ファーストパーティオーディエンスとは何か、なぜ重要なのか?

公開: 2022-08-23

Econsultancy 2019 Digital Trends レポートは最近、顧客データの活用が現在の主要なマーケティングトレンドであることを明らかにしました。 Econsultancy の調査によると、回答者の55%は、より効果的なオーディエンスセグメントを作成するために、データをより有効に活用するつもりでした。

顧客データ (ファーストパーティデータとも呼ばれる) の実装は、デジタルマーケターがパーソナライズの手段として長い間好んできたものです。しかし、調査回答者はその限界も認めており、なんと44%もの回答者が、顧客ベースをより全体的に把握することは依然として重要な課題であると認めています。

ファーストパーティデータの利点と認識されている限界をよりよく理解するには、オンラインマーケティング活動に対するその付加価値を特定する必要があります。同様に重要なことは、メディアターゲティングが何年にもわたってどのように進化してきたかを追跡する必要があることです。その結果、最終的に、特にカスタムオーディエンスに関して、代替データソース (セカンドパーティおよびサードパーティデータ) の魅力が低下しました。

メディアターゲティングの進化

ビルボード、ラジオ、テレビなどの従来の広告 (広告の黄金時代) は販売に重点を置いていたため、ほとんどのマーケティングキャンペーンの最前線に製品が置かれていました。しかし、オンライン広告に関連する新しいチャネルとメディアの導入により、マーケティング担当者の焦点がダイレクトレスポンスと消費者の問題の特定とそれらへのソリューションの提供に移行したため、すべてが変わりました。

その後、ダイレクトレスポンスマーケティングは、年齢、性別、教育、収入を組み込んだ幅広い人口統計に基づくターゲティングから始まるトレンドの始まりを目の当たりにしました。やがて、ターゲティングは、消費者の行動をミックスに組み込み、購入データ、オンラインストアでの滞在時間、クリックの識別などからより多くの反応を得ることで、関心と行動に基づくターゲティングによってさらに洗練されました。これら 2 つのトレンドは今日でも存在し、支配的であり、適切な時間、適切な場所、適切なメッセージマーケティングを常に追求するためにさまざまな方法で使用されています。

オンライン広告への移行は、マーケティング担当者に新たな機会をもたらしましたが、企業がこれらの新しいテクノロジーメディアや新たに特定されたオーディエンスの需要に対応するため、常に適応する必要がありました。 1 対 1 の広告キャンペーンによるパーソナライゼーションの改善は、これらの取り組みの顕著な例の 1 つであることが証明され、最終的には全国の企業の反応率が向上しました。

たとえば、Facebook や Google などのインターネット大手は、この機会を利用してユーザーデータを収集しました。その後、1 対 1 の広告を活用したいと考えている企業向けの広告サービスを作成しました。

Facebook と Google はどのようなデータを収集しますか?

FacebookとGoogleは膨大な量のユーザーデータを収集しており、広告主が集約されたデータを有利に利用できるため、有料メディアにとって魅力的なプラットフォームとなっています。

このプロセスがどのように機能するかを簡単に説明します。

Facebook は、Facebook サービスを使用する Web サイトやアプリを通じてデータを収集します。これには、ユーザーがプラットフォームにサブスクライブするときに入力する情報が含まれます。その後、Facebook はこのデータを使用して、ユーザーエクスペリエンスを改善します。

たとえば、Web サイトで買い物をしていて、気に入った靴をクリックしてショッピングカートに追加したとします。しかし、その後、あなたの電話は死にます。携帯電話を充電して Facebook に再度ログインすると、まったく同じ靴の広告が表示されます。靴の広告は、Cookie データをトリガーする Facebook ピクセルと呼ばれるものにより、あなたのような個人を対象としています。

Facebook ピクセルは、広告主が Web サイトでユーザーが行うアクションを理解することで、広告の効果を測定できるようにする分析ツールです。通常、このツールは Web サイトに追加されるため、関心のある買い物客がサイトでアクション (ショッピングカートに靴を追加するなど) を実行すると、イベントマネージャーで分析できるようになり、広告主はそのアクションを最大限に活用できます。 .

ピクセルは Cookie データをトリガーします。これは、ユーザーのデバイスと特定のユーザーを識別する Web サーバーとの間で交換される小さな匿名情報を含むファイルであり、ブラウジングエクスペリエンスを向上させます。 Cookie は、関心のある買い物客の行動をブラウザーに保存し、将来の広告配置をガイドします。これは、前述の靴のシナリオと同様のエクスペリエンスです。

同様に、Google は、ユーザーの興味に焦点を当てた広告を表示することで、同時にユーザーエクスペリエンスを向上させる情報も収集します。 Google は、情報を共有するサイトやアプリからデータを収集します。また、Gmail や Google 検索などの Google 製品を使用すると、名前、性別、生年月日、Google 検索、訪問した Web サイト、地理的位置などの個人情報も収集されます。 Google には、ユーザーがキャンペーンをクリックして Web サイトの特定のページにアクセスしたときに発生するピクセルもあります。

これらの広く使用されている 2 つのプラットフォームによって収集された大量のデータにより、広告主は、必要に応じて、パーソナライゼーションをさらに強化することができます。そうすることで、Google と Facebook が e コマースマーチャントに好まれる広告プラットフォームになりました。さらに、ピクセルと Cookie の導入により、広告主がユーザーとそのオンラインでの動きや習慣を追跡できるようになり、ターゲティングに革命がもたらされました。

Cookieは、多くの企業にとって、広告におけるよりパーソナライズされたソリューションへの道を開きましたが、一般データ保護規則 (GDPR) とカリフォルニア州消費者プライバシー法 (CCPA) の導入と、Google による 2 年間の Cookie フェーズの発表が相まって、どちらの広告プラットフォームも、サードパーティデータとしても知られる集約データを通じてパーソナライゼーションを達成したため、アウトは魅力を低下させました。

新しい法律と広告プラットフォームの決定により、広告主は広告の基礎を再考することを余儀なくされ、世界中の広告主が動揺しましたが、ファーストパーティデータとその多くの利点への扉も開かれました。

ファーストパーティデータとサードパーティデータ。

データに関して言えば、品質は常に量よりも重要です。品質に関しては、ファーストパーティデータが明らかにお気に入りです。理由は次のとおりです。

ファーストパーティデータは、顧客やオーディエンスから直接収集するデータです。オンラインストアからの購入、電子メールの購読、アンケートやレビューなど、顧客がブランドで行うすべての行動でそれを強化し続けるため、これは群を抜いて正確で価値を生み出す情報源です。

サードパーティデータは、さまざまなプラットフォームから集約され、より大きなデータセットに結合されたデータです。サードパーティのデータには不明な点が多く、顧客と直接関係のないデータであるため魅力的ではありません。また、多くの企業が使用するデータであるため、競合他社が同じデータを使用している可能性が高くなります。

ファーストパーティデータの価値はよく知られていますが、サードパーティデータと同じようにまだ活用されていないリソースです。ただし、それを使用している e コマースマーケターは、競争上の優位性をもたらすファーストパーティデータについて 2 つのことを認識しています。

ファーストパーティデータを使用すると、広告主は顧客ベースの価値と人口統計をより完全に分析できるため、キャンペーン戦略の通知と強化に役立ちます。
ファーストパーティデータは、広告プラットフォーム内の一致率の向上を通じて関連性スコアを高めます。これにより、広告主は顧客データベースと広告プラットフォームが提供する大量のデータの両方を活用できます。

これら 2 つの発見は、いくつかの重要なポイントにつながります。1 つは顧客ベースの全体像を把握することであり、もう 1 つはパーソナライゼーションゲームをさらに改善することです。高度な e コマースマーケターは、ファーストパーティデータを使用することで、ストアフロントの全体像をうまく把握できると同時に、一致率を高めてターゲティングを改善できます。

Facebook の一致率は、カスタムオーディエンスと呼ばれるサービスの一部です。カスタムオーディエンスは、リーチを構築するために顧客リストから作成できるオーディエンスのタイプです。顧客リストを Facebook にアップロードしてカスタムオーディエンスを作成する場合、アップロードした情報を使用して Facebook プロファイルを照合する、照合と呼ばれるプロセスがあります。一致率は、提供できる情報が正確であるほど一致率が高くなるため、データの質と量の両方の影響を受けます。ファーストパーティデータは、顧客から直接得られる情報であるため、これに役立ちます。

Google はまた、マーケティング担当者が自社データを使用することを許可しており、カスタマーマッチと呼ばれる同様のプロセスを備えています。 カスタマーマッチを使用すると、マーケティング担当者はオンライン (Google のデータベース) とオフラインデータ (自社データ) を使用して、検索、ショッピング、Gmail、YouTube、ディスプレイで顧客にリーチし、再エンゲージできます。 Audience Manager を使用して顧客リストを Google 広告にアップロードできます。Facebook と同様に、Google はデータベースを検索してメール、住所、その他の情報を照合し、一致する場合は対応する Google アカウントをカスタマーマッチのオーディエンス。

ファーストパーティデータは、すべての e コマースマーチャントが自由に使用できるものですが、輸出の性質、ノウハウの欠如、および成功を定義および追跡するために必要なさまざまな主要業績評価指標 (KPI) により、未開発の金鉱のままです。大衆のために。そのため、マーケティングキャンペーンを作成して実施する際に、高度なマーケティングストラテジストのみが信頼できることがよくあります。

ファーストパーティデータをマーケティングキャンペーンの基礎として使用すると、広告プラットフォームのアルゴリズムが次の目的で顧客から直接学習できるため、利点があります。

既存の顧客との関係を強化します。
再購入を促す。
現在の顧客に似た新しい顧客を引き付けます。

ファーストパーティデータマーケティングの世界では、最適なユーザーエクスペリエンスを実現するために、最適な広告で個人をターゲットにしてパーソナライズされたマーケティングキャンペーンを作成するようにアルゴリズムがプログラムされているため、アルゴリズムを理解して更新することが成功に不可欠です。これは、広告オークション、Facebook の広告アルゴリズム、Google 広告のスマート入札で見られます。

Facebook 側では、 Ad Auctions がニュースフィードに表示される広告の順序を他の広告と比較して決定します。そのため、あなたと競合他社が同じオーディエンスプールをターゲットにしている場合は、オークションに「勝つ」ことによって、競合他社よりも先に広告が表示されるようにする必要があります。

Google の Smart Biddingは、機械学習を使用して、デバイス、場所、時間帯、リマーケティングリスト、言語、オペレーティングシステムなど、さまざまなリアルタイムシグナルに基づいて入札単価を修正します。この機械学習は、自社データを使用してターゲットオーディエンスに合わせて入札戦略を調整することで、顧客の影響を受ける可能性があります。

自社データを有効に活用しましょう。

Facebook と Google を合わせると、なんと 46 億人のユーザーがおり、プラットフォーム内でのユーザーエクスペリエンスを向上させるために、オーディエンスに表示する最適な広告を決定するアルゴリズムを使用しています。関連性スコアを使用して、問題の広告が視聴者の好みに一致するかどうかを判断します。

前述したように、データに関しては品質が不可欠であり、ファーストパーティデータはソース (顧客) から直接取得されるため、明らかに高品質のデータです。顧客リストを使用すると、関連性スコアに直接影響します。関連性スコアは、ターゲットユーザーが広告にどの程度反応するかを推定する 1～10 の評価です。

両方のプラットフォームのリヴァントスコアは同様に機能し、同じスコア範囲 (1 ～ 10) です。たとえば、関連スコア 1 は低いです。対照的に、スコアが 10 の広告は非常に関連性があります。また、広告の関連性スコアが高い場合、ターゲットユーザーに表示される可能性が高くなります。そのため、マーケティングキャンペーンを作成する際には、より高い関連性スコアを確保することが不可欠です。また、顧客リストを使用すると、一致率が向上するため、誰もが欲しがるスコア 10 を獲得できます。

顧客リストを使用することは、競合他社を打ち負かし、良い反応をもたらすことが証明されているため、これまでキャンペーンのパフォーマンスを向上させるのに十分でした. それでも、関連性スコアを改善して顧客リストをさらに改善する方法は他にもあります。たとえば、継続的に更新される値ベースのリストに顧客リストをセグメント化すると、広告キャンペーンが大幅に強化されます。DataQ はこれを達成するのに役立ちます!

DataQ + ファーストパーティデータ + 広告プラットフォーム

DataQ では、ファーストパーティデータの重要性を理解していますが、すべてのファーストパーティデータの潜在的な力をより十分に活用するために、顧客リストの品質を強化するための支援が必要になる場合があることも理解しています。一連のセグメント化ツールと事前入力された価値ベースのオーディエンステンプレートを使用して、マーケティング担当者がデータウェルを活用できるように支援します。

DataQ は、マーケティングの成功の秘訣になりました。 ワンクリック統合により、オンラインストアを当社のプラットフォームに接続し、以下を含む価値ベースのオーディエンステンプレートを使用して関連性スコアを向上させることができます。

高価値:生涯価値がストアフロントの平均よりも高い顧客。
Win Back:過去 1 年間に 1 回購入したものの、過去 90 日間注文していない顧客。
高額支出者:ストアフロントの平均よりも高い平均注文額 (AOV) を持つ顧客。
米国のすべての主要な祝日に対応する祝日ベースのテンプレート。

これらの顧客サブセットのサンプルは、DataQ が Facebook と Google で識別してターゲットにするのに役立ち、一致率を向上させ、そのデータベースを顧客情報で活用するのに役立ちます。

すべてを結び付ける

有料メディアは長い道のりを歩んできており、新しいメディアやチャネルごとに消費者体験が向上しています。同様に重要なこととして、広告主は、トレンドの特定、キャンペーンを改善するための新しいスキルの習得と新しいツールの取得、および将来のトレンドと展開の予測においても大きな進歩を遂げています。

より効果的なオーディエンスセグメントを作成するために自社データを活用することの重要性。
顧客ベースの全体像を把握して、オーディエンスとそのニーズをよりよく理解します。

目録を作成し、機能するものを継続的に評価することで、間違いなく正しい軌道に乗ることができます. しかし、他の分野と同様に、自己満足は災害の元です。ここ DataQ では、すべてのデータベースを自由に活用できるようにすることで、1 対 1 の広告体験を再定義していただきたいと考えています。

ファーストパーティ オーディエンスとは何か、なぜ重要なのか?