DMPのデータ編集
「DMPとは」で記載した通り、DMPでデータ収集を行った後にはデータの編集を行う必要があります。これは、生データのままではデータをAudience dataとして利用しにくいためです。
DMPを有効に利用するためには、1st party dataから何のデータが必要なのかを先に定義する必要があります。
セグメントの構築
まず、収集されたデータを元にセグメントを構築します。
構築するセグメントには、年齢、性別、居住エリア、興味、ブラウジング履歴、収入、家族の人数、好き嫌いなどです。
大規模なメディアであれば、保有しているメディア毎にセグメントを構築するでしょうし、代理店であれば、クライアント毎にセグメントを構築することとなります。
オーディエンスの構築
セグメントの構築が完了したら、次はオーディエンスの構築です。オーディエンスの構築とは特定のマーケティングキャンペーンのためのユーザの塊を作成することです。
例えば、年齢、性別、居住エリアのセグメントを利用して、「20代の女性で東京に住んでいるひと」のオーディエンスを作成したり、ブラウジング履歴や収入を利用して、「特定の商品ページにアクセスした年収600万円以上の人」のオーディエンスを作成します。
オーディエンスが構築できれば後は、実際にそれを利用してデータドリブンマーケティングを実施することとなります。
インサイトの創出
セグメントの構築が完了したら、顧客パターン、傾向、意図を分析することが可能となります。
また、作成したオーディエンスのプロファイルを分析することによって、それぞれのオーディエンスの特性を知ることができます。これらの情報はマーケティング活動のクリエイティブ作成やメッセージ作成に生かすことができます。
オーディエンスデータの利用
実際のマーケティングキャンペーンの実行はDMP上で実行されることは少なく、作成されたオーディエンスデータを利用するために、作成されたオーディエンスデータをAPI等を利用して連携します。
連携先はDSPやSSPが一般的です。データをどのように利用するかに関しては、次回書きたいと思います。
Follow me!
