デジタルインテリジェンスが標榜する
「マーケティング・コンソリデーション」とは
デジタルマーケティングの現場から      

ü  第三者配信(3PAS)の導入を検討しているが、必要なコストに対してどのよ
    うにリターンを得ていくか、明確な絵を描けていない
ü  自社サイト、ネット広告、WEB解析、メールマーケティング、顧客データ
    ベース等さまざまな取り組みをしているが、飽和点に達しており、今後大きな
    成果向上が見えにくい
ü  各施策の個別最適は進んでいるが、全体最適に向けた取り組みができていない。
    次に取り組むべき事象、取り込むべきナレッジはどこにあるか探している
ü  プロダクトアウト型ではなく、ニュートラルな立場、かつ事業主のビジネスや
    製品サービス、コミュニケーションを深く理解上で最適なソリューションを提
    案してほしい
ü  顧客の行動やステイタス、属性に応じたセグメンテーションをして、セグメン
    ト毎に最適なコミュニケーションを提供していきたい。また、各施策のマーケ
    ティングゴールに対する貢献を可視化し、接触領域ごとのメッセージングの最
    適化と、接触チャネルごとの投入コストの最適化を同時に進めたい



    このような声、意見を多くの現場で聞くようになりました


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マーケティング・コンソリデーションとは      

            コンソリデーション【consolidation】
  《英語で合同、整理統合の意》おもにIT分野において、複数のサーバー、アプリケー
 ション、ストレージ(大型記憶装置)などを整理統合すること。企業や組織の各部門で
 別個に構築したコンピューターシステムを仮想化技術などを用いて集約し、運用・管理
  コストの削減を図ることを目的とする。ITコンソリデーションともいう。また、サー
        バーの整理統合を特にサーバーコンソリデーションという。
                                                                                        Goo辞書より




ü  コンソリデーションは、ITや物流の世界で使われる言葉だが、マーケティング       
    コミュニケーションの分野でこの考え方と実践を提供できないものか
ü  近年優れたツールが多く出てきている反面、ツールから十分なベネフィットを得るため
    の設計、プロジェクト・マネジメント、専門人材の確保が難しくなってきている
ü  マーケターの検討すべきイシューは、“どのツールを使うか“から”統合的にツールや
    データを活用してベネフィットを生み出す人・仕組み”に変わってきている


    プロジェクト管理・必要なスキルセットを持つプロフェッショナルの
   アサイン・ツールに対する目利きと意思決定支援を包括したサービスを、
         どの広告会社にも属さないニュートラルな立場で
        マーケティング・コンソリデーションサービスを提供

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「マーケティング・コンソリデーション」DSP  &  3PAS  &  Attribution  ソリューション


AD-MAC
                        TM
                                                                                  ディスプレイ広告、リスティング広告、
                                                                                      自然検索などすべての
                                                                                   コンバージョンパス一元化と分析
ATARA & DIGITAL INTELLIGENCE MARKETING ATTRIBUTION CONSOLE


                                         3PAS                                                                            顧客データ
                     MediaMind/digitalice/i-Effect/DFA  etc                                                               ベース


                               最適化バイイング運用


 その他            GDN          m1RTB               FO                 BLADE                  Xrost                         枠もの
オペレーション       オペレーション        オペレーション       オペレーション                  オペレーション            オペレーション
 ノウハウ          ノウハウ           ノウハウ          ノウハウ                     ノウハウ               ノウハウ                             (純広)



 Criteo        Google         M1            フリーク
                                                                    BLADE                  Xrost
 その他            GDN           RTB            アウト                                                                     リスティング広告




【提供するサービス】    
①上記全体ソリューション導入にあたっての課題の整理とゴールおよびKPI策定、第三者の立場で
 ツール選定および仕組み構築のサポート
②DSPターゲティング設定/入札+3PAS運用代行等オペレーションサービス提供
③アトリビューション分析およびリ・アロケーションサービスの提供と改善活動に対するコミットメント

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アトリビューション分析

  3PAS導入によるアトリビューションマネジメントが米国では当たり前に。
今までのキャンペーン
    サーチ      アフィリエイト                     サーチ                 比較サイト                               バナー



                                                                                                           目標

             インターネットユーザの行動軌跡                                                         ラストクリック
              計測されず

                                                                                                 計測、予算投下

どのマーケティング施策が効果があるか、他のメディアに影響があるのはどれか、
どこに重点的にマーケティング予算を費やすべきか、などはまったくわからない

アトリビューションを実施したキャンペーン
     サーチ      アフィリエイト                      サーチ                  比較サイト                            バナー



                                                                                                           目標

             インターネットユーザの行動軌跡                                                               ラストクリック
              Imps含めて全て計測

ユーザのコンバージョンに至るまでのパスをすべて計測  →  数学的モデリングを
活用し、解析  →  予算適正配分、媒体間の相関関係を理解したキャンペーン展開

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アトリビューション分析

         アトリビューション分析によって、費用対効果は高まるのか?
                         最初の全体のコンバージョン数=10,000件



アトリビュー
ション分析前    CTCV:2500件                                                         広告以外でのコンバージョン




アトリビュー
ション分析後    CTCV:2500件         VTCV:2500件                                      広告以外でのコンバージョン




メディアプラン
再構築後      CTCV:3000件                VTCV:2500件                               広告以外でのコンバージョン
クリックベース
                                                                                                +500件


メディアプラン
再構築後      CTCV:3000件                 VTCV:3000件                              広告以外でのコンバージョン
ビューベース
                                                                                                +1000件

→アトリビューション分析に基づく、メディアプラン/メッセージングシナリオの最適化を経て、
                  サイト来訪やコンバージョンの増加を狙うことができる

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3PASによって改善できること

①各広告への予算配分最適化
②コンバージョンファネル上のメッセージング最適化
           ※今までのラストクリックベースでは
          CVとCV直前接触だけしか可視化できない



ファースト      ラスト                                     コンバー                              継続接触と
 タッチ       タッチ              サイト来訪
                                                   ジョン                               再CVを狙う




                                                  →各流入バリエーションと
                                                  コンバージョン
                                                  ファネルの深度の両方に対して
                                                  可視化の試みを進め、配分や役
                                                  割の検討と最適化を施していく。
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データ統合による全体可視化と改善

■DSP・3PASの先の取り組みと接点の統合マネジメント



ファースト      ラスト                                    コンバー                              継続接触と
 タッチ       タッチ             サイト来訪                                                    再CVを狙う
                                                  ジョン




                                         WEB解析データ
                                                                                       CRMツール
                                                                                         データ



                                                            DMP
                                                 (データマネジメント
                                                  プラットフォーム、
                                                    顧客DB)


                        オンライン以外                                                              購買データ
                         の接点データ

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その後の発展的な取り組みとして

現    オンライン広告+                            WEBサイト                                                     CRM                    成
在    オフライン広告                                                                                                               果
の                               コンテンツの建て増しによる                                                                              の
                                重複、不明瞭なKPI、セグメ                                          メールマガジンへの反響低下、
取                                                                                        顧客データベース活用の                       飽
組      点在して部分最適で                 ントとターゲティングの                                                                               和
        運用されている                      不徹底                                                     不徹底
                                                                                                                           ?


                                  WEB解析の革新                                               顧客データのセグメンテー
                  3PAS+
                                                                                        ションを前提としたメールの
               データ一元化+          orKPI再定義に基づく                                            シナリオ設計とDSP広告配信
             アトリビューション
                                    実装し直し                                                 (マルチチャネル)


                                                 DMP
                    (データマネジメントプラットフォーム、顧客DB)


    ビジネス貢献                  ビジネス貢献                                                                        ビジネス貢献

     オンライン広告+                            WEBサイト                                                     CRM               施売
今
     オフライン広告                                                                                                          策上
後
                                顧客セグメントによりコン                                                                          の最
の                                                                                         休眠・離脱しているユーザ
                                テンツの出し分け、ADの出                                                                         内大
取    予算最適化(リアロケー                                                                          に向けたコミュニケーショ
                                し分け、LPの最適化による                                                                         製化
組    ション)・顧客体験最適化                                                                         ンによる、LTVのさらなる
                                    CVR向上                                                                             化と
       (配信シナリオ)                                                                               引き上げ

→ADの最適化から始めて、サイト、メールマーケティングの3つの接点で顧客データを共用し、
                          シナリオ配信による最適化を進めます。
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お問い合わせ先



           株式会社デジタルインテリジェンス  

          Office           東京都渋谷区恵比寿西1-32-16
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AD-MAC (Marketing Consolidation Service)

  • 2. デジタルマーケティングの現場から       ü  第三者配信(3PAS)の導入を検討しているが、必要なコストに対してどのよ うにリターンを得ていくか、明確な絵を描けていない ü  自社サイト、ネット広告、WEB解析、メールマーケティング、顧客データ ベース等さまざまな取り組みをしているが、飽和点に達しており、今後大きな 成果向上が見えにくい ü  各施策の個別最適は進んでいるが、全体最適に向けた取り組みができていない。 次に取り組むべき事象、取り込むべきナレッジはどこにあるか探している ü  プロダクトアウト型ではなく、ニュートラルな立場、かつ事業主のビジネスや 製品サービス、コミュニケーションを深く理解上で最適なソリューションを提 案してほしい ü  顧客の行動やステイタス、属性に応じたセグメンテーションをして、セグメン ト毎に最適なコミュニケーションを提供していきたい。また、各施策のマーケ ティングゴールに対する貢献を可視化し、接触領域ごとのメッセージングの最 適化と、接触チャネルごとの投入コストの最適化を同時に進めたい このような声、意見を多くの現場で聞くようになりました Digital Intelligence Inc. Copyright  ©2012  All  Rights  Reserved. Page- 2
  • 3. マーケティング・コンソリデーションとは       コンソリデーション【consolidation】 《英語で合同、整理統合の意》おもにIT分野において、複数のサーバー、アプリケー ション、ストレージ(大型記憶装置)などを整理統合すること。企業や組織の各部門で 別個に構築したコンピューターシステムを仮想化技術などを用いて集約し、運用・管理 コストの削減を図ることを目的とする。ITコンソリデーションともいう。また、サー バーの整理統合を特にサーバーコンソリデーションという。 Goo辞書より ü  コンソリデーションは、ITや物流の世界で使われる言葉だが、マーケティング        コミュニケーションの分野でこの考え方と実践を提供できないものか ü  近年優れたツールが多く出てきている反面、ツールから十分なベネフィットを得るため の設計、プロジェクト・マネジメント、専門人材の確保が難しくなってきている ü  マーケターの検討すべきイシューは、“どのツールを使うか“から”統合的にツールや データを活用してベネフィットを生み出す人・仕組み”に変わってきている プロジェクト管理・必要なスキルセットを持つプロフェッショナルの アサイン・ツールに対する目利きと意思決定支援を包括したサービスを、 どの広告会社にも属さないニュートラルな立場で マーケティング・コンソリデーションサービスを提供 Digital Intelligence Inc. Copyright  ©2012  All  Rights  Reserved. Page- 3
  • 4. 「マーケティング・コンソリデーション」DSP  &  3PAS  &  Attribution  ソリューション AD-MAC TM ディスプレイ広告、リスティング広告、 自然検索などすべての コンバージョンパス一元化と分析 ATARA & DIGITAL INTELLIGENCE MARKETING ATTRIBUTION CONSOLE 3PAS 顧客データ MediaMind/digitalice/i-Effect/DFA  etc ベース 最適化バイイング運用 その他 GDN m1RTB FO BLADE Xrost 枠もの オペレーション オペレーション オペレーション オペレーション オペレーション オペレーション ノウハウ ノウハウ ノウハウ ノウハウ ノウハウ ノウハウ (純広) Criteo Google M1 フリーク BLADE Xrost その他 GDN RTB アウト リスティング広告 【提供するサービス】     ①上記全体ソリューション導入にあたっての課題の整理とゴールおよびKPI策定、第三者の立場で  ツール選定および仕組み構築のサポート ②DSPターゲティング設定/入札+3PAS運用代行等オペレーションサービス提供 ③アトリビューション分析およびリ・アロケーションサービスの提供と改善活動に対するコミットメント Digital Intelligence Inc. Copyright  ©2012  All  Rights  Reserved. Page- 4
  • 5. アトリビューション分析 3PAS導入によるアトリビューションマネジメントが米国では当たり前に。 今までのキャンペーン サーチ アフィリエイト サーチ 比較サイト バナー 目標 インターネットユーザの行動軌跡 ラストクリック 計測されず 計測、予算投下 どのマーケティング施策が効果があるか、他のメディアに影響があるのはどれか、 どこに重点的にマーケティング予算を費やすべきか、などはまったくわからない アトリビューションを実施したキャンペーン サーチ アフィリエイト サーチ 比較サイト バナー 目標 インターネットユーザの行動軌跡 ラストクリック Imps含めて全て計測 ユーザのコンバージョンに至るまでのパスをすべて計測  →  数学的モデリングを 活用し、解析  →  予算適正配分、媒体間の相関関係を理解したキャンペーン展開 Digital Intelligence Inc. Copyright  ©2012  All  Rights  Reserved. Page- 5
  • 6. アトリビューション分析 アトリビューション分析によって、費用対効果は高まるのか? 最初の全体のコンバージョン数=10,000件 アトリビュー ション分析前 CTCV:2500件 広告以外でのコンバージョン アトリビュー ション分析後 CTCV:2500件 VTCV:2500件 広告以外でのコンバージョン メディアプラン 再構築後 CTCV:3000件 VTCV:2500件 広告以外でのコンバージョン クリックベース +500件 メディアプラン 再構築後 CTCV:3000件 VTCV:3000件 広告以外でのコンバージョン ビューベース +1000件 →アトリビューション分析に基づく、メディアプラン/メッセージングシナリオの最適化を経て、 サイト来訪やコンバージョンの増加を狙うことができる Digital Intelligence Inc. Copyright  ©2012  All  Rights  Reserved. Page- 6
  • 7. 3PASによって改善できること ①各広告への予算配分最適化 ②コンバージョンファネル上のメッセージング最適化 ※今までのラストクリックベースでは CVとCV直前接触だけしか可視化できない ファースト ラスト コンバー 継続接触と タッチ タッチ サイト来訪 ジョン 再CVを狙う →各流入バリエーションと コンバージョン ファネルの深度の両方に対して 可視化の試みを進め、配分や役 割の検討と最適化を施していく。 Digital Intelligence Inc. Copyright  ©2012  All  Rights  Reserved. Page- 7
  • 8. データ統合による全体可視化と改善 ■DSP・3PASの先の取り組みと接点の統合マネジメント ファースト ラスト コンバー 継続接触と タッチ タッチ サイト来訪 再CVを狙う ジョン WEB解析データ CRMツール データ DMP (データマネジメント プラットフォーム、 顧客DB) オンライン以外 購買データ の接点データ Digital Intelligence Inc. Copyright  ©2012  All  Rights  Reserved. Page- 8
  • 9. その後の発展的な取り組みとして 現 オンライン広告+ WEBサイト CRM 成 在 オフライン広告 果 の コンテンツの建て増しによる の 重複、不明瞭なKPI、セグメ メールマガジンへの反響低下、 取 顧客データベース活用の 飽 組 点在して部分最適で ントとターゲティングの 和 運用されている 不徹底 不徹底 ? WEB解析の革新 顧客データのセグメンテー 3PAS+ ションを前提としたメールの データ一元化+ orKPI再定義に基づく シナリオ設計とDSP広告配信 アトリビューション 実装し直し (マルチチャネル) DMP (データマネジメントプラットフォーム、顧客DB) ビジネス貢献 ビジネス貢献 ビジネス貢献 オンライン広告+ WEBサイト CRM 施売 今 オフライン広告 策上 後 顧客セグメントによりコン の最 の 休眠・離脱しているユーザ テンツの出し分け、ADの出 内大 取 予算最適化(リアロケー に向けたコミュニケーショ し分け、LPの最適化による 製化 組 ション)・顧客体験最適化 ンによる、LTVのさらなる CVR向上 化と (配信シナリオ) 引き上げ →ADの最適化から始めて、サイト、メールマーケティングの3つの接点で顧客データを共用し、 シナリオ配信による最適化を進めます。 Digital Intelligence Inc. Copyright  ©2012  All  Rights  Reserved. Page- 9
  • 10. お問い合わせ先 株式会社デジタルインテリジェンス   Office 東京都渋谷区恵比寿西1-32-16 Tel 03-6416-9879 e-mail info@di-d.jp URL www.di-d.jp Facebook www.facebook.com/D.Intelligence Digital Intelligence Inc. Copyright  ©2012  All  Rights  Reserved. Page- 10