プライベートDMP／レコメンドエンジン「Rtoaster」のご紹介と実践的活用方法

1. 配布資料 2014年12月12日プライベートDMP／レコメンドエンジン「Rtoaster」のご紹介と実践的活用方法

2. 株式会社ブレインパッド会社概要 1 商号設立上場市場資本金従業員役員所在地電話番号株式会社ブレインパッド（英文 BrainPad Inc.） 2004年3月18日東証一部（証券コード：3655） 331百万円（2014年9月30日現在）） 139名（連結、2014年9月30日現在）代表取締役社長草野隆史（戸籍名：高橋隆史）取締役佐藤清之輔取締役安田誠取締役石川耕社外取締役福岡裕高社外取締役漆原茂常勤監査役加藤啓一社外監査役近藤智義社外監査役山口勝之社外監査役佐野哲哉東京都港区白金台3-2-10 白金台ビル3F 03-6721-7001（代表）データ活用の促進を通じて持続可能な未来をつくる事業内容アナリティクス事業インターネット、ＰＣの普及等により、企業内に大量に蓄積されるようになった各種データから、企業の営業やマーケティング活動に効果的な情報を導き出すための分析及び最適化作業を、クライアント企業に代わって行い、具体的な「施策」を提供しております。企業理念ソリューション事業マーケティングプラットフォーム事業顧客企業に対して、データ分析やそれに基づく一連のマーケティング活動を実施する上で利用できるソフトウエアのライセンス提供とシステム構築を行っております。当社は、ソフトウエア開発会社等の販売代理店として、ソフトウエアのライセンス供与を受け、提供を行っておりますが、顧客企業の所有するシステムや、求める機能等に合わせて独自にカスタマイズを行うことにより、最適なシステムとして納入しております。アナリティクス事業で蓄積したノウハウを活用したアルゴリズムを組み込んだ自社開発システムを顧客企業に提供、また、これに付随する保守業務等を行っております。企業の投資対効果を最終的に改善するためには、オペレーショナルな施策部分について、自動化が必要です。当社ではこのようなニーズに応えられるよう各種サービスを自社開発し、ご提供しています。

3. バズワード？ DMP 2 昨年ごろからバズワード化した DMP (Data Management Platform）ようやく実践的な活用による成果がでてきていると感じています。ここでは、CRMデータ活用、オウンドメディア価値最大化に主軸をおいて、導入時の課題から具体的な活用・成果の最新事例を交えて当社製品のRtoaster（アールトースター）をご紹介していきます。

4. なんでDMPがブームになったのか？ 3 複雑化する顧客の消費行動ユーザーとのコミュニケーションの最適化が課題にマーケティングはデータに基づくアクション（データドリブン）にシフト PC、スマホ、タブレットなど、様々なデバイスの登場オウンドメディア、メール、広告、ソーシャルメディアなど、タッチポイントの多様化アドテクのリードビッグデータブーム

5. データドリブンマーケティングイメージ図 44 Owned Media Earned Media Paid Media 顧客外部データ天候、エリア国勢調査データパネルデータ等データに基づくアクション Visualize ＠ Analysis Optimize Action Stock 広告 Web Email DM Call Social DMP（データマネジメントプラットフォーム） DMPを利用したコミュニケーションの極論は「One to One マーケティング」（昔から言われてましたが…）

6. データドリブンマーケティングを実践するうえでのポイント 5 生活者の緻密なターゲティングとターゲットに合わせた情報提供が鍵に・・・生活者の消費行動の動線に、カスタマージャーニー体験をどう描けるか？最適なプロモーションとコミュニケーションプランが求められているデータ活用が必須

7. データドリブンマーケティングを実践していくうえで 6 DMPはこれらの問題を解決するツールとなりえるのか？

8. そもそものDMPの分類パブリックDMP 提供社が収集する様々なデータを元に、興味関心・推定したデモグラフィック属性を用いて、大量のオーディエンスデータをマーケティング施策に活用するためのプラットフォーム 7 プライベートDMP 企業が持つ独自のデータ、例えば自社サイト内での行動情報・購買情報・会員登録時に収集したデモグラフィック属性をベースに、自社のデータを統合し、マーケティング施策に活用するためのプラットフォーム

9. そもそものDMPの分類イメージ 8 パブリックDMP サイトA サイトB サイトC サイトD サイトE サイト情報の深度浅い深いプライベート DMP

10. プライベートDMP／パブリックDMP 全体イメージ 9 サイトＷＥＢレコメンドメール配信レコメンドメール広告配信レコメンドロジック活用行動データ (ＷＥＢサイト) 行動履歴蓄積内部データ例：基幹システムの顧客情報顧客属性利用履歴情報外部データソーシャルデータ etc・・・データ出力行動履歴情報例：分析データとして活用プライベート DMP パブリック DMP データ収集アクション

11. マーケティング戦略に合わせてDMPを選択／組み合わせること 10 パブリックDMP 自社外のデータを利用するため、広告（特にデジタル領域）など、新規顧客の獲得で活用されることが多いプライベートDMP 自社独自のデータを用いるため、自社サイト内やメール配信など、既存顧客に向けた施策に活用されることが多い新規獲得・既存顧客のどちらに軸を置くか？戦略に沿ったDMPの選択と組み合わせが重要どちらがいいというものではない

12. データがないプライベートDMP／パブリックDMP 選択／組み合わせイメージ潜在層顕在層（サイト未訪問）新規見込層（1～2回訪問）検討層（複数回訪問）購入顧客（1回CV）リピート顧客（複数回CV）優良顧客プライベート DMP パブリック DMP A プライベート DMPからの拡張優良顧客に近しいユーザーを見つけ出す 11

13. 12 プライベートDMP＋レコメンドエンジン Rtoaster ご紹介

14. Rtoaster サービス概要 13 プライベート DMP データ収集データ分析・機械学習データに基づくアクション PC スマホ CRM ソーシャル広告外部データユーザーデータデータレコメンドエンジンサイト／アプリ広告メールオフラインデータ多彩なチャネルレコメンドエンジンを搭載したプライベートDMPです。データを蓄積するだけでなく、多彩なマーケティング・アクションを実行できます。パブリックDMP

15. Rtoaster 国内最大規模のプライベートDMP 14 レコメンドエンジン搭載のプライベートDMPとして国内最大規模です。 150 社以上 30億 PV 1億点導入実績トラッキング数アイテム数 ※ トラッキング数、アイテム数はRtoasterシステム全体の合計値です。

16. Rtoaster 導入実績 15 150社以上の導入実績

17. 16 Rtoaster プライベートDMP機能ご紹介まずはデータを蓄積します！プライベート DMP データ収集データ分析・機械学習データに基づくアクション PC スマホ CRM ソーシャル広告外部データユーザーデータデータレコメンドエンジンサイト／アプリ広告メールオフラインデータパブリックDMP

18. サイト内、アプリ内のユーザー行動を蓄積 17 ユーザー行動をプライベートDMPに蓄積 Rtoasterはサイト内のユーザー行動をリアルタイムにプライベート DMPに蓄積していきます。（スコアリング）タグ挿入のみリアルタイム！カテゴリＢサイト内検索商品詳細資料請求各カテゴリの閲覧構成比は？サイト内検索キーワードは？流入キーワードは？サイト訪問時の検索キーワードは？累計のPV数はいくつ？トップカテゴリＡ目的・期待目的・期待目的・期待目的・期待目的・期待検索サイト社名サービス名メール配信広告バナー外部サイト（SNS/ﾌﾞﾛｸﾞ/提携ｻｲﾄ）検索キーワード検索キーワード URL入力 Bookmark 前回アクセスからの間隔は何日？訪問回数は何回目？ Webサイト内の行動遷移（アクセスログ）サイト訪問者一人ひとりの行動情報をスコアリング指定した期間のみのスコア、時系列を加味したスコアも設定可能プライベート DMP 0 2 4 6 8 検索エンジンメルマガブログアフィリエイト関連サイト 0 2 4 6 8 10 12 カテゴリA カテゴリB カテゴリC カテゴリD カテゴリE カテゴリF 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 トライアルセット購入おススメ商品診断マイページ登録メルマガ登録定期購入 0 2 4 6 マイページ特価セール特集レシピページお悩み解決原材料へのこだわり口コミページ

19. 18 【参考】ユーザー行動をプライベートDMPへ蓄積設定イメージスコアグループスコア項目名ルール名スコア条件サービスカテゴリA サービス閲覧（カテゴリA）スコア「カテゴリA」を 1 ポイント加算リクエストページが「/service/category/a/」から始まるカテゴリB サービス閲覧（カテゴリB）スコア「カテゴリB」を 1 ポイント加算リクエストページが「/service/category/b/」から始まるカテゴリC サービス閲覧（カテゴリC）スコア「カテゴリC」を 1 ポイント加算リクエストページが「/service/category/c/」から始まる商品A キーワード訪問（商品A）スコア「商品A」を 5 ポイント加算検索キーワードがテーブル「商品A」を含む商品B キーワード訪問（商品B）スコア「商品B」を 5 ポイント加算検索キーワードがテーブル「商品B」を含むコンバージョン購入確認お問い合わせ確認スコア「お問い合わせ確認」を 1 ポイント加算リクエストページが「contact.cgi?confirm」に一致する購入完了お問い合わせ完了スコア「お問い合わせ完了」を 1 ポイント加算リクエストページが「contact.cgi?complete」に一致する企業情報企業情報企業情報閲覧スコア「企業情報」を 1 ポイント加算リクエストページが「/company/index.html」に一致するミッションミッション閲覧スコア「ミッション」を 1 ポイント加算リクエストページが「/mission.html」に一致するスコアルール設計サンプル 0 2 4 6 8 検索エンジンメルマガブログアフィリエイト関連サイト 0 2 4 6 8 10 12 カテゴリA カテゴリB カテゴリC カテゴリD カテゴリE カテゴリF 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 トライアルセット購入おススメ商品診断マイページ登録メルマガ登録定期購入 0 2 4 6 マイページ特価セール特集レシピページお悩み解決原材料へのこだわり口コミページ閲覧カテゴリ流入KW 購入経験興味の度合い  ユーザーセグメントの検討カテゴリAの閲覧スコアカテゴリBの閲覧スコアカテゴリCの閲覧スコア スコア項目イメージ直近の閲覧スコア詳細ページの閲覧スコア

20. サイト内、アプリ内のユーザー行動イメージどのカテゴリをよく見ている？訪問回数・訪問間隔は？流入経路は？ページ毎の閲覧数は？サイト内検索キーワードは？デバイス種別は？自社サイト内（オウンドメディア）での興味・関心を浮き彫りにサイト訪問者（Aさん） 19

21. CRMデータ、会員属性データなどの自社データの蓄積 20 CRMデータをプライベートDMPにインポート RtoasterのプライベートDMPは柔軟にCRMデータをインポートできます。（管理画面からのアップロード、APIコールによるインポート、 SFTPサーバ経由でのファイル取り込み）柔軟なデータ項目プライベート DMP CRM 会員データお客様の基幹システム会員属性データ性別、年代、顧客ランク、登録店舗・・・など購買データ、POSデータセミナー来場者データ・・・など管理画面 APIコール SFTPサーバデータインポート方法 ※ APIコールをサポートするアップロードプグラムを無償提供ししています。性別年代会員ランク・・・

22. CRMデータ、会員属性データなどの自社データイメージ性別・年代居住地エリア職業アンケート情報リアル店舗情報顧客ロイヤリティ女性 30代東京在住会社員乾燥肌秋葉原店優良顧客サンプル申込経験サイト訪問者（Aさん）自社が保有するユーザーデータ（オンライン／オフライン）をフル活用 21

23. 進化するプライベートDMP 22 RtoasterのプライベートDMPは進化していきます。さまざまな外部のオーディエンスデータ（パブリックDMP）と連携、自然言語処理エンジンによるコンテンツ解析など・・・お客様のプライベートDMPのデータをより価値あるデータへ拡張します。プライベート DMP ユーザーデータパブリックDMP その他データハブシステムコンテンツ解析プライベート DMP 拡張自然言語処理エンジンユーザーデータ拡張データ拡張したデータからのアクション外部データとの連携サイトアプリ広告メールオフライン・・・etc. A 日本語の言語処理

24. Rtoaster プライベートDMP設定管理画面 23 プライベートDMPの設定は管理画面からサイト固有の設定は管理画面から柔軟に指定できます。オリジナルなプライベートDMPを容易に設定することができます。

25. 24 Rtoaster プライベートDMPからのアクション機能ご紹介データからのアクションを！プライベート DMP データ収集データ分析・機械学習データに基づくアクション PC スマホ CRM ソーシャル広告外部データユーザーデータデータレコメンドエンジンサイト／アプリ広告メールオフラインデータパブリックDMP

26. サイト内、アプリ内のパーソナライズ、レコメンド 25 プライベートDMPからサイト内でアクション Rtoasterはさまざまなデータを蓄積したお客様サイトに合わせたプライベートDMPからサイト内でのアクションが可能です。プライベート DMP ユーザーデータデータレコメンドエンジンデータに基づくアクション顧客に合わせた商品を推奨することでクリック率、コンバージョン率を改善（ついで買いを促進）顧客に合わせたコンテンツでそれぞれの顧客を育成（LTVの向上）ユーザー一人ひとりに最適な情報提供サイト／アプリ

27. サイト内、アプリ内のパーソナライズ、レコメンド 26 アクションは手動／自動のハイブリッド Rtoasterはさまざまなデータを蓄積したお客様サイトに合わせたプライベートDMPからサイト内でのアクションが可能です。お客様Webサイトの各ページ自動レコメンドルールベースレコメンド場所 1 レコメンド場所 2  訪問者の検索キーワードや、クリック傾向、訪問回数、性別・年代などから表示するコンテンツを切り替える  訪問者のアクセス元IPアドレスからエリア情報（市区町村レベル）を判定して、エリアによって表示するコンテンツを切り替える ※ レコメンド場所の指定はHTMLタグで囲うだけです戦略的に商品･キャンペーンを訴求自動的に最適な商品を推奨  訪問者一人一人に合わせて「他にこんな商品はいかがでしょうか」  商品を見ている人に対して「これを買った人はこれも買っています」「他にこんな商品はいかがでしょうか」 1 2 コンテンツは自動で最適化されます多彩なアルゴリズム

28. 【参考】プライベートDMPからのアクション設定イメージ 27 購買特集初心者用コンテンツオススメの特集初めての方へトップページカテゴリ内ランキングカテゴリページ特集特集商品詳細ページこの商品を見た人はこの商品も見ています商品商品商品この商品を買った人はこの商品も買っています商品商品商品目的が曖昧なユーザへ対するナビゲーション的レコメンド行動履歴からルールづけることで、ユーザに合わせたコンテンツへ誘導ルールベースレコメンド商品商品商品閲覧履歴に基づくオススメ商品商品商品カートページ自動レコメンドカテゴリ毎でのランキングや履歴からのオススメにより商品詳細ページへ誘導自動レコメンド統計データから類似商品への導線づくりと、ユーザへの気づきを与える。自動レコメンド類似商品のオススメにより、併売を促す。自動レコメンドあなたにオススメの商品広告・メールサイト外レコメンド商品商品商品サイト外レコメンドにより、顧客のリピート促進適切な情報をオファーサイト内回遊率UP 高CTR、高CVR 27

29. 広告配信のパーソナライズ、レコメンド 28 プライベートDMPから外部メディアに広告配信通常バナー広告広告配信未訪問者  プライベートDMPに存在しないユーザー  関東エリア指定  デバイスはPC指定セグメントセグメント条件 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 トライアルセット購入おススメ商品診断マイページ登録メルマガ登録定期購入セグメント A  訪問回数20回以上  直近訪問10日以内  カテゴリA閲覧比率が最も高いユーザー 0 2 4 6 マイページ特価セール特集レシピページお悩み解決原材料へのこだわりエコ活動セグメント B 0 2 4 6 8 検索エンジンメルマガブログアフィリエイト関連サイトセグメント C  訪問回数10回未満  直近訪問が60日以上空いている  カテゴリBまたはCの閲覧比率が最も高いレコメンドバナー広告レコメンドバナー広告通常バナー広告広告配信逆リターゲティング（新規獲得）リターゲティングリターゲティングセグメントの掛け合わせ特定のセグメントに対してのみレコメンドバナー広告を配信広告配信クリエイティブのABテスト ※ クリエイティブ指定、フリークエンシー指定はセグメント毎に可能 ※ 単価指定（CPM）はセグメント毎に設定 50% 50% ※ 未訪問者へはランキング情報によるレコメンドバナー広告となります。 DMPデータから広告配信プライベート DMP

30. メール配信のパーソナライズ、レコメンド 29 メール内のコンテンツを一人ひとりに最適化パーソナライズメールの文面イメージ ABC Online Mail News ヘッダー文特集バナー1 特集バナー2 特集バナー3 あなたへのオススメ商品あなたへのオススメ特集売れてるランキング！フッター文ルールベースルールベース自動レコメンド自動レコメンドルールベース @ 自動レコメンド (パーソナライズ) ○ データとデータの類似度を表現したグラフ:類似グラフデータデータユーザA ユーザB ユーザC 機械学習ユーザ同士の関係性をグラフ化ルールベース (セグメント) 訪問回数が10回未満の女性・20代へのヘッダー若い女性に人気のある●●●が入荷しました！ぜひお試しください・・・！訪問回数 10回未満 20代・女性顧客属性や行動履歴からセグメント DMPデータからメール配信

31. Rtoaster プライベートDMPからのアクション設定管理画面 30 プライベートDMPから多彩なアクションを蓄積されたデータから、サイトでのレコメンド、コンテンツ最適化、ダイナミックな広告配信、レコメンドメール配信・・・多彩なマーケティング・アクションを設定してみてください。

32. Rtoaster 導入効果 31 主な導入効果ユーザーのサイト行動傾向から適切なコンテンツをレコメンド直帰率 60%改善コンバージョン率 120%改善ユーザーに“気付き”を与える商品を自動レコメンドセッションあたりPV数 150%改善平均購入点数1.4倍上昇会員（ログイン経験あり）の性別／年代／顧客ランクなどに合わせた適切なコンテンツをレコメンド平均購入単価 106%向上 F2転換率 13%改善地域ターゲティングによるコンテンツ出し分けクリック率 3.7倍 ABテスト＋自動最適化によるユーザーセグメントへのコンテンツ最適化コンバージョン率 146%改善 ※F２転換率：1回目購入後、2回目に購入する割合

33. 32 Rtoaster プライベートDMPデータ分析ご紹介データを分析するだけでも有効！プライベート DMP データ収集データ分析・機械学習データに基づくアクション PC スマホ CRM ソーシャル広告外部データユーザーデータデータレコメンドエンジンサイト／アプリ広告メールオフラインデータパブリックDMP

34. プライベートDMPのデータ分析 33 プライベートDMPのデータ分析は大変重要 Rtoasterはレコメンドエンジンを搭載したプライベートDMPです。ツールが機械学習したアクションを実行しますが、より深いインサイトをするためには、このデータを分析をすることも大事です。プライベート DMP ユーザーデータデータ分析より深い洞察をしたい・・・顧客構造の把握分析テーマの例最適なプライシング精緻な広告効果測定広告予算配分

35. プライベートDMPのデータ出力 34 お客様のデータ分析環境お客様保有のデータベース（もしくは指定のクラウド環境）データデータユーザーA ユーザーB ユーザーC 0 2 4 6 8 検索エンジンメルマガブログアフィリエイト関連サイト 0 2 4 6 8 10 12 カテゴリA カテゴリB カテゴリC カテゴリD カテゴリE カテゴリF 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 トライアルセット購入おススメ商品診断マイページ登録メルマガ登録定期購入 0 2 4 6 マイページ特価セール特集レシピページお悩み解決原材料へのこだわり口コミページ Rtoaster スコアデータ Rtoaster レコメンドデータ Rtoaster Adsデータ • レポートデータ • DSP ログデータ • 第三者配信ログデータ・・・etc. プライベート DMP ユーザーデータデータ出力プライベートDMPのデータを自由に出力 RtoasterのプライベートDMPデータはお客様のものです。お客様のデータ分析環境へ出力することができます。（オプション）

36. プライベートDMPのデータ分析環境をサービス提供 35 プライベートDMP データ分析環境プライベートDMPの分析環境がなければデータ分析環境をサービスとして提供プライベートDMPのデータはビッグデータです。分析環境がなければ、当社がSaaSとしてサービス提供いたします。プライベート DMP ユーザーデータデータ出力 0.12709 0.10006 0.07067 0.06086 0.05333 0.05103 0.04427 0.04324 0.03764 0.03653 0.03456 0.03017 0.02999 0.02944 0.02689 0.02466 0.02175 0.02009 0.02007 0.01914 0.01885 0.01776 0.01632 0.01495 0.01416 0.01319 0.01244 0.01088 0 0.02 0.04 0.06 0.08 0.1 0.12 0.14 登録時友達承認数_異性初回スキル習得日 HG初購入日 HG登録日登録時友達承認数最終レベル最終友達承認数_異性年上世代登録時プレイ時間初回トレードで貰う日_武器最終スキル数最終VITALITY 登録時友達承認数_年下世代最終プレイ時間登録時友達承認数_同世代初回魔法系スキル習得日最終POWER 初回トレードで貰う日_装備最終SPEED 初回盗賊系スキル習得日最終友達承認数_異性同世代初回戦士系スキル習得日最終友達承認数最終INTELLECT 最終捨てる_装備登録時INTELLECT 初回拾う日_手装備初回拾う日_盾登録時友達承認数_異性年上世代変数 BIツール環境 DB／DWH IDC BAツール 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100% 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100% 捕捉率割合ランダム最適理想曲線評価用評価用（登録日変数）

37. プライベートDMPのデータ分析官 36 データ分析する人がいなければデータサイエンティストが代行しますプライベートDMPのデータを分析する人材がいなければ、当社の経験豊富なデータサイエンティストがデータ分析を受託いたします。プライベート DMP ユーザーデータデータ出力データ分析

38. 【参考】効果測定レポート・改善提案イメージ 37

39. 【参考】データ分析結果をプライベートDMPへ投入してアクションを！ 38 データ分析だけで終わらせてはいけません。分析結果からのアクションを！プライベートDMPのデータを分析した後は、分析結果をプライベート DMPへ投入してください。アクションまでやりきりましょう！プライベート DMP ユーザーデータデータ出力データ分析データに基づくアクションデータレコメンドエンジンサイト／アプリ広告メール

40. 39 プライベートDMP＋レコメンドエンジン Rtoaster 実践活用

41. プライベートDMP活用のポイント 40 どうコミュニケーションをしていくのか？コミュニケーションしたうえで、どうなってくれれば望ましいのか？まず考えるべきポイント明確にすること！ @ AD AD 広告サイトメールユーザー担当者誰に、何を、どうやって伝えるべきか？

42. プライベートDMP活用の本質（DMPは方法であって目的ではない） 41 カスタマージャーニー消費者がどのように商品やブランドとの接点を持って認知し、関心を持ち、購入や登録に至るのか？というプロセスを旅に例えた言葉消費者はPCやスマホサイト、口コミサイトなど、多様なタッチポイントを持っている。これらをバラバラに考えるのではなく、連続した顧客体験を設計することが重要

43. 【参考】カスタマージャーニーマップ 42

44. 【参考】カスタマージャーニーマップ 43http://www.fitch.com/

45. カスタマージャーニー設計で顧客体験を最大化するシナリオを 44 例えば、初回購入まではしてくれたが、その後購買がなく自社サイトにも訪問してくれない人には、サイト外で広告を打つ、あるいはメルマガをターゲティング配信し、再訪を促すなど・・・これまで、サイト・広告・メールなど、各チャネルで分断されていたユーザーとのコミュニケーション施策を、カスタマージャーニー設計に基づき、チャネル横断で実施していくことが大事です。カスタマージャーニー設計で… ターゲットタイミングチャネルクリエイティブ誰に？いつ？どこで？何を？プライベートDMPからパーソナライズ化された最適なオファーをサイト・広告・メールなどのチャネル横断で実施すること

46. 【参考】カスタマージャーニーを意識した Rtoasterの実践イメージ 45 プライベート DMP 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 トライアルセット購入おススメ商品診断マイページ登録メルマガ登録定期購入セグメント A 新規獲得会員化・初回購入リピート顧客化定着化・優良顧客化自社 Webサイトターゲティング広告レコメンド広告リターゲティング広告逆リターゲティング広告純広告アフィリエイト広告・・・自社データの分析から集客／新規獲得 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 トライアルセット購入おススメ商品診断マイページ登録メルマガ登録定期購入セグメント A 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 トライアルセット購入おススメ商品診断マイページ登録メルマガ登録定期購入セグメント A 自社データの分析から各顧客接点におけるコミュニケーション広告レコメンド／パーソナライズリターゲティング広告レコメンド広告ランディングページでのレコメンド／パーソナライズ 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 トライアルセット購入おススメ商品診断マイページ登録メルマガ登録定期購入セグメント A ターゲティングメールレコメンドメール 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 トライアルセット購入おススメ商品診断マイページ登録メルマガ登録定期購入セグメント A 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 トライアルセット購入おススメ商品診断マイページ登録メルマガ登録定期購入セグメント A 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 トライアルセット購入おススメ商品診断マイページ登録メルマガ登録定期購入セグメント A 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 トライアルセット購入おススメ商品診断マイページ登録メルマガ登録定期購入セグメント A @ AD AD 共通セグメントで運用可能！共通セグメントで運用可能！共通セグメントで運用可能！データ分析によるユーザー拡張自社データの活用の上で大変重要な役割をもつ同じセグメントをマルチチャネルで使いまわすこと

47. 【参考】カスタマージャーニーを意識した Rtoasterの実践イメージ 46 Time LTV （Life Time Value）顧客７日間 @ 初回Web訪問会員登録初回購入 30日間 AD AD リターゲティング広告レコメンド広告ターゲティングメールレコメンドメールリピート購入（F2転換） @ ターゲティングメールレコメンドメールリピート購入（F3）優良顧客化サイト広告メールプライベートDMP から「特性」を把握 1回の取引で最大の収入は考えないブランド認知気付き、満足感継続したコミュニケーション Web、メールに反応する顧客ならば、敢えて広告は出さないリマインド気付き、満足感長期的な利益（LTV）を意識したアプローチ顧客体験を最大化、LTVを最大化するコミュニケーションシナリオを

48. 訪問（流入）回遊購入ターゲティング広告リターゲティング広告リスティング自然検索直接訪問初回訪問二回目訪問三回目・・・初訪問再訪問会員化促進購入促進併売促進 TOP ページ施策（流入 KW etc・・）回遊性向上施策（興味カテゴリからのレコメンド etc・・）会員登録促進施策無料サンプル登録あなたにおすすめの商品この商品を買った人はこの商品も・・・リピートリピート促進紹介促進この商品の他にこの商品も・・・優良セグメントへの紹介 CP施策実際のRtoasterによる設計イメージ Step1 サイト広告メールサイト広告 47 まずは消費行動のプロセスに合わせて全体概要を設計

49. 実際のRtoasterによる設計イメージ Step2 購入意向・ステータス • どの状態の人に？タイミング • いつ？興味対象 • 何を？デモグラフィック属性 • どんな属性？顧客ランク • どのランク？ @ AD AD 誰に？どこで何を？過去「カテゴリＡ」の閲覧比率が50%以上ならば、「カテゴリＡ」のキャンペーンバナーを掲載初回訪問の場合は「初めての方限定特集」をバナーを表示「カテゴリA」を10回以上閲覧しているが、購入に至っていないユーザーに広告配信広告のムダ打ちを防ぐため、定期購入顧客には広告配信を実施しない過去、最も多く閲覧しているカテゴリを特定し、最適な件名でメールを配信する 48 次に、誰に？いつ？どこで？何を？を設計していくいつ？

50. カスタマージャーニーを意識した Rtoasterの実践重要なこと 継続してPDCAを回すこと – 実行した結果を正しく測定し、次のアクションプランを立て、夢に一歩でも近づいていくため、絶え間ない改善と泥臭い運用 – レコメンドエンジンに任せるところはツールに任せる ”スピード” – いま見えている課題や、既にあるデータとリソースから現実的な運用をスピート感をもって開始すること（実行することでコミュニケーション上の課題が浮き彫りになることも多い） – 時間をかけて１００％を目指すよりも、短期間で6０％を目指す – 「見える化」だけでは売上にはつながらない 49 プライベートDMP、レコメンドエンジンはツールでしかない

51. 50 プライベートDMP＋レコメンドエンジン Rtoaster 成果事例

52. 【Rtoaster 事例】化粧品系ECサイト 51 ユーザーのニーズに応じた施策でクリック率・コンバージョン率の向上グローバルナビメインバナー（CP訴求）商品情報サイドナビ商品A 商品B CTR 2倍商品ページへの誘導率向上！ CVR 1.8倍サイト来訪時の購買率向上！過去の行動から、ニーズを推定、適した情報をTOPページでレコメンド効果測定・改善実行ユーザー行動情報蓄積顧客セグメンテーション施策展開（レコメンド設計） 0 2 4 6 8 10 12 ダイエットベースメイクメイク美容サプリ健康食品メンズ商品 ▼TOPページ商品 C 商品 D 商品 E 商品 F 商品 G 商品 H 商品 I 商品 J

53. 【Rtoaster 事例】総合通販サイト 52 施策実行データ蓄積 (DWH構築) 分析・施策コンサルのご支援 WEBサイト施策 DM施策施策効果 120%単価向上クリック率が 2.4倍向上 DM送付リスト抽出効率の向上データアップデート分析・マーケティングPDCAサイクルの構築売上・新規獲得顧客数の変化の原因究明が目的とした弊社データサイエンティストの分析と、分析結果に基づいた施策立案⇒マーケティング施策実施⇒効果測定を行う施策コンサルティングにより、PDCAサイクルを一貫してご支援を行っております。メール施策メールからの流入数/CVの向上詳細分析施策設計

54. あなたへのおすすめ To：xxxx様 xxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxx xxxx 【Rtoaster 事例】総合通販企業 53 未購入７日後カート投入購買完了商品閲覧ヨーローッパツアー購入せずに離脱直近閲覧商品やカート残留商品をプッシュ購入後１４日後購入後３０日後未購入３日後トランザクションやセグメントの様な断片的なマーケティング施策から WEBサイトでの行動をトリガーとしたレコメンドメールが効果的あなたへのおすすめ To：xxxx様 xxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxx xxxx 類似商品をプッシュあなたへのおすすめ To：xxxx様 xxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxx xxxx 類似商品をプッシュあなたへのおすすめ To：xxxx様 xxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxx xxxx 類似商品をプッシュメール経由売上額が３倍！メール開封率３倍！キャンペーンマネジメントと連携して、更に高度なシナリオを設計して配信

55. 54 最後に

56. 成功へのテンプレートは存在しない  商材・市場規模・社風・予算・スタッフの経験/能力・経営TOPの理解等、全ての会社が異なる環境にあります。  また、会社毎でビジネスモデルも、強み、弱み、制約や、ブランディング方法も異なってきます。  他社の事例も参考になりますが、単一のテンプレートで絶対に成功するということはありえません。  ツールベンダーの都合のよい、施策立案のPowerPointだけでなく、自分ならどうアクションするかを常に想定します。 55

57. データドリブンマーケティングの評価は全体変化でみるべき 56 セグメントセグメントセグメントセグメントセグメントセグメントセグメントセグメントセグメントセグメントセグメント初回訪問 30日間アクセスなし過去は優良顧客メール未読訪問ない顧客優良顧客セールのみ反応客店舗のみ利用客短期的、部分的な評価ではなく、データドリブンの施策によって各セグメントがどう変化したのか？

58. まとめ 57 広告だけでなく PC、スマホなど多様な接点でアクション CTRやCVRなど短期的な指標で評価しないアクションからユーザーがどう変化したか？を捉える CRMデータ+ オーディエンスデータで変化を見る（可視化）

59. 58 http://www.brainpad.co.jp/ 株式会社ブレインパッド〒108-0071 東京都港区白金台3-2-10 白金台ビル3F TEL： 03-6721-7728 FAX：03-6721-7010 http://www.brainpad.co.jp info@brainpad.co.jp ありがとうございました。ご興味をもって頂けた方がございましたら、ぜひご連絡ください。

プライベートDMP／レコメンドエンジン「Rtoaster」のご紹介と実践的活用方法

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