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データフィードマーケティング概要     2012年9月30日     アタラ合同会社        杉原 剛
自己紹介杉原 剛(すぎはら ごう) / アタラ合同会社 代表取締役CEO•   職歴    → 大学卒業後 KDDIで専用回線の帯域最適化コンサルティング    → インテルで【インテルはいってるマーケティングプログラム】担当     → オー...
この資料の目的デジタルマーケティング業界において、データフィードという概念が一体どういったもので、なぜ非常に重要な取り組みになっているのかの解説をし、少しでも理解を深めていただく                             3
データフィードとは?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新されたデータを送受信する仕組み               データフィード               (更新されたデー...
データフィードとは?データフィードは総称で、実際は色々な種類(言い方も含め)のフィードがある      ウェブサイト   ブログ                             検索エンジン          RSS          ...
データフィードの例• Webフィードの代表格 = RSSフィード                                       Google Readerなどブログサイト      RSSやatomフォーマット          ...
プロダクトフィードの概念          データフィード        (プロダクトフィード)                        商品情報を様々な                      マーケティングで活用。         ...
多くのEC実施企業の現状                                        ECサイト                                        (複数プラット         分断       ...
手動更新の問題点• 更新先はこれからも増え、工数が増える – メディア・フラグメンテーションの時代→今後もますます消費者は   様々なメディアに点在するが、消費者を獲得するためには広く網を   張らないといけない – メディアが増える分、データ...
つまりどういうことか?• 手動でやっている限り、 – 今後も増えることが予想される数多くのデータ登録・更新先に   対応しきれない – 商品点数が多い場合、すべての商品の情報を活用できず機会損   失につながる – 情報更新性が高いのに更新が遅...
データフィード最適化(Data Feed Optimization)の 概念                                              ECサイト                                 ...
リスティング広告の場合 • Google AdWordsの場合                                 4. AdWords広告に自動掲載                      2. 中間処理           3...
パフォーマンスディスプレイ広告の場合 • Criteoの場合                                  訪問               離脱                                       ...
ショッピングサーチの場合 • Googleショッピングの場合                                                              PLA – 商品リスト広告で表示させるに          ...
プロダクトフィードの中身                   商品データベースのデータ例          データ項目                          例         商品ID        GP55555        ...
プロダクトフィードの中身• ファイル形式は? – CSV、TSV、Excel、XML、etc.etc.• 通信方法は? – FTP、SFTP、SCP、メール飛ばし、etc.etc. つまり、データ元とデータ受取先との取り決めの問題で実際は何でも...
データ正規化のための中間処理• 多くの場合、商品データベースはマーケティング利用を想定して構  築しているわけではないため中間処理でデータ抽出や変換が必要 よくあるケース   1. 商品名が長過ぎる    例:超薄型ノートブックパーソナルコンピ...
データフィードの導入フロー(開発する場合)1. 抽出可能な商品データ、                                 3. 自動化ロジック考案  データ環境、ニーズの     2. サンプルデータの入手            ...
対応ツール/ソリューション• 対応ツールは増えている   ツール/ソリューション          プロバイダー                  ECサイト   リスティン   ディスプレ   ショッピ   アフィリ             ...
データフィードの活用が適している業種• 商品点数が多い業種 – 取り扱い商品点数が多い、バリエーション(色、サイズなど)が   多いなど• 情報更新性が高い業種 – 商品のサイクルが短い、価格が変わる、在庫の変動が激しい – キャンペーン、セー...
米国の状況•   フィードの自動配信(Data Feed Optimization)からフィードの分析・管    理・アラート・最適化(Data Feed Management)フェーズへ•   各配信先のクリック数、コンバージョン数など効果測...
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データフィードマーケティング概要

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データフィードマーケティング概要をまとめました。データフィードとはあるデータのデータ元からデータ受取先へ更新されたデータを送受信する仕組みであり、データフィードマーケティングはその仕組みを様々なデジタルマーケティング施策で活用するものです。具体的には商品データベースの情報を、ECサイト、ショッピングサーチ/比較サイト、リスティング広告、ディスプレイ広告、アフィリエイト広告などにデータを自動配信し、新規の登録や更新の手間を省きつつ、最大のパフォーマンスを上げることが可能です。
http://www.atara.co.jp/

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データフィードマーケティング概要

  1. 1. データフィードマーケティング概要 2012年9月30日 アタラ合同会社 杉原 剛
  2. 2. 自己紹介杉原 剛(すぎはら ごう) / アタラ合同会社 代表取締役CEO• 職歴 → 大学卒業後 KDDIで専用回線の帯域最適化コンサルティング → インテルで【インテルはいってるマーケティングプログラム】担当 → オーバーチュアで日本事業立ち上げ → GoogleでAdWordsおよびYouTube広告部統括• 現在はアタラ合同会社 代表取締役CEO• マーケティング統合/レポーティングシステム開発とコンサルティング (アトリビューション分析およびリスティング広告戦略立案)• 興味は検索エンジンビジネス、アトリビューションマネジメント、セ マンティックウェブ、データフィードマーケティング、YouTubeマーケ ティング• 著書 – リスティング広告 プロの思考回路(共著) – アトリビューション 広告効果の考え方を覆す新手法(共著) 2
  3. 3. この資料の目的デジタルマーケティング業界において、データフィードという概念が一体どういったもので、なぜ非常に重要な取り組みになっているのかの解説をし、少しでも理解を深めていただく 3
  4. 4. データフィードとは?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新されたデータを送受信する仕組み データフィード (更新されたデータ) データ元 データ受取先 予めやり取りするデータの中身 や通信方法を取り決めておく 4
  5. 5. データフィードとは?データフィードは総称で、実際は色々な種類(言い方も含め)のフィードがある ウェブサイト ブログ 検索エンジン RSS URLソーシャル フィード フィード データフィー ニュース ド フィード プロダク トフィー ド ショッピン 商品 ECサイト グ フィード フィード 比較サイト ネット広告 検索エンジン ウェブサイト 5
  6. 6. データフィードの例• Webフィードの代表格 = RSSフィード Google Readerなどブログサイト RSSやatomフォーマット RSSリーダーでブログニュースサイト企業サイト など (最新の更新情報) やニュースなどの更 新 情報が見れる!• ニュースフィードの例 = Facebook Facebookで気になる友人や 興味のあることに購読する この部分が ことで最新の更新情報が見 ニュース れる! フィード 6
  7. 7. プロダクトフィードの概念 データフィード (プロダクトフィード) 商品情報を様々な マーケティングで活用。 しかも自動で更新。 商品 データベース そもそもITの世界ではシステム間データ連携で活用することが多かっ たが、この10年間マーケティング業界での活用が着々と進んでおり、 特に今非常に注目されている(理由は次ページ) 7
  8. 8. 多くのEC実施企業の現状 ECサイト (複数プラット 分断 フォームの場合もあ り) アフィリエイトサイト ほぼ手作業で データ投入/更新 Web担当者 商品 リスティング広告 データベー ス ショッピングサーチ 比較サイト 量においてもスピード ・ (メディア・フラグメンテーション) においても更新しきれ ・ メディアは今後もどんどん増える ない ・ 8
  9. 9. 手動更新の問題点• 更新先はこれからも増え、工数が増える – メディア・フラグメンテーションの時代→今後もますます消費者は 様々なメディアに点在するが、消費者を獲得するためには広く網を 張らないといけない – メディアが増える分、データの登録・更新先は増え続ける• 商品点数が多く、全ての商品に対応できない – 取り扱い商品が多いバリエーションが多い、などになってくるとそ もそも情報登録も情報更新も難しい – 主要な商品だけ活用することになりがち。すべての商品の情報を活 用できず機会損失につながる• 商品の情報更新性が高く、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、など – 無駄なコストや不満足な顧客を増やしてしまう 9
  10. 10. つまりどういうことか?• 手動でやっている限り、 – 今後も増えることが予想される数多くのデータ登録・更新先に 対応しきれない – 商品点数が多い場合、すべての商品の情報を活用できず機会損 失につながる – 情報更新性が高いのに更新が遅くなり、無駄なコストや不満足 な顧客を増やしてしまう 自動化/効率化できている競合は既に出てきている。 競争で優位性を持つためにはデータフィードを活用し 自動化する必要がある 10
  11. 11. データフィード最適化(Data Feed Optimization)の 概念 ECサイト アフィリエイトサイト 2. 中間処理 1. 商品データ ファイル自動抽出 データ 3. 自動データ 正規化 (商品DBへのアクセ 登録/更新 スが難しい場合は ウェブサイトをク 中間処理ソフト/機能 商品 ロールしてデータを (それぞれの更新先に 生成) 合うようにデータを整 リスティング広告データベース 形) パフォーマンス 商品が増えても、商品情報が変更になって ディスプレイ広告 も自動的に抽出し、各施策へ自動更新 ショッピングサーチ 比較サイト 11
  12. 12. リスティング広告の場合 • Google AdWordsの場合 4. AdWords広告に自動掲載 2. 中間処理 3. 自動デー 1. 商品データ タ ファイル自動抽出 登録/更新 データ 正規化 (商品DBへのアクセ Google AdWords API スが難しい場合は ウェブサイトをク 中間処理ソフト/機能 商品 ロールしてデータを (それぞれの更新先に 生成) 合うようにデータを整データベース 形) ロジック例 商品名、カテゴリ名など →キャンペーン名、広告グループ名、キーワード生成 リスティング広告は同じ商品やサー 商品名、カテゴリ名など→掛け合せキーワードを自動生成 ビスの内容が立ち並ぶ激戦区。 goPhone 5 x 「格安」、「値段」などと掛け合せ 少しでも差別化要素が必要 テンプレートに商品データをルール挿入→広告文自動生成 goPhone 5が10000円から 在庫あり。今注文すれば10月5日にお届け。 カバープレゼント中! www.gophone.jp どの競合よりも早くキーワードの 在庫数→在庫0の際は該当キーワードはOFF処理 網を拡げ、効果的な広告文を表示 し、柔軟なON/OFF制御で無駄なコ 商品URL→トラッキングURLを自動的にルール生成 ストを削減 12
  13. 13. パフォーマンスディスプレイ広告の場合 • Criteoの場合 訪問 離脱 再訪問&購 ユーザー 入 Criteoがリタゲ情報と 商品データを元に広告 を その後別のサイ ダイナミック生成し配 トを訪問 信 2. 中間処理 1. 商品データ 3. 自動データ登録/更新 ファイル自動抽出 データ 正規化 (商品DBへのアクセ スが難しい場合は ウェブサイトをク 中間処理ソフト/機能 商品 ロールしてデータを (それぞれの更新先に 生成) 合うようにデータを整データベース 形) 単なるリターゲティング広告ではなく、 実際に接触した商品の情報が広告上にダ イナミックに生成される→効果は高い 13
  14. 14. ショッピングサーチの場合 • Googleショッピングの場合 PLA – 商品リスト広告で表示させるに はAdWordsでも設定が必要 Google AdWords 2. 中間処理 3. 自動デー (PLA – 商品リスト広告) 1. 商品データ タ ファイル自動抽出 登録/更新 データ 正規化 (商品DBへのアクセ スが難しい場合は Google ウェブサイトをク 中間処理ソフト/機能 ロールしてデータを (それぞれの更新先に Merchant 商品 生成) 合うようにデータを整 Centerデータベース 形) Google検索結果における専有面 積、視覚効果から考えても非常に 重要な取り組みと言える Googleショッピング http://www.google.co.jp/shoppingでの 検索結果にも反映 14
  15. 15. プロダクトフィードの中身 商品データベースのデータ例 データ項目 例 商品ID GP55555 商品名 goPhone 5 商品の説明 goPhone 5は今までで最も軽く、最も使い やすいgoPhone。革新的なユーザーイン ターフェースでデジタルライフを新しく します。 カテゴリ スマートフォン ウェブページ http://www.gophone.jp/gophone5/ 商品 URL どの要素も色々な施策データベース の商品説明や広告の 画像の URL http://www.gophone.jp/gophone5/pic.jpg データとして活用でき 状態 New る 在庫状況 5555 価格 5555 セール期間 20120601-20120630 ブランド Gopple 対象性別 男性, 女性 年齢層 10,20,30,40,50,60 色 ホワイト 送料 0 15
  16. 16. プロダクトフィードの中身• ファイル形式は? – CSV、TSV、Excel、XML、etc.etc.• 通信方法は? – FTP、SFTP、SCP、メール飛ばし、etc.etc. つまり、データ元とデータ受取先との取り決めの問題で実際は何でも いい 大事なデータを扱うのでセキュリティ等は配慮しつつ、送受信や処理 を考えるとシンプルにおさめることが大事 16
  17. 17. データ正規化のための中間処理• 多くの場合、商品データベースはマーケティング利用を想定して構 築しているわけではないため中間処理でデータ抽出や変換が必要 よくあるケース 1. 商品名が長過ぎる 例:超薄型ノートブックパーソナルコンピューター utralite PC gobook 抽出 → utralite PC gobook 2. データ更新先のデータ仕様に合わせる必要がある 例: GoogleショッピングにはGoogle商品カテゴリというフィールドがある 商品DBの商品カテゴリ「本」 → Google商品カテゴリ「メディア > 書籍」に変換処理 シンプルに処理をかけられるケースばかりではなく、多くのケースでは難しい → 今後の理想はマーケティング利用を想定した商品データベースの設計をする こと 17
  18. 18. データフィードの導入フロー(開発する場合)1. 抽出可能な商品データ、 3. 自動化ロジック考案 データ環境、ニーズの 2. サンプルデータの入手 →提案 ヒアリング4. データフィードの送受 信方法、タイミング、 5. ロジック決定の上、 6. 試験運用ファイル名ルールなど決 自動化部分の開発 定 9. パフォーマンスモニタ7. 確認・デバッグ・調整 8. 実運用開始 リング、改善サイクルを 継続的に回す データフィード対応ツール/プラットフォーム(次ページ)の場合は、 取り扱えるデータフィールド、データ送受信方法に合わせて設定す る(5は不要だが、他はほぼ同じフロー) 18
  19. 19. 対応ツール/ソリューション• 対応ツールは増えている ツール/ソリューション プロバイダー ECサイト リスティン ディスプレ ショッピ アフィリ グ広告 イ広告 ングサー エイト チデータフィード専門プロバイダー フィードフォース、コ Yes Yes Yes Yes Yes マースリンク、TAGGY、 ビカム、アタラ統合キャンペーン管理プラットフォーム Kenshoo, Marin Software, No Yes Yes Yes No Adobe プロバイダー選定にあたっては、 1. 対応施策の広さ 2. 中間処理やカスタマイズ性の柔軟さ 3. 価格 が重要と思われる 19
  20. 20. データフィードの活用が適している業種• 商品点数が多い業種 – 取り扱い商品点数が多い、バリエーション(色、サイズなど)が 多いなど• 情報更新性が高い業種 – 商品のサイクルが短い、価格が変わる、在庫の変動が激しい – キャンペーン、セール、特典、特別オファーなどの種類が多く・ 頻度が高いECモール、旅行、不動産、本/音楽/映画、人材、中古車販売など 20
  21. 21. 米国の状況• フィードの自動配信(Data Feed Optimization)からフィードの分析・管 理・アラート・最適化(Data Feed Management)フェーズへ• 各配信先のクリック数、コンバージョン数など効果測定機能、最適化機能 を実装 http://www.datapop.com/ http://www.edgenet.com/ http://godatafeed.com/ 21
  22. 22. 22

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