広告案件獲得率と継続率の大幅向上を実現

セグメント設計・分析のスピードが"爆速”になり、 スタッフ全員がツールを利用できる環境を構築

Overview

チケット販売をはじめ、イベント・コンテンツビジネス、会場・ 主催者ソリューション、メディア/広告事業といったさまざま な事業で日本の音楽・イベントカルチャーを牽引しているぴあ。これらの事業で収集したデータを同社のプライベートDMPである「PIA DMP」に蓄積し、データを活用した戦略的な商品開発に取り組み、各種企業やパートナーに対するソリューションを提供しています。

ぴあでは、かねてからDMPを活用したマネタイズの可能性に着眼しその運用を手掛けてきましたが、ツールの柔軟さ・ 使い勝手・スピードといった点で課題を抱えていました。そこでぴあ株式会社 デジタルビジネス推進局データマーケティング推進部 部長の市川雅仁氏は、販売メニューの充実化をより効率的に行なっていくために、DMPの刷新に乗り出します。そして、2017年3月から新たにDMPの中核を担うことになったのが「Cxense DMP」でした。

Challenges

市川氏は、「初期に導入したDMPはUIや機能の関係で一部のメンバーしか作業ができず、運用にかなりの時間と手間がかかっていました。セグメント作成に関しても、構成する要素の可視化やスピードに課題があり、広告主に自社データを使 った説得力ある説明も困難でした。これらの課題は、記事広告やセグメント販売のメニュー充実化を進め、受注規模を拡大する際に、支障をきたしていました」と振り返ります。

年間収益が 3 倍に

セグメント設計から運用の作業効率を行ったことにより、年間収益が3倍に

Cxense DMPの導入を決めた第一の理由について、市川氏 は、「セグメント設計・分析のスピードが比較にならないくらい“爆速”だったことと、UIのわかりやすさです」と語ります。

PIA DMPにはメディア上の行動履歴データの他に、チケット 購入の際に登録する「会員データ」、チケットの「購買データ」 「購買プロセスデータ」、イベント参加に関する「リアル行動 データ」、動画の再生率やアンケート結果などさまざまなデ ータが蓄積されています。Cxense DMPでは、このような膨大なデータから非常に細かなセグメント条件を切ることができます。また、セグメント作成の際にUU数を即座に確認できたり、記事公開後に付与したメタデータを過去に遡ってセグメントの作成ができたりと、機能的にも柔軟です。作成したセグメントに属するユーザーの会員データや行動履歴データは、Cxense Insightの「ワークスペース」で瞬時にわかりやすいビジュアルグラフに可視化されます。

市川氏は、以前は2日かかっていたこの一連の作業が、たったの5分に短縮できたと、Cxenseの使いやすさを強調します。 広告営業担当者が管理画面を確認しながら、クライアントにセグメントの構成要素を正確に説明するといったことが可能 になり、提案のスピードも格段に速くなりました。

市川氏はまた、Cxense導入後広告の販売モデル自体が大きく変わり、効率的で金額の高い記事広告の受注が可能にな ったと語ります。

以前のタイアップ企画は、1本単位で記事を受注・作成するといったもので、収益効率の面で課題がありましたが、Cxense DMPの導入後は次々と収益効率のよい販売パターンを生み出すことができ、受注規模が拡大しています。

例えば、新しい広告商品である「オーディエンス特集型広告」では、クライアントがリーチしたいオーディエンスから新たな メディア特集を設計し、セグメントとして母数を集めてから、そのユーザー群に対して記事広告を配信します。

記事広告のコンテンツが当初想定していたオーディエンス・ セグメントに響かなかった場合にも、編集や開発スタッフがワークペースでデータを共有し、セグメントを変更してターゲッ トの枠を拡大したり、サイト内に表示させる関連コンテンツを変更したりと、柔軟に最適化を行うための施策をすぐに打つことができるようになったことも大きなメリットです。編集スタ ッフがデータを見る視点も、コンテンツベースから人ベースへ と変化しました。

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連携機能の充実しているCxense DMP導入後、広告配信 ベンダーや他のサービス事業者とのデータ連携によって、販路が拡大したことも大きなメリットだといいます。市川氏は、「PIA DMPは今後もさらに機能を強化して、進化をさせていきたいです」と語ります。

今後は、DMPの新機能を活用する予定です。これは、パネル データや会員情報、運営するサイト内で取得するアンケート データなど媒体が保持する一部の匿名ユーザーのソシオデモグラフィックデータ(性別、年齢、家族構成、年収など)を、 行動履歴を照らし合わせることで、属性の不明な残りのユーザーに予測拡張し、属性付与する非常に高精度なソリューションです。拡張に利用した元データの信憑性が保証でき、かつ予測拡張したデータの正解率の開示を行うなど、今後、広告主から透明性が強く求められる点をクリアできるのが魅力的です。これを効果的に利用することで、新広告商品の企画や純広告配信の最適化、タイアップレポートの充実化などを行い、さらなるマネタイズが期待できます。