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Oracle Cloud Days Tokyo
アドテクノロジーとマーケティングテクノロジーの融合：
それがマーケター、広告主、顧客にもたらすものとは？
オラクル・コーポレーション
ストラテジック･コンサルティング
シニア･マネージャ
クリスチャン・ハイランド
Copyright ©Copyright
2014 Oracle
© 2015
and/or
Oracle
its affiliates.
and/or its
Allaffiliates.
rights reserved.
All rights| reserved. |
• 以下の事項は、弊社の一般的な製品の方向性に関する概要を説明する
ものです。また、情報提供を唯一の目的とするものであり、いかなる契約
にも組み込むことはできません。以下の事項は、マテリアルやコード、機
能を提供することをコミットメント（確約）するものではないため、購買決定
を行う際の判断材料になさらないで下さい。オラクル製品に関して記載さ
れている機能の開発、リリースおよび時期については、弊社の裁量により
決定されます。
OracleとJavaは、Oracle Corporation 及びその子会社、関連会社の米国及びその他の国における登録商標です。
文中の社名、商品名等は各社の商標または登録商標である場合があります。
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2
Contents
1
不均衡と無駄
2
データ・ドリブン・マーケティングによるデジタルなおもてなし
3
アドテクノジーとマーケティングテクノロジーの調和
4
マーケターのためのデジタルなおもてなし
5
広告主のためのデジタルなおもてなし
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3
クリスチャン・ハイランド、 MBA
ストラテジック･コンサルティング シニア･マネージャ
20年以上の実績があるデジタル・イノベーション／プランニングの専門家。
新しい技術を活用してビジネス・パフォーマンスを改善している。
最近担当したクライアント：
専門スキル：
• デジタル・マーケティング
• マーケティングの自動化
• プランニング、アナリティクス、最適化
• クロスチャネル・オーケストレーション
• コンテンツ・マーケティング
業界の専門知識：
メディア | 通信 | 旅行 | 小売業
金融と保険
→
→
→
→
→
Telstra
Suncorp
Jetstar
Virgin Australia
Woolworths
補足：
Eric BeecherのText Mediaで最年少のパブリッシャー
だった彼は、ACP Publishing Custom Mediaを数百万
ドル規模のビジネスに成長させ、「未来の企業」と
評されたプロフェッショナル・サービス事業を
共同設立した。
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4
不均衡と無駄
データ、コンテンツ、ソーシャル、クロスチャネル・エンゲージメントに対する
マーケティングと広告チームの断片化したアプローチによって、顧客への不均衡
が生じている
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「広告データとマーケティング・データが別の
システム、もしくは別の会社にある場合、
あらゆるチャネルで顧客にリアルタイムに
訴求できるような、インテリジェントで
一貫性のあるエクスペリエンスを提供できない。」
– オラクル・マーケティング、ジェネラル・マネージャ／
シニア・バイス・プレジデント、Kevin Akeroyd
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断片化したマーケティング環境
細断化されたリソースによる
細断化したメッセージング
電子メール
WEB
マーケティング・チーム、プロセス、
顧客へのリーチに使用する技術が
サイロ化されている
SNS
モバイル
コンテンツ
デジタル
89% 96%
のマーケティングチームは
チャネル毎に異なる
社内チームを有する
の消費者は無関係な
広告やプロモーション
を受けている
Source: Janrain and Integrated Marketing Survey 2013
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7
断片化した技術環境
AdTechとMarTechソリューションの数は毎年増え続けている
AdTech
MarTech
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8
カスタマー・エクスペリエンスの課題
マーケターは
断片化されたツールに
依存しすぎている
断片化のツケが
顧客に回ってしまう
顧客の78%は、チャネル全体で
一貫したエクスペリエンスを
得ていない。
— アクセンチュア
膨大すぎるメッセージは
コンバージョンに結び付かない
ばかりか、顧客を失う
顧客の94%が、関係ないメッセージが
送られてくるため、企業との
コミュニケーションを断っている。
— Blue Research
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9
顧客へのアプローチがオンライン・オフライン、チャネル間で
連携されていない
デスクトップPC
モバイル APP
11%
マーケターの中でオーディエン
スを正しくターゲティングできて
いる自信があると答えた割合
-Nielsen
オフライン
モバイル サイト
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10
各デジタル広告キャンペーンがバラバラに実施される
デザイナー
オーディエンス データ
SEM
オーディエンス データ
ディスプレイ
広告
オーディエンス データ
オーディエンス データ
ネットワーク
広告
オーディエンス データ
オーディエンス データ
SNS
メディア従事者
7%
クロス・チャネル・キャンペーンを戦略的
に実施できていると回答した企業の割合
-eConsultancy
動画広告
モバイル
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細断化されたデータは理想的な顧客の獲得を阻む
• 重要チャネルからのデータが統合されず、適切な顧客へのターゲティングが難しくなる
82%
.06%
顧客とのインタラクションを
一元化できていないマーケターの割合
ディスプレイ広告の平均CTR
EMAIL
Results
WEB
SEARCH
Low Acquisition &
Conversion Rates
SOCIAL
DISPLAY
Low Return on
Ad Spending
Source: Forrester and eMarketer
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12
匿名と既知のマーケティングデータの乖離が顧客
との関連性を失う
AdTech
85%
各チャネルのデータが孤立す
ることによりチャネル間の一
貫性が損なわれると考える
- CMOの割合
匿名
MarTech
グレッグ ジョーンズ,
30歳, シカゴ在住
最近の購入: ジーンズ
既知
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13
断片化がアクションに結び付くリアルタイムのデータ分析を阻む
近年のインサイトに関する問題点
70%
異なる情報源からの膨大な
データを統合しづらい
68%
60%
インサイトとアクションが
十分結び付いていない
インサイトのスピードが
非常に遅い
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14
データ・ドリブン・マーケティングによる
デジタルなおもてなし
顧客の気持ちを365日24時間常に予測する、対話型のマーケティング環境作り
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デジタルなおもてなしを提供するための3つの必須要素
2
継続的にデータを分析し、
顧客に関する新しいイン
サイトを見つけ、
顧客との対話を改善する
1
発見
設計
インサイトを基に
マーケティング・プロセス
を改善し、顧客満足度向
上と売上増につなげる
何が重要なのかを継続
的に分析し、顧客との
対話の精度を高める
3
配信
3D framework from McKinsey Digital Marketing. (Edwin van Bommel, 2015)
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データ・ドリブン&モダン、パーソナライズ・マーケティング
あらゆるチャネルや段階で、データによる意思決定伝達が可能に
E-MAIL
MOBILE
DISPLAY
SEARCH
DIGITAL TV
購入
所有
評価
利用
検索
拡散
Oracle Data Management Platform
WEB
データ
データ
興味
SNS
正確で効率的なパーソナ
ライゼーションを
チャネル全体に拡大
利用シーンやデバイスに
関係なく、統一されたメッ
セージングが可能に
マルチソースのプライマリ
とセカンダリ・データを行
動に繋げる情報に変換
絞り込み、コンバージョン、
リアクティベーションを経
てターゲット・オーディエン
スの豊富なデータを提供
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マーケティング・データ管理プラットフォーム
アドテクノロジーとマーケティングテクノロジーを融合させる統合レイヤー
分析のレイヤーで、価値のある
データに変え、マーケティングの
最適化を図る
分析
アクティベーション
• Eメール
オフラインとオンライン全てのタッ
チポイントから発生したデータを
集積、正規化し、意味を持つひと
つのデータに。
データ収集&
連携
顧客 &
見込み客
データ
ターゲティング
• Display 広告
• モバイル
ユーザーごと、インプレッションごと、
セグメン
• SNS
接点ごと、またはチャネル間のロ
テーション
• サーチ
ジックを確立
• TV オンデマンド
• パーソナライズ
されたサイト
• DM
• コールセンター
統合のレイヤーで、コールセンター
など外部機関との連携を図ること
が可能に。
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18
200%
70%
高度なターゲティング技法に
よって、アクション率が最大
200%増加
プログラマティック広告に変えるこ
とにより、CPC、CPVも最大
70%削減可能
出典： Boston Consulting Group
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19
アドテクノロジー（AdTech） +
マーケティングテクノロジー（MarTech）のエコシステム
広告主
データ管理
プラットフォーム
需要側の
プラットフォーム
供給側の
プラットフォーム
パブリッシャー
オーディエンス
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20
DMPの特徴とは?
分析のプラットフォームと購買のプラットフォーム(DSP)との違いは？
分析プラットフォームとの違いは、
分析結果をオーディエンスの選
択やターゲティングに利用できる
こと
google, Twitter, メールなど全て
の顧客接点から価値のあるデー
タが得られる
購入実行と分析には大きな違い。
高度な情報はアプリケーション
に連携させる必要がある
DMPを導入することで、既存と
見込み客の情報に価値を与える:
1
2
3
4
5
データクオリティの認定
とデータの使い方
タクソノミーの追加
ルックアライク・モデル
インベントリー分析の
外部のリソースとの連携
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21
調和 –アドテクとマーケテクの融合
AdTechとMarTechを統合するデータドリブン・マーケティング
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クロス・チャネルのユーザーエクペリエンスの一貫性を維持
Email Ecosystem
Social Ecosystem
Mobile Ecosystem
Vendors
Display Ecosystem
Video/TV Ecosystem
Search Ecosystem
Programmatic
Agencies
代理店
代理店
代理店
代理店
代理店
3rd Party + 2nd Party Data
All Owned Data (1st Party)
•
•
•
•
•
•
顧客
アカウント
ウェブサイト
メール
購買履歴
製品
Audience
•
•
•
•
•
関心
地域/デモグラフィ
興味& ライフスタイル
特定ブランドへの思い入れ
2nd パーティ 個人情報
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オラクル マーケティング クラウド の理念
オンライン・オフラインを連携し、
顧客と一貫性のある対話を。
同じ顧客との対話を全てのデバイス、
チャネルで連携をする
匿名と既知データの連携
関連性の高い要素と3rd パーティ
データを連携し、データの精度を高
める
顧客の行動に沿った順応性の高い
マーケティングを。
顧客の興味・関心にあった選択を促す
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24
Oracle Maxymiser
最適化
と分析
Oracle
Commerce
デジタル関連
サービスの管理
Store
インテリジェント
オーケストレー
ション
TV
Marketing Cloud Analytics
Oracle
WebCenter Sites
Display
Web
Oracle Content
Marketing
Email
Oracle B2C Cross-Channel Marketing
Mobile
Oracle Social
Marketing
Video
Search
Social
Oracle B2B Cross-Channel Marketing
Oracle
AppCloud
Known Profile
Oracle Data Management Platform
優良顧客の
プロファイリング
Anonymous
Profile
データの連携
1st Party
Data
2nd Party
Data
Audience Data
Marketplace
Oracle
Datalogix
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Activating Customer Data to Execute Across Ecosystem
Oracle DMPに一元化された複数ソースのデータを活用する事により、オーディエンスの興味や購買行動
に基づいたセグメントを作成し、チャネルを横断したターゲティングが可能となります。
1st
Oracle Marketing Cloud
DMP
Party
オンライン
2nd Party
データ連携
データ・
イン
売上データ
ディスプレイ
適切なオーディエンスの
確立
データ・アウト:
エコシステム全体
への活用
サーチ
Eメール
モバイル
3rd Party
CRM
Webサイト
ソーシャル
オフライン
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マーケターのための
デジタルを活用したおもてなし
顧客データのアクティベーションによって、顧客より先回りし、リーチを拡大し、
リアルタイム・マーケティングを実現する方法
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マーケターがDMPを利用するケースシナリオ
広告チャネル
複数のディスプレイ広告をリターゲティング
DSP, ネットワーク広告, GDN
•
•
•
•
広告
複数のオンサイト アドサーバーを
リターゲティング
Sizmek, DFP
SNS - Facebook, Twitter
Google RSLA
レポート／分析
3rd
パーティ・データの要素を基に
データを分析
• もしDFPを利用してインプレッションや
クリックの分析をしている場合、
単一変量のインデックスを作成
•
オーディエンス
分析
Webサイトの最適化
•
•
Webサイトの
最適化
CMSと連携し、Webサイトの最適化を
図る
3rd パーティ データと連携し、更なる
サイトの最適化を実施
クリエイティブの最適化
製作ベンダーと連携し、ディスプレイ広告
やサイト内のクリエイティブを、動的に最
適化
クリエイティブ
の最適化
2nd パーティ ・データ共有
ルックアライク・モデル
クレジッドカード、通信企業など外部の
データと連携し精度を高める
• 属性をオンラインで共有し、リターゲ
ティンとサプレッションを行う
理想の優良顧客やコンバージョン頻度の
高いユーザーをモデルにリーチを拡大し、
効率化を図る
• ルックアライクは自動的に反映され、
理想の顧客を見つけることが可能に。
2nd
パーティ
データの共有
ルックアライク
モデル
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オーディエンス分析 実施の手順
• 既存の優良顧客と関連性の高いオーディエンスを特定
• 年齢や、世帯収入、興味・関心、購入履歴などの情報から
コンバージョンしやすい属性を特定する
• メディアのオーディエンス分析を利用して、コンバージョン頻度の
高い層をメディアプラン上に特定する
• メディアのオーディエンス分析を利用して、コンバージョンした
ユーザーのインプレッションを分析し、それを元にその他の
オーディエンスのパフォーマンスを改善する
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事例: 大手ホテルチェーン オーディエンス分析活用で、動
画広告のエンゲージメントを向上
課題
– 大手ホテルチェーンのブランド認知キャンペー
ンにおける動画広告の視聴完了率の改善
結果
ソリューション
• 動画視聴完了にかけたコスト効率を6%向上
• 動画視聴完了率を7%向上
オーディエンス分析を利用したターゲティングのカ
スタマイズ
• どの視聴者がビデオ視聴を完了したか特定
する
• “視聴完了者”属性を元に、ターゲティングを
最適化する
• “視聴完了者” に似た行動をするユーザー
群をターゲティングする
• パフォーマンスの低いユーザーカテゴリを
ターゲットから排除する
Audience Analytics
Video
Travel
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広告主のための
デジタルを活用したおもてなし
高度なデータ・ドリブン・マーケティング戦略と戦術によって、
クライアントへの効果を改善
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広告主がDMPを利用するケースシナリオ
データ
ターゲティング
リターゲティング
見込客の発掘
競合対策
オーディエンス
の拡張
リーチ
の拡張
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広告主がDMPを利用するケースシナリオ
広告の利用
•
•
DMPを利用しオーディエンスを構築
各オーディエンスに最適なメッセージ
をメディアターゲティングを実施
広告
Webサイトの最適化
•
•
•
•
•
オーディエンス分析
•
•
オーディエンス
分析
競合の製品やサービスに興味を持つ
ユーザーをターゲティング
既存顧客や、貴社サイトを訪問したこ
とのあるユーザーは排除
Webサイトの
最適化
3rd パーティ データと連携し、更なるサイト
の最適化を実施
既にサイトに訪問したオーディエンスを選択
オーティエンスグループを製品とブランドご
とに分ける
既にコンバージョンをしている顧客を排除
オーティエンスごとにメディアでターゲットす
る
2nd パーティ ・データ共有
•
•
•
2nd パーティ
データの共有
目標– よりピンポイントなターゲティン
グ
1st Party データと連携し、リターゲティ
ングの効果を最大化
3rd Party データからCookieを取得し、
オーディエンスのセグメンテーション
の精度を高める
クリエイティブの最適化
•
•
•
•
3rd パーティ データより製品に興味を
持ちそうなオーディエンスを選択
既に訪問したオーディエンスを排除
類似する製品に興味を持ちそうな
オーディエンスをターゲット
現状の顧客と類似する顧客をター
ゲット
クリエイティブ
の最適化
ルックアライク・モデル
•
•
•
ルックアライク
モデル
目標 –インプレッションの増加
複数のメディアパートナーを組み合
わせたキャンペーンの実施
DSP、 動画広告、ネットワーク広告
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ルックアライク（オーディエンス拡張）・モデル 実施の手順
• 自社サイト内で購入をしたユーザーの特徴と同じ特徴
を持つオーディエンスを特定、ターゲティングする
• 自社サイトの店舗の地図情報ページを訪問する
可能性のあるユーザーへのリーチを広げ、ページへ誘導する
• 動画広告を視聴完了しているユーザーを基にルックアライク・モデルを確立し、似
ているユーサーにターゲティングすることで、平均視聴完了率を向上させる
• Eloqua/Responsys ご利用の場合: Eメールの反応の良いユーザー群を基にルック
アライク・モデルを確立し、ディスプレイ広告など他のメディアから見込み客をター
ゲットする
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事例: 大手通信キャリア
ルックアライク・モデルでサイト・トラフィックを向上
課題
– 米国大手通信企業がサイト訪問者を増加
させると同時に、最終的には実店舗への
来訪客の増加を狙った
ソリューション
– Oracle DMP を利用:
• 店舗位置情報ページを訪問した既存
ユーザーと似ている特徴を持つオーディ
エンスを特定
• そのオーディエンスに対しディスプレイ
広告やSNS上でアプローチ
結果
キャンペーンのゴールを38%上回り達成
0.90%
0.80%
0.70%
0.60%
30%
Above Goal
38%
Above Goal
Q4'13
Q1'14
Traffic Yield
Benchmark:
.60%
0.50%
0.40%
0.30%
0.20%
0.10%
0.00%
*Traffic yield = Landing Page Visits / Impressions Served
Social
Telco
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まとめ
• 現代的な消費者はブランドに対し、シームレスな体験を期待している
• マーケティング・テクノロジー(MarTech)とアド・テクノロジー(AdTech)のビッグ・バンは起こったばかり
• マーケターと 広告主は多様化する顧客接点それぞれに適した方法でメッセージを消費者へ伝えることに苦戦している
• この課題を解決するために、DMPの活用はデータ・ドリブン・マーケティングによる無駄の削減だけでなく、消費者へのより良い
サービス提供を可能にする
• Oracle Marketing Cloud Japanのコンサルティングチームは世界各国のコンサルタントが持つベストプラクティスと日本のビジネス
の知見を生かし、DMPの導入と効果的な活用をリードします
Marketing Simplicity | Customer Centricity | Enterprise Ready
マーケティングのシンプル化｜ 顧客中心主義
｜エンタープライズ対応
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ご質問・ご相談等ございましたら、終了後もお受けしております
Oracle マーケティングクラウド
03-6834-6118
[email protected]
https://www.oracle.com/jp/marketingcloud/index.html
Oracle Marketing Cloud
検索
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Oracle Cloud ラーニング・サブスクリプション
- Complete Edition (SaaS)
Oracle Cloud SaaS アプリケーション を活用するためのスキルを
身につけた "Cloud Ready" なエンジニアを育成するための
学習プラットフォーム
 Oracle Cloud SaaS アプリケーションの活用に必要なスキルを学習できる
ビデオ・トレーニング
 じっくり理解を深めるための研修コースを Oracle トレーニング・オン
デマンドでも視聴可能
 製品アップデートに応じて最新のコンテンツに更新
 1年間のサブスクリプション形式
542,900
定価: 各
円 (税込)
1ユーザー/1年間利用可能
【ご注意】 Oracle Cloud ラーニング・サブスクリプション – Complete Edition for SaaS の最小購入ユーザー数は 5 です。
Oracle PartnerNetwork 会員様は、パートナー割引価格で受講いただけます。また、他の割引契約、またはキャンペーンと併用することはできません。
Oracle トレーニング・オンデマンドは、サブスクリプションごとに指定された研修コースのみ視聴可能です。
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