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ユーザーからの信頼が有益なデータを生む――アドテック東京2018レポート02

今回は前回に引き続き、アドテック東京 2018のキーノートレポートをお届けします。

▼前回の記事はこちら
データとAIによる「おもてなし」――アドテック東京2018レポート01

アドテックとは、世界各国で開催されているマーケティングの展示会です。

広告事業社やソリューションプロバイダーが数多く出展するとともに、各分野の第一人者によるキーノート(基調講演)も行われ、マーケティングのトレンドを知ることができます。10月に開催されたアドテック東京 2018にはフュージョンも出展しました。

今回お届けするのはデジタル広告最大手の一つ・Criteo社CEOによるキーノートのレポートです。
デジタル媒体を活用し、顧客との信頼関係を深めたいとお考えの方はぜひご覧ください。


★キーノート2

「デジタル広告が描く、インターネットの未来」

キーノート2のスピーカーはJB・リュデル氏。
ディスプレイ広告大手のCriteo創業者であり現CEOです。

Criteoはウェブ広告の中でも特にリターゲティング広告と呼ばれる分野の最大手の一つです。
一度商品やサービスの情報に触れたユーザーを追いかけて広告を表示し、コンバージョンを促す仕組みを持っています。
2018年には、これまでに蓄積された膨大なデータを機械学習させることで、新規獲得からリピーター化までに対応できる広告配信プラットフォームを目指すと発表しました。

リュデル氏によれば、デジタル広告におけるパーソナライゼーションとは「ユーザーに、求める情報を見つけてもらうこと」です。「見つけてもらう」をさらに細かく見ていくと、以下の3つに分けられます。

1. 以前に見て興味を持ったものそれ自体を提示して思い出してもらう
2. 欲しいもののバリエーションを提示して「こんなものがあるんだ」と発見してもらう
3. ユーザーの嗜好や属性から好まれそうな新提案を行い、
  これまでになかった「欲しい」という気持ちを作り出す

これらを実現するには、前提として、データが大量に必要となります。

まず、1ではユーザーがどんな商品を目にしたかという履歴が必要です。

2では、さらに、商品同士の関係性・テイストの近さといった要素を計算可能なデータとして持つ必要があります。
商品自体の属性ではなく「この商品を買った人はこんな商品にも興味を持っています」といったユーザーの行動履歴ベースでレコメンドを行う場合でも、データが多いほうが精度は上がります。

3を実現しようとすれば、加えてユーザーの嗜好や属性のデータを持ち、1や2のデータと掛け合わせる必要があります。


大量のデータを分析し、個々人に広告を出し分けるには、人間が計算するのではとても間に合いません。そこで、機械学習などのAI(人工知能)の出番となります。リュデル氏は、適切なパーソナライゼーションに必要なものを以下のような模式図で示していました。

20181211_personalize.png

さて、ここまでは広告主側の見方です。
消費者側から見れば、企業に自分の属性や嗜好、行動などプライベートな情報を大量に取得されることになります。個人情報保護意識や広告への不信感の高まりから、消費者の多くは、できるだけ企業に情報を渡したくないと考えています。

そんな中で、どうやってユーザーのデータを集めればよいのでしょうか?
まず一つには、きちんとユーザーの同意を得ることです。
データ提供の可否をユーザーが決められるようにし、提供したデータが何に使われるのか・どう使われるのかをわかりやすく説明します。

しかしそれだけでユーザーにメリットがなければ、データは提供してもらえません。

そこで二つ目に重要なのは、ユーザーに価値を提供することです。
価値には、割引やクーポンといった経済的な価値もありえますし、役に立つ情報やニュースも価値になります。見て笑える動画や、楽しい音楽といった情緒に訴える価値もありえます。

情報をもらいたいユーザーにとってどんなものが価値となりうるのかよく考えることが大事です。

ユーザーからの情報収集にあたって、鍵となるのは信頼感とコントロール可能性です。

この企業に情報を渡すのは自分にもメリットがある、渡した情報は適切に扱われると思えるし、渡すのがいやになれば自分の意志で提供を取りやめられる、そう感じてもらえるような振る舞いが、これからの情報社会においてデータを収集し、活用しようとする企業には求められます。

信頼される企業にはより多くのデータが集まり、集まったデータを活用すればより有益な情報・商品を提供できます。そして、有益さに引かれてさらに多くのユーザーがデータを提供してくれるようになります。
そういったエコシステムの構築が重要だというのが、リュデル氏の講演の結びでした。

機械学習・AIをこれまでよりも簡単に使えるようになってきたことで、大量データの活用用途が大きな広がりを見せていること、それにともない、ユーザーからの同意獲得と信頼構築がますます重要になってきたことが、今回のキーノートでは強く訴えられていました。


次回は、引き続きアドテックのキーノートを元に
・データドリブンマーケティングのこれから
・販売だけではないECの役割
についてお伝えする予定です。

★フュージョンのマーケティング×AIソリューション

集めたデータをうまく活用したい、データを元に顧客を理解したい、そんな風にお考えの企業をフュージョンはサポートします。

機械学習・AIを活用し、大量のデータから意味のある情報を見出すにはデータと分析手法の両方に深い知見が必要です。データの活用に課題をお持ちであれば、ぜひお気軽にご相談ください。

【フュージョンのマーケティング×AIソリューション】
 https://www.fusion.co.jp/ai/

【マーケティング×AIサービス お問い合わせフォーム】
 https://www.fusion.co.jp/ai/#contactForm

※本記事は、フュージョンメールマガジンのバックナンバーです。
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