

そのため、広告を掲載する中でCRMを活用すると、ターゲット層の顧客に対して効率的なコンバージョン(商品購入や資料請求など)に繋げることが可能となります。

ターゲティング広告の歴史

ターゲットに対する広告施策の1つである「ターゲティング広告」について紹介いたします。
遡ること90年代前半、米国でオンライン広告は始まったと言われています。
その後、日本国内でもインターネットの普及に伴い、Yahoo!を筆頭にメディアの純広告の展開が拡大していきました。
2000年代に入ると、トラッキング技術としてcookieを用いたターゲティングが一般化し、さらに2000年代後半からはスマートフォンが登場したことで、デバイスの識別子、広告用の識別子なども活用され始め、各種トラッキング技術が進化していくことになりました。
このような背景で、広告主は広告効果を向上させるためにターゲティング広告を利用するようになっていきます。

オーディエンスデータの活用

上述したターゲティング広告を行うには、「オーディエンスデータ」が必要です。その「オーディエンスデータ」は、一体誰が保有しているのでしょうか。
それは基本的には、広告主、メディア媒体事業者、広告事業者になります。

読者の皆様が、日常生活でニュースサイトを閲覧している時に、過去に検索したり、クリックしたホームページの企業広告が頻繁に出てくるという体験をしたことがあると思います。

あれは、「リターゲティング広告」という種類の広告で、オーディエンスデータが活用されています。

オーディエンスデータが、どのように活用されているのか解説していきたいと思います。

1.広告主は、自社サイトに広告事業者のトラッキングタグを設置
2.ユーザー(サイト閲覧者)が広告主サイトにアクセスすると、1で設置したトラッキングタグにより、広告事業者がそのアクセスを知る。オーディエンスデータとして保管。
3.ユーザーがニュースサイトにアクセスすると、ニュースサイトから広告事業者にリクエストをする。
4.広告事業者はリクエスト内の識別子を元に、ユーザーの過去訪問履歴をオーディエンスデータから検索し、当該広告主の広告をニュースサイトへ送信する。

広告主にとってはオーディエンスデータによって、興味・関心が高いと認識されたユーザーに自社の広告を一定期間に複数回表示させることで、広告の印象を強めることが出来ます。

また、ユーザーにとっても興味・関心の高い商品やサービスの広告を頻繁に目にすることで、アクションを起こしやすくなります。

データ集積と広告への活用

トラッキング技術の進化に伴い、インターネット上では膨大なデータを取得できるようになりました。

トラッキングした膨大なデータを集積、一元管理する概念から、2010年代前半頃よりDMP(データマネジメントプラットフォーム)が登場しました。

DMPには、オープンとプライベートの2種があります。
オープンは、様々なデータ提供企業が保有しているWebサイトでの行動履歴、デモグラフィックデータ等。

プライベートは、広告主が保有する自社顧客との取引、会員情報、自社サイトの行動履歴などを集積。
いずれも広告での活用を前提としているケースが多いです。

一方、パーソナライズ、One to OneマーケティングのCRM概念から、顧客1人1人のIDに紐づけたデータを集積する目的で、CDP(カスタマーデータプラットフォーム)が登場しました。

広告主はDMP(プライベート)やCDPを活用し、自社顧客の購買行動からターゲティング広告の精度やメディアアロケーションの最適化を行うことが出来るようになりました。

当社も、現在CRM視点での広告AIソリューションを準備中です。

例えば、顧客の行動データ、属性情報、購買履歴から特定広告施策に反応しやすいユーザーをスコアリングし、オーディエンスのリストを作成するような機能です。

当社のAI事業ではVol.1、Vol.2で紹介したクリエイティブの分析メディアアロケーションの最適化、そして今回紹介したCRM機能を通じて顧客の広告施策を支援していきます。

また、動画広告運用に課題をお持ちの広告主に対して、AIソリューションと動画広告配信プラットフォーム『VeleT(ベレット)』を組み合わせて、動画制作・動画配信を成功に導く支援をしていきます。

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