活用シーン #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
一般的に、顧客獲得プログラムは急速に利用の制限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、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。
活用シーン #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。
活用シーン #3
効果的な類似オーディエンスを作成する
優良顧客の特徴を活用し、最も有望な見込み客をターゲットにすることができます。優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、類似顧客向けのキャンペーンの基盤となる顧客リストを作成できます。強固なファーストパーティデータを活用した類似顧客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。
活用シーン #4
可能性の低いターゲットを排除してマーケティング支出を最適化
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用いるのではなく、可能性や価値の低いターゲットを排除することである場合があります。多くの場合、データ統合が不完全だと、店舗での購入やサイロ化しているシステムのデータなど、特定のデータセットはこの用途に使用することができません。しかし、これらの障壁を取り除けば、新しいデータソースを効果的に使い、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排除できます。ターゲットにすべき人とすべきでない人を理解し、最善策の実施に専念しましょう。