活用事例 #1
ファーストパーティデータでより良いオーディエンス管理
顧客獲得プログラムは、一般的に、急速に廃止が進んでいるサードパーティデータを活用して実行されています。この状況を打開するために、さらなる成長を目指すマーケティング担当者は、より多くのソースからのデータを利用して、新規顧客のターゲティングを可能にするファーストパーティデータ資産を構築する必要があります。マーケティング担当者は、顧客獲得のためにクローズドプラットフォームに頼る必要はありません。ファーストパーティデータを活用してセグメンテーションをおこなうことができます。
活用事例 #2
匿名ユーザー向けに体験をパーソナライズ
匿名の見込み客とは、プロモーションに関与しているものの、まだ身元が明らかでない人たちのことです。こうした見込み客には価値があり、コンバージョン率が高いオーディエンスであることが証明されています。マーケティング担当者は、パーソナライズされた体験を演出するために、本人識別前の行動学習を考慮する必要があります。これにより、コンバージョン率を向上でき、さらにより高い生涯価値を促進することができる、貴重なコンバージョン後の洞察を得られます。
活用事例 #3
効果的な類似オーディエンスを作成する
最良顧客の特徴を利用して、最良の見込み客をターゲットにすることができます。 最良顧客のプロファイルがあれば、あらゆる顧客属性を用いて、ルックアライクキャンペーンの基礎となる顧客リストを作成することができます。 強固なファーストパーティデータを活用したルックアライクキャンペーンにより、新規顧客のターゲティングをより効果的かつ効率的に行うことが可能です。
活用事例 #4
マーケティング支出を最適化するために、役立たないターゲットを抑制
パフォーマンスを向上させる最も効率的な方法は、より高度なターゲティングを追加することではなく、無関係や価値の低いターゲットを削除することである場合があります。 多くの場合、統合がうまくいっていないために、店舗での購入やニッチなシステムのデータなど、特定のデータセットを抑制に使用することができません。 しかし、これらの障壁が取り払われれば、企業やブランドは新しいデータソースを自由に使って、オフラインの購買層やウインドーショッピングが目的の人といった非効率的なターゲットを抑制できます。 ターゲットにすべき人とすべきでない人を理解して、最善策の実施に専念しましょう。
