Successfully reported this slideshow.
We use your LinkedIn profile and activity data to personalize ads and to show you more relevant ads. You can change your ad preferences anytime.

20151001 FeedTech-パネルディスカッション資料

3,100 views

Published on

2015年10月1日、ベルサール六本木で開催されたフィードフォース社主催によるデータフィードだけをテーマに語り尽くすイベント「FeedTech 2015」のパネルディスカッション資料です。

データフィードの定義や課題、可能性について議論した面白いセッションになりました。Unyoo.jpというサイトにも感想を載せていますので併せてご覧下さい。

Published in: Marketing

20151001 FeedTech-パネルディスカッション資料

  1. 1. 今なぜデータフィードがアツいのか? 今後のトレンドも徹底予測! Taking  advantage  of  data  feed  to  boost  your  business! パネルディスカッション
  2. 2. パネリスト パネリスト 川⽥田  智明(株式会社フィードフォース)   パネリスト 阿部  圭司(アナグラム株式会社) モデレーター 岡⽥田  吉弘(アタラ合同会社) パネリスト 杉原  剛  (アタラ合同会社)
  3. 3. 川⽥田  智明 パネリスト 川⽥田  智明 Tomoaki  Kawada 株式会社フィードフォース 2012年年、株式会社フィードフォース⼊入社。  「オウンドメ ディアのソーシャル化サービス」の市場調査〜~セールスを ⾏行行った後、新規事業として商品データ最適化サービス「DF   PLUS」を⽴立立ち上げる。  現在は事業責任者・プロデューサー として、外部企業との事業提携から広告主の集客最⼤大化の提 案まで幅広く担当。
  4. 4. 阿部  圭司 パネリスト 阿部  圭司 Keiji  Abe アナグラム株式会社 アナグラム株式会社  代表取締役。  ⼤大⼿手アパレルメーカー を経て運⽤用型広告の世界へ。  現在はCPAの改善だけにとら われず、ビジネスの最⼤大化を⽬目指す⽀支援を⾏行行う。  著書には 「新版  リスティング広告  成功の法則」「いちばんやさしい リスティング広告の教本」など多数。
  5. 5. 杉原  剛 パネリスト 杉原  剛 Go  Sugihara アタラ合同会社 オーバーチュア、グーグルでの両検索索エンジンの広告事業の 戦略略⽴立立案/オペレーション設計に携わる。  2009年年にアタラ 合同会社を設⽴立立。  Web  APIを活⽤用したデジタルマーケティ ングの⾃自動化/効率率率化/⾒見見える化システム開発、リスティン グ広告、アトリビューション分析コンサルティングを⾏行行う。
  6. 6. 岡⽥田  吉弘 モデレーター 岡⽥田  吉弘 Yoshihiro  Okada アタラ合同会社 広告代理理店、グーグルにて最⼤大⼿手からベンチャー企業まで幅 広くリスティング広告の啓蒙・拡販に従事。2011年年よりア タラ合同会社取締役CCO。  検索索エンジンマーケティング黎黎 明期から⼀一貫してアカウントマネジメントの現場を主導し、 運⽤用型広告の設計運⽤用のみならず、広告運⽤用の研修、⾃自動化 /効率率率化システムのコンサルティング等も実施している。
  7. 7.    今なぜ データフィードが アツいのか?
  8. 8.       …の前に
  9. 9. データフィード温故知新 データフィードのこれまで データフィードのいま データフィードのこれから 過去 現在 未来
  10. 10.   データフィードのこれまで 過去
  11. 11. フラグメンテーションの現状 「デバイス」✖「メディア」 =⽣生活者は分散/点在し、 フラグメンテーションを起こす Fragmentation  =  断⽚片化
  12. 12. デバイス百花繚乱時代 •  情報に接触するデバイスの多様化 –  メーカー/OSなどで何万種類 •  それにより接触する時間も多様化 –  タイムシフト、オンデマンド スマートフォン パソコン スマートTV ウォッチ タブレット フィーチャー フォン グラス 次世代カーナビ ウェアラブ ルデバイス モバイル デバイス 旧来型デバイ スの進化形 ゲーム端末 電⼦子書籍端末 ドングル型 スマートTV
  13. 13. 購⼊入意思決定に影響のあるメディアの例例 ECサイト ⽐比較サイト ソーシャルネットワーク 検索索エンジン ニュースサイト、専⾨門サイト ブログ、まとめサイト、ほか
  14. 14. 企業の課題 •  メディアはこれからも増え、網を張る⼯工数が増える –  メディアは今後も増える。データの登録・更更新先も増える。 •  商品点数が多い場合、⼿手動では全てに対応できない –  取り扱い商品が多い上にバリエーションが多い、など •  商品の情報更更新性が⾼高く、更更新しきれない –  価格、在庫が変動する、商品のリニューアルサイクルが短い –  ⽣生活者が欲しい!と思った際に網を張っていないことで到達し づらいと不不満⾜足な顧客を増やしてしまう
  15. 15. データフィードの登場 データフィード  =  Data(データを)  Feed(供給する) あるデータのデータ元からデータ受取先へ更更新されたデー タを送受信する仕組み データ元 データ受取先 データフィード (更新されたデータ) データ元と受け取り先で予めやり取りするデータの中⾝身や 通信⽅方法を取り決めておけば効率率率的に網を張りやすい!
  16. 16. 1データソースですべてに対応 ECサイト ショッピングサーチ ⽐比較サイト 各種デバイス ソーシャルメディア 検索索エンジン 本サイトモールA モールB モールC モバイル サイト アプリ ニュースなど メディアサイト ブログ まとめサイト アフィリエイト広告 バナー広告 リスティング広告 商品データベースにある商品データを各種施策へ同時に⾃自動反映 ⽣生活者 商品の情報を、全ての場所に、 タイムリー(できれば最速)で
  17. 17. ⽶米国では2002年年頃から ⽶米国では2002年年頃には最⼤大⼿手級のEC、旅⾏行行社は いずれも検索索連動型広告でデータフィードによる ⾃自動化を推進 これも⽶米国では2000年年初頭にYahoo.comなどが ペイドインクルージョンをデータフィードで ⼤大量量に受け付けていた
  18. 18. 検索索連動型広告の場合 18 商品 データベース Google  AdWords  API 2.  中間処理理 3.  ⾃自動データ 登録/更更新 データ   正規化 1.  商品データ ファイル⾃自動抽出 中間処理理ソフト/機能 (それぞれの更更新先に 合うようにデータを整 形) (商品DBへのアクセ スが難しい場合は ウェブサイトをク ロールしてデータを ⽣生成) •  キャンペーン名、広告グループ名⽣生成 •  キーワード⽣生成 •  広告⽂文⾃自動⽣生成 •  商品URL→トラッキングURLを⾃自動的にルール⽣生成 •  在庫数0の際は該当キーワードはOFF処理理 •  価格でROASベースの⼊入札管理理 4.  AdWords広告に⾃自動掲載
  19. 19. ⽇日本では? 2005年年頃、オーバーチュアが「カスタム・インプリメンテーショ ン」という⼀一部広告主向けのデータフィード構築サービスを展開 2010年年頃からデータフィード最適化サービスを各社が展開 2011年年2⽉月、Criteo⽇日本法⼈人設⽴立立、データフィード最適化 サービスの利利⽤用に拍⾞車車がかかり、データフィード広告元年年に
  20. 20. 現在のデータフィード対応状況 フィードフォース社  DF    PLUSサイトから
  21. 21.   データフィードのいま 現在
  22. 22.    データフィードがアツい!
  23. 23.    データフィードがアツい! …のか? ホント?
  24. 24.    アツいYO!
  25. 25. 拡がるデータフィード広告 ⾃自動⾞車車業界向け (メーカー/ディーラー) ホテル向け Googleは⾦金金融向け⽐比較広告、ホームサービス向け広告など、 業種別広告機能を増やしていく⽅方向性
  26. 26. 拡がるデータフィード広告 YouTube  TruView  for  Shopping 動画と商品情報の融合
  27. 27. 拡がるデータフィード広告 Google  Buyボタン ECと広告と商品情報の融合 Facebook  Buyボタン Twitter  Buyボタン Instagram  Buyボタン
  28. 28.   データフィードのこれから 未来
  29. 29. 今後のデータフィードの活⽤用法 商品データ キーワード、広告⽂文作成 プロスペクティング &ターゲティング
  30. 30. DataPop(Criteoが買収)の Product  Knowledge  Graph 購⼊入検討者とプロダクトの関係性をナレッジグラフ化
  31. 31. ⽇日本のDFOも第1世代から進化 データ変換 統合在庫管理理 アナリティクス &アラート 媒体別コスト管理理 第1世代 第2世代 ⽶米国 との⽐比較
  32. 32. 近未来型データフィード •  動画もデータフィード項⽬目の⼀一つに •  IoTでデータ収集、データ配信 •  VR(Oculusなど)もいずれ配信先に
  33. 33. データフィードの運⽤用    プロセス ⼈人・組織 技術
  34. 34. それぞれの課題 プロセス ⼈人・組織 技術 データ形式 粒粒度度 接続 疎結合 組織構成 職種 キャリア 所有権 チャネル増 容量量 設計 マネジメント
  35. 35. 最後に データフィードという軸で、会社として、も しくは個⼈人としての、これからのチャレンジ を教えて下さい!
  36. 36. 商品データの外部利利⽤用への対応 マスター商品DB マーケティング 商品DB データフィード広告 マスター商品DB データフィード広告 理理想形 スピーディに商品データを更更新できない場合の対応策
  37. 37. ご質問はパネリストに個別にお願 い致します! ご静聴ありがとうございました!

×