活用事例 #1
より良いオーディエンス管理のためのファーストパーティデータ
急速に減少しつつあるものの、顧客獲得プログラムはこれまでサードパーティデータによって支えられてきました。 このギャップを埋めるために、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なプラットフォームに頼る必要はなく、ファーストパーティデータの力を利用してセグメント化を行うことができます。
活用事例 #2
匿名訪問者のパーソナライゼーション
匿名の見込み客とは、プロモーションに参加しているものの、まだ身元を明らかにしていない人たちのことです。 こうしたオーディエンスは、貴重で高いコンバージョン率を持っていることが証明されています。 マーケティング担当者は、個々にパーソナライズされた体験を提供するために、本人確認の前に行動学習を考慮する必要があります。 これにより、コンバージョン率の向上に加え、コンバージョン後により高い生涯価値を得るための貴重なインサイトが提供されます。
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。
