motionBEAT主催セミナー：9/26（水） （詳細URL：http://bit.ly/V3Vle2） 「進化するスマートフォン広告テクノロジー紹介と活用方法」 にて、株式会社ALBERT　塚本様に登壇いただいた資料となります。 ■登壇者プロフィール 株式会社ALBERT アド・ソリューション部 チーフマネージャー 　塚本 守章様　　　　　　　　　 日本大学理工学部卒業。WEB専業広告代理店を経て、2011年6月に株式会社ALBERTに入社。 レコメンドエンジンやCRMソリューションの提案に従事。2011年11月にDACと共同開発した「i-Effect」の統括を行う。サービス開始以降、大手通販会社・大手航空会社などのディスプレイ広告最適化に携わっている。現在「i-Effect」国内販売実績No1の実績を持つ。2012年7月より現職。 http://www.albert2005.co.jp/

1. スマートフォンにおけるレコメンド活用事例
株式会社ALBERT
アドソリューション部
チーフマネージャー
塚本 守章

2. 分析力をコアとする情報最適化企業
株式会社ALBERT
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1

3. ALBERTが目指すCRM
少 必要投資額 大
少
カジュアルなCRM CRMコンサル
社 最低限の投資で、売上利益に直
社内に特別な知識を持った人員を
内 結するソリューションまでを提供
確保する必要はないが、コンサル
ティングフィが高額になりがちで、
の 且つ社内にノウハウは残りにくい
専
門
知
識
や
ノ データ解析ソフト 高額CRMシステム
ウ
ハ 比較的投資は少なくて済むが、 極めて高額なシステム投資が必
ウ データ解析の専門家がいなけれ 要。導入後も活用するには高い専
ば使いこなせない。具体的なソ 門知識が必要であり最も失敗の
リューションへの落とし込みも出来 多い例
ない場合が多い
大
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4. 目次
1. ALBERTのレコメンドエンジン
2. スマートフォンレコメンドバナー広告
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5. 1.ALBERTのレコメンドエンジン
スマートフォンの利用者推移
データソース：MM総研2012年3月
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6. 1.ALBERTのレコメンドエンジン
EC上位100社のモバイル売上比率
3,035億円の市場規模
データソース：日本ネット経済新聞2012年7月
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7. 1.ALBERTのレコメンドエンジン
レコメンドで実現できることは
1対N 1対1
大量生産 多様な消費
マスコミュニケーションの時代 One to Oneの時代
消費者一人ひとりを正しく理解すること
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8. 1.ALBERTのレコメンドエンジン
ALBERTのレコメンドが選ばれる理由
分析力 ソリューション力
7
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9. 1.ALBERTのレコメンドエンジン
ALBERTのレコメンドエンジン
One to One レコメンデーション
購入履歴を活用した推薦
この商品を買った人は そうか、
これも一緒に
買うといいな！
こんな商品も買っています
ついで買いを誘い、1客あたりの購入額UP
「情報エントロピー」を応用した独自の総
合指標により最も顧客の嗜好が反映され
た共起ルールを算出することができます
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10. 1.ALBERTのレコメンドエンジン
レコメンドチューニング
アパレルサイト CDサイト
よ よ
く く
買 買
わ わ
れ れ
る る
商 商
品 品
ニッチな商品 ニッチな商品
ログの期間 ログの期間
14日 120日 14日 120日
9
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11. 1.ALBERTのレコメンドエンジン
スマートフォンレコメンド導入企業の業種
書籍系 アパレル
家電量販店 ドラックストア
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12. 1.ALBERTのレコメンドエンジン
スマートフォンレコメンドの効果事例（書籍サイト）
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13. 2. スマートフォンレコメンドバナー広告
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14. 2.スマートフォンレコメンドバナー広告
スマートフォンレコメンド広告の開発
スマートフォンレコメンドバナーをリリース
×
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15. 2.スマートフォンレコメンドバナー広告
システム連携イメージ
オーディエンス特定 Third Party Cookie発行
ブラウザ
広 訪問者のログ
告
自社サイト
閲覧ログ 購買ログ
JavaScriptタグ
ALBERT
エンジン 商品
最適な広告配信 商品情報
レコメンドエンジンで
データ
ユーザーが興味を持つ
商品を特定
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16. 2.スマートフォンレコメンドバナー広告
スマートフォンレコメンドバナー広告成功のポイント
レコメンド
配信先最適化 デザイン
チューニング
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17. 2.スマートフォンレコメンドバナー広告
配信先の最適化
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18. 2.スマートフォンレコメンドバナー広告
デザイン
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19. 2.スマートフォンレコメンドバナー広告
レコメンドチューニング
閲覧ログレコメンド 足あと
見た商品 推薦商品 見た商品 推薦商品
閲覧した商品に共起した商品を推薦 最近見た商品を推薦
カート投入ログレコメンド 実購買ログレコメンド
カートにいれた 推薦商品 購買した商品 推薦商品
商品
カートに入れた商品と一緒にカートに入れる 実際購入した商品と一緒に購買されている
商品を推薦 商品を推薦
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20. 2.スマートフォンレコメンドバナー広告
広告One to Oneの実現（例）
前回CVからの期間
30日未満 30日以上
０ 閲覧ログベース
回
レコメンド配信
購 １ 直近購買ベース 閲覧ログベース
回
買 レコメンド配信 レコメンド配信
回
数
2
回 過去購買商品の
以
上
配信しない パーソナライズド
レコメンド配信
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21. 2.スマートフォンレコメンドバナー広告
導入の流れ
約 2～3 週 間
3営業日～ 5営業日～ 2営業日
タグ発行 商品データ
発注 配信準備 配信
設置 連携
【配信】 TSVファイルなどでの商品 ・タグ確認
・リターゲティングタグ データ連携 ・クリエイティブチェック
・CVタグ
【レコメンド】
・ログ収集タグ
データ収集
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22. 2.スマートフォンレコメンドバナー広告
導入に向けた必要作業
１）設置するタグと設置場所
設置タグ 設置位置
配信用リタゲタグ 商品詳細ページ
配信用CVタグ サンクスページ
商品詳細ページ
レコメンド用タグ カート投入ページ
サンクスページ
２）商品データ連携方法
TSV、CSV、（クローリング方式）
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23. 2.スマートフォンレコメンドバナー広告
導入に向けた必要作業
１）設置するタグと設置場所
設置タグ 設置位置
配信用リタゲタグ 商品詳細ページ
配信用CVタグ サンクスページ
商品詳細ページ
レコメンド用タグ カート投入ページ
サンクスページ
２）商品データ連携方法
TSV、CSV、（クローリング方式）
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24. DSPトレーディングデスク設立
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25. ご清聴ありがとうございました。
お問い合わせ
i-effect@albert2005.co.jp
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