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Uber Eatsはフードデリバリーからスタートし、現在ではコンビニエンスストアやスーパーマーケットとも連携。日用品や食品を扱うクイックコマースへと事業を拡大しています。一般的なECがストック補充などの計画購買を中心とするのに対し、Uber Eatsでは「今すぐ欲しい」という即時的ニーズが起点。アプリ起動時点で購入商品が未確定のユーザーが約7割にのぼり、意思決定までの時間も数分と短い点が特徴です。このような環境では、認知形成と購買直前の後押しを分断せず、一連の流れとして設計することが不可欠です。刈り取りと検討・認知のソリューションを分断した運用のままでは、成果の最大化は困難でした。さらにUberは注文履歴や嗜好データに加え、移動データを統合したIDベースの1st Partyデータを保有しています。これらのデータを広告施策へどう統合し、売上成長へ結びつけるかも課題となっていました。こうした背景のもと、非計画購買に最適化したフルファネル設計の有効性を検証する取り組みとして実施されたのが、コカ・コーラとのキャンペーンです。
「短時間で意思決定が完結する環境において、どの広告接点がどのように売上へ寄与するのかを可視化することが重要でした」
（Uber Japan株式会社 Uber Advertising Client Partner CPG 村田 和紀氏）
コカ・コーラとのキャンペーンでは、まずショッパブルディスプレイとスポンサードアイテムを単体で実施し、売上への寄与を検証しました。認知・想起と購買直前、それぞれの役割を切り分けて可視化することを重視したためです。Uber Eatsでは両メニューを同一基盤で統合的に運用・計測できる点、さらにAIによる自動最適化と精緻なレコメンド技術を評価し、これらの広告プロダクトにCriteoのソリューションを採用。これにより、認知から購買までを一貫した指標で可視化し、横断的に最適化できる体制を構築しました。
「こうした検証の結果、ショッパブルディスプレイでROAS3,750％、スポンサードアイテムで1,370％と、いずれも想定を上回る成果が出ました。各メニューの役割も明確にすることができました」（村田氏）
さらに、これらの検証結果を踏まえショッパブルディスプレイを「毎月5のつく日は10％オフ」という定常施策へと拡張展開。ティザーと本施策を組み合わせた2段階設計により、ROASは4,000％超へと向上しました。購入商品が未確定のユーザーの目を引き、視覚的なインパクトで興味を喚起して検討を促し、最終的な意思決定を後押しするというショッパブルディスプレイの効果で、高いROASを達成しました。売上の純増効果も確認されており、配信期間中の売上は+23.4％増加。現在は約+40％の売上リフトを実現しています。
購買未確定ユーザーを動かし、売上純増を実現