続いての応用活用ケースは、ユーザーファネル化です。御社のサイトに来ているユーザーをファネル化してみませんかという、妄想中の妄想のソリューションになるんですけど。そのファネル(顧客が商品・サービスを認知してから、実際に購入するまでの一連の流れ)ごとに対応策を検討していくこともできるのではないかと思っております。
御社側で捉えているサイト解析のデータと弊社のデータをうまく掛け算することで、例えばユーザーを無関心層や潜在層、準ロイヤル層、ロイヤル層というかたちで、ユーザーの検討度ごとにファネル化していくことができるのではないかと思っております。準ロイヤル層は週1回は来店して、アプリの活用はしてるけど、メールの開封率はそこまで高くないといったユーザー。潜在層は、月1回ぐらいの来店頻度でなんとなくセールの時に来店される方々。また、各ファネルのターゲット層を時系列で区切って、ターゲット層の推移を見ていくというやり方が、弊社のT会員のDMP(データ・マネージメント・プラットフォーム:マーケティングに必要なデータを蓄積・管理するプラットフォーム)を使えばできるのではないかと思っています。例えば、2022年7月のターゲット数が無関心層で5万人、潜在層であれば1万人、準ロイヤルであれば4,000人で、ロイヤル層であれば1,000人だったとします。それが今年の年末12月のクリスマス時期にはどうなっているか知りたい時に、ユーザーの数がどう遷移したかを見ることで、「7月から12月までの施策が効いた・効かなかった」がわ
ペルソナ像の可視化といったお話もしましたが、今回の潜在層でいくと「こんなT会員で、こういうペルソナだったよ」と。「じゃあアプローチ方法はヤフーにしましょう」「Googleでいきましょう」など。「それ以外の弊社の自社媒体でアプローチしましょう」といった展開ができるのではないかと思います。続いての応用活用ケースはグロスアップです。ここまで弊社のデータの有用性についてずっとお話ししていますが、有用性はわかったと。ただ、「かなりセグメントが狭いので、同様の効果が得られるセグメントを見つけたいんだけど」といったお話が今後あるかなと思います。カスタマーマッチと呼ばれる機能ですが、データをアップロードすると、実際のGoogle側のアフィニティセグメント(興味・関心に基づくターゲティング)ないしは、購買意向セグメントにおいて、そのユーザーさんがどのカテゴリーになるかを区分けしてくれます。Googleがハイパーすごいなと思うんですけど。ですので、例えば弊社のセグメントで一定の効果が出たものを、実際にGoogle上の管理画面にアップロードすると、近いセグメントを示唆してくれます。そのセグメントで周辺層を取
先ほどまではGoogleの話でしたが、ヤフーにおいても同じようなことができます。デフォルトのセグメントでも、アフィニティと呼ばれる、いわゆるオーディエンスカテゴリー、興味関心ないしは購買意向というカテゴリーがあります。
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