共通ポイント「Ponta」データ活用のデジタルマーケティングの強みとは?(LM)

2023年5月19日8:30

ロイヤリティ マーケティング(LM)は、2023年5月18日、共通ポイント「Ponta(ポンタ)」の会員基盤を通じて得られるデータを生かしたデジタルマーケティングの最新事例を紹介するメディアセミナーを開催した。LMでは、ポストCookie時代もデータを通じて消費者の購買行動・変化を捉えるマーケティング支援を提供しているという。同セミナーでは、マーケティング事業の強みと進化 さらに今後の取り組みについて、事例などを踏まえ紹介した。

ロイヤリティ マーケティング プロダクト統括グループ データイノベーション本部 本部長 小河 貴裕氏

ファーストパーティデータの重要度性が高まる
1億強のID数で実現するPontaのデータマーケティング

デジタルマーケティング・データマーケティングの共通課題として、AppleやGoogleの 3rd party cookie規制、メガ媒体の寡占とウォールドガーデン化、個人情報保護法のルールの厳格化、消費者自身データの使われ方にセンシティブになっている点などが挙げられる。その中でLMではさまざまな1st party dataを用いて、個人を特定せずに人を捉える広告配信や分析を可能にしている。

共通ポイント「Ponta」は2010年からサービスを開始しているが、リアル店舗からスタートしており、生活シーンを幅広くカバーしている。LM プロダクト統括グループ データイノベーション本部 本部長 小河 貴裕氏は「通信サービスや大手キャリアに偏っていない」点を強みとして挙げた。会員数1億1,266万人、提携社142社、ブランド数190ブランドとなっている。

Pontaのマーケティング事業では、Ponta IDを基軸としてオフライン中心の購買・行動データ等を「Ponta DMP」に蓄積。そのデータを「プロモーション」「リサーチ」「分析」のサービスとして活用・提供している。

Ponta提携社自身の購買データとPontaのデータを組み合わせた活用が中心だ。また、提携社以外のクライアントとして、コンビニやドラッグストアなどに商品を卸しているメーカーのデータは、そういった店舗の購買データが中心だ。金融や保険、不動産などはライフスタイル・ライフステージがマーケティングで重視されるため、Pontaデータで特定して活用する。「データの活用は、クライアントによってニーズに応じた切り取り方をしています」(小河氏)。LMでは、抽出・分析したデータを各サービスに変換・適用して提供している。

Ponta IDとメディア活用の高度な購買分析
各メディアで 配信&分析環境構築 

プロモーションは最大リーチ数6,100万IDとなる。LINE、Facebook、Instagram、Google Ads、Youtube、Twitterなど、外部媒体に幅広く配信できる。リサーチは、Pontaリサーチ会員の約200万人の大規模な単独パネルを保有している。アナリティクスは、データ分析代行やデータ活用基盤の整備を支援している。

デジタル広告では、ターゲティングや効果測定がオンラインデータのみの場合は多く、オンラインとオフラインが分断されているという。小河氏は「デジタル広告はオンライン、商品を購入するのがオフラインであってもシームレスに購買測定が行われるべき」だとした。LMのPonta Adsでは、オンラインとオフラインのシームレスな連携を実現可能だ。個々の配信と測定にフォーカスしており、主にプロモーションとアナリティクスをカバーしている。

LMでは、日本最大級のデータボリュームとメディアへのデータ接続ボリュームが強みとなる。Ponta IDのデータボリュームに加え、広告主の各メディアの既存広告アカウントで配信できる連携スキームを構築している。また、プラットフォーマー内に分析専用環境(データクリーンルーム)を用意している。

接続ボリュームは、LMのPonta DM6,100万、Pontaメルマガ2,030万、Pontaアプリ1,000万に加え、Ponta ID連携先として2023年3月時点でGoogle Ads2,300万、LINE5,200万、FecebookとInstagramの2,600万、Twitter850万、Youtube2,100万、テレビ視聴170万となる。これは各メディアにおいて、Ponta IDと突合できたID数だ。リアルのデータを使ってデジタル広告を配信し、その広告接触とリアルの購買データをつなげて分析する。

例えば、菓子メーカーでは、Ponta提携社のうちポテトチップを販売しているID POSを利用して、測定している。測定指標はROAS(ロアス)となり、広告に接触した人が、「リアル店舗で菓子を買った売上÷広告配信金額」で費用対効果を算出している。Instagramで配信した結果として同一カテゴリー商品購入者は3倍、併売カテゴリー商品購入者は4倍、自社同一商品購入者は10倍となった。購入者データを活用した広告配信により、オフラインでの購買促進効果が得られたそうだ。

広告接触/非接触分析や逆引きが可能
2,000件超の受注実績を築く

また、リアル購買の場合、オンラインに比べて、広告を見て買ったか、もともと商品を購入するつもりだったかが判別しづらい点もある。そのため、配信ターゲティングリストからランダムに抜き出した広告非接触群を広告接触群と比較した。6カ月以内に購入した「既存」、6カ月~2年前まで購入していない「休眠」、両期間に購買のない「新規」にわけた結果、回数や金額が多い高ロイヤリティの「既存」は1.01倍、低ロイヤリティの「既存」は1.15倍、休眠は1.31倍、新規は3.49倍の効果があった。

また、広告効果検証は配信後に配信セグメントごとに分析するのが一般的だが、自由なグルーピングで分析が可能だ。LMでは、購買店舗を業種別に分けた上で配信時と異なるさまざまなセグメントで分析し、効果の高いターゲットを発掘。リアル書店でのデジタル広告で購買効果の高かったユーザーを調べたところ、電子書籍購買層が非購買層よりも1.5倍高かった。また、興味関心は「習い事」が1.12%で最も高く、次いで「イベント・レジャー」 が0.75%、「グルメ」が0.73%となった。

さらに、外食チェーンとスポーツショップの購買で広告接触と広告非接触を比較した。その結果、スーパーの平日利用の女性の広告接触者は非接触者の240%となり、他ユーザー全体との比較でリフト率1.17倍となった。

スポーツショップでは、休日ドライブ層は広告非接触も高いが接触者の購買率120%、他ユーザー全体との比較でリフト率1.27倍となった。

LMでは、各メディアの分析環境(データクリーンルーム等)を生かし、広告接触・非接触分析が可能だ。また、逆引き分析等の高度かつ実践的内容を提供しており、2,000件超の受注実績があるという。

金融機関でデータ収集からアプローチをスピーディに
クイックアプローチ手法の拡大、タッチポイント拡充、提携社以外の展開の3つの進化

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