2018年11月26日
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ターゲティング101:行動ターゲティングの基礎

 

広告予算も確保できており、特定の買い物客のグループをターゲティングしなければならないことはわかっているのに、「どこから手を着ければいいかわからない」といった経験はありませんか?自社にとって最も理想的な潜在顧客を見つけ出すためには、まず彼らの行動についての理解を深めることが重要です。「行動ターゲティング」では、Webサイトの訪問履歴や購入履歴、クリックしたリンクなどからオーディエンスをセグメント化してリーチを試みます。そして、ショッピングジャーニー全体でパーソナライズされた広告体験を提供し、顧客とのより良い関係を構築しながら、最終的にROIの向上へとつなげていきます。その一連の流れについて、以下で詳しく見ていくことにしましょう。

 

そもそも、行動ターゲティングとは?

行動ターゲティング(オーディエンスターゲティング)とは、サイトの訪問履歴、検索履歴、クリックしたリンク、購入した商品など、Webサイトの閲覧行動をもとに顧客をセグメント化する手法を意味します。これにモバイルや実店舗で取得したデータを組み合わせれば、位置情報や店舗内での購入情報などもセグメントの判断材料とすることができます。

似かよった行動をとる訪問者は定義済みのオーディエンスセグメントとしてグループ化されるため、広告主はオーディエンスと関連性の高い広告やコンテンツを駆使して、精度の高いターゲティングを行えるようになります。そのためには、自社の顧客から収集したデータセット、あるいはサードパーティのパートナーから提供されたデータを活用する必要があります。

 

行動ターゲティングを利用するメリット

行動ターゲティングが実用化される以前は、デモグラフィックやサイコグラフィックを利用したマーケティングが主流で、マーケターは性別や年齢、収入別にグループ化されたターゲットにメッセージを配信していました。ROIの観点から見ても、行動ターゲティングの活用には大きなメリットがあります。それは自社の商品・サービスに興味を持つかどうかわからないオーディエンスに対し、無駄に時間やリソースを投じる必要がなくなるということです。

行動ターゲティングを利用すれば、自社のブランドや商品・サービスにすでに興味を示している買い物客、自社のメッセージに反応してくれそうな買い物客にターゲットを絞れるようになり、マーケティング予算の有効活用やROIの向上を実現することができます。

また、行動ターゲティングではさまざまな方法によって、オーディエンスをセグメント化することが可能です。たとえば、「特定の商品を閲覧したかどうか」、「ショッピングジャーニーのどの段階にいるか」で、オーディエンスをグループ分けすることができます。さらに、この戦術は、コンテンツのパーソナライゼーション、現在地や閲覧行動にもとづくオファーなど、実店舗での体験の最適化によるコンバージョン率改善にも活用することができます。

 

リターゲティングでの活用

行動ターゲティング戦術の1つとして最もよく使われる手法が「リターゲティング」、別名「行動ターゲティング広告」「オンライン行動ターゲティング」です。リターゲティングは、自社のサイトを離脱した買い物客が別のサイトを閲覧している際に、関連性の高い広告を表示し、彼らのコンバージョンを促すことを目的としています。リターゲティングの最も基本的な方法は彼らが直近に閲覧した商品の広告を提示するアプローチですが、自社にとって最適なユーザを選び出し、最適なメッセージを配信することもできます。さらに高度な手法としては、ユーザごとの好みに合わせた商品レコメンドダイナミッククリエイティブを使用する手法もあります。

 

予測ターゲティング:次世代の行動ターゲティング

実は、行動ターゲティングという手法はそれほど目新しいものではありません。現在では、「予測ターゲティング」(予測ターゲティング広告、予測マーケティング)と呼ばれる、より高度な手法も普及して始めています。予測ターゲティングでは、Webサイトの閲覧データ、またサードパーティのデータを強力なAIと機械学習を使って分析することによって、買い物客の過去の行動から彼らの未来の購入パターンを予測することができます。

Forresterが実施した調査によると、世界のマーケターの66%は「顧客とマーケティングのデータソースが多すぎて、データを処理しきれない」と回答しています。こうした背景からも、今後、予測ターゲティングの発展への期待がますます高まっていくことが予想できます。その予測ターゲティングを可能にしているのがAIであり、買い物客の行動に関連性を見いだしてアップセルやクロスセル用の関連商品を識別、顧客化できる可能性の最も高い買い物客に、いつでも、即座にフォーカスすることができます。さらにデータの分析量が増えれば増えるほど、モデルの精度も向上していきます。

しかし、ほとんどの企業は予想ターゲティングを可能にするAIを導入していません。このため、カスマイズされたAI組み込み型のコマーステクノロジーを提供できるCriteoのようなパートナーと連携することが、極めて重要なのです。Criteoのテクノロジーについて詳しく知りたい方は、Criteoのアドテクノロジー特集をご覧ください。