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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
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...
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
...
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...
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
@
Ana...
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...
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?
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...
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
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
...
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...
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...
12
プライベートDMP+レコメンドエンジン Rtoaster ご紹介
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...
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Rtoas...
Rtoaster 導入実績
15
150社以上の導入実績
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
...
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
...
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 「/s...
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...
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、...
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)...
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...
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。
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...
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...
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...
【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...
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
...
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
...
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
...
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...
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...
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...
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...
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S...
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...
【参考】効果測定レポート・改善提案イメージ
37
【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...
39
プライベートDMP+レコメンドエンジン Rtoaster 実践活用
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...
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...
【参考】カスタマージャーニーマップ
42
【参考】カスタマージャーニーマップ
43http://www.fitch.com/
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...
【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 ...
【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...
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・...
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...
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...
50
プライベートDMP+レコメンドエンジン Rtoaster 成果事例
【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...
【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...
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...
54
最後に
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。
...
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...
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)
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.b...
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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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2014年12月12日 フリークアウト、モデューロ、ブレインパッドによるDMP活用方法の徹底解説
CRM・広告・オウンドメディア活用から見えてくるDMPの姿

<第3部>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
本セッションでは、現在のプライベートDMPの実践的な活用方法について、CRMデータ活用、オウンドメディア価値最大化に主軸を置き、企業における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ご紹介いたします。

【講師】株式会社ブレインパッド 取締役 安田 誠氏

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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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 13. 12 プライベートDMP+レコメンドエンジン Rtoaster ご紹介
  14. 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. 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. 16. Rtoaster 導入実績 15 150社以上の導入実績
  17. 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. 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/ブログ/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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 38. 【参考】効果測定レポート・改善提案イメージ 37
  39. 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. 40. 39 プライベートDMP+レコメンドエンジン Rtoaster 実践活用
  41. 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. 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. 43. 【参考】カスタマージャーニーマップ 42
  44. 44. 【参考】カスタマージャーニーマップ 43http://www.fitch.com/
  45. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 51. 50 プライベートDMP+レコメンドエンジン Rtoaster 成果事例
  52. 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. 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. 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. 55. 54 最後に
  56. 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. 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. 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. 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。

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