データを使ったマーケティング、というと、すぐに想起されるのがオーディエンスターゲティング。誤解を恐れずに簡略化して言うと、ターゲットの属性を狙って配信する広告手法です。もちろんそれがデータマーケティングの全てではありませんが、一つの手法として日本経済新聞社でも、読者の登録情報を用いて広告配信に活用させていただいております。
昨今、データの透明性が大きな話題になっておりますが、日経電子版では、どのようなデータを使って、何に利用しているかを詳らかにしています。ご利用いただいている読者の皆さまに対して、誠意を持って向き合うことにしておりますので、上記の図はあくまでもイメージですが、利用する手段ごとにご説明のページを設けています。
さて、では日経読者のデータを活用したオーディエンスターゲティングはどうご利用いただくのがよいのか、あくまでも当社の見解を記載させていただきます。
実は日経電子版で広告配信を行う時点で、ある一定のターゲティングはできていると考えています。というのも、日経電子版に訪れている読者の多くが、経済・ビジネスに興味がある層が訪問していますので、そこにさまざまな属性を掛け合わせて「狙い撃ち」しようとすると、潜在的な顧客を逃してしまう可能性があると思います。
実際によくあるパターンとして、企業様で詳細なターゲティングを設定されて、それに合致する人にのみ配信しようとすると、指定された全てのデータが取得できていないために対象から漏れてしまい、配信するのに十分なユーザーボリュームを確保できなかったり、効率を求めすぎて、クリック率や成約率などは高くても絶対数が少なく、数としては物足りない結果になってしまう、などということがあります。
そこで、あくまでもターゲティングを行うのは、自社のプロモーション対象ではない人を除外する、という考え方のほうが良いと思います。例えば、男性が自ら買うことしか想定されず、女性からの評判も気にしないような商材であれば、「女性」を除外したり、ある地域での催事や不動産の告知のため、「当該地域以外」を除外するなど、といったイメージになります。
そうして実際にプロモーションを行うことで、反応の良かった層の属性を後から分析することで、思いもしなかったオーディエンスの発見や、想定していた層の含有率（ターゲットリーチ率）が見えてくると思います。
一方で、ターゲットごとにコミュニケーションの方法を変えたほうが効果的な場合もあります。日経電子版の場合で言えば、アカウントベースドマーケティングを実践するのに、既存取引企業には、継続を促すためのクリエイティブ、新規企業に対しては、製品導入を促すようなクリエイティブ、といった形です。こうした場合は、しっかりとターゲティングすることで効果があげられると思いますので、目的に応じて、対象を「絞る」ターゲティングを行うのか、対象から「外す」ターゲティングをするのかを意識してご活用いただければと思います。
