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DMPは自社データだけではわからない新規顧客を獲得するヒント【書評】
データサイエンスDMP（データマネジメントプラットフォーム）の2つの定義
本書によればDMPの定義は主に2つあり、後者のプライベートDMPはWebでのCRMといった感じでしょうか。・広告配信対象となるオーディエンスデータを販売する事業者（例：Xrost DMP、AudienceOne） ・企業が自社で保有する顧客の行動をデータベース化（「プライベートDMP」と呼ぶ）
DMPのポイントは自社データではわからない部分も活用したクラスタリング
本書ではDMPを定義する要素として以下の7つを挙げている。これらのうち、DMP業者の優劣の差をつけるのが5と7でしょう。たとえばXrostでは、TSUTAYAで有名なTポイントカードのWeb会員の情報を持っているので、たとえば東京都在住の20代女性たちがどのサイトをどのタイミングで訪れるかをまとめることで、それに似た行動履歴をするデータを東京都在住の20代女性と定義できます。 これを何度も行っていけば精度を上げていくことが可能です。ですが、そもそもベースとなるデータをどれだけ持っているかが重要なので、これがDMP業者の勝敗の分かれ目となるのではないでしょうか？ できるかどうかはわかりませんが、広告主が持つ顧客情報の属性部分をを寄せ集めるという事をするDMP業者も出てくるかと思います。 しかしこちらについては、広告主側にとってよほど美味しい条件が無いといけませんし、XrostのTSUTAYAのように個人情報を出さないということを顧客側が了承しないといけませんね。 話は戻ってDMPのクラスタリングについてですが、総合通販サイトで40代の主婦が旦那の服を購入するケースが多いという事が以前ありました。これまでのリタゲや個人の属性を用いずに訪問履歴や購入履歴だけで行われるセグメントではこの主婦には男性商品を訴求する可能性が高いです。 ですが、ここにDMPならではの属性が加わる事でハズレが少ない広告を配信できるようになります。このハズレをいかに少なくするかがDMP業者の評価となっていくと思いますし、これをDSPのせいにしてはいけないかと思います。
- 顧客ID、Cookie、ソーシャルメディアIDなどを統合
- 統合されたデータを分析し、クラスタリングを生成
- 生成したクラスターを連携するツールにデータをフィード、交換
- 生成したクラスターに属するユーザーデータを可視化
- 特定ユーザーと類似、関連付けられるユーザーに対象を拡張
- ユーザーセグメントを最適化し、セグメントごとのメッセージを最適化する
- ユーザーデータを広告配信に利用し、広告配信の反応によってデータ精度を高める
広告の費用対効果最大がDMPの目的
DMPは自社データだけではわからない訪問者のセグメントを行うわけですから、利用目的はなんといっても広告です。DMPによって訪問者の属性が判別できますので、枠ではなく人に対して広告配信が可能なDSPを使って、DMPでのセグメント条件に当てはまる人にDSPで広告を見せていくのが一般的なパターンです。プライベートDMP＆DMP＆DSPの連携が必要
プライベートDMPを構築したところで訪問者のサイト内の情報と属性しか集まりません。 DMPで得られる外部のデータ（＝オーディエンスデータ）と組み合わせることで訪問者への広告の精度を上げて行く必要があるので、遅かれ早かれDMPの導入は避けられないかと思います。 本書ではlook-alikeという手法が紹介されています。そちらについては WireColumn: DMPによるデータ活用法（ExchangeWire）の説明がわかりやすいと思います。リターゲティングとDMPの違い
ちょっと悩んだのがリスティングとDMP＆DSPの違いでした。詳細は違うかもしれませんが、ざっくりいえば、ページで判断するのがリターゲティングで、動線＆属性等でセグメントするのがDMP＆DSPという事だと思います。- リターゲティング：自サイトへの訪問者が見たページに応じて外部のサイトで広告を見せる
- DMP＆DSP：自サイトへの訪問者の属性をDMPで分析して外部のサイトで広告を見せる
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