新規顧客を効果的に獲得したい

こんな悩みを抱えていませんか?

  • ドコモデータでターゲティングしたい
  • CPC・CPAの改善を図りたい
  • 効果的なターゲティングをしたい
  • 店舗内・購買直前にアプローチしたい
  • 動画・屋外広告を展開したい

ドコモデータでより効果的なターゲティング

ドコモならではの位置情報などのデータを活用。オンライン・オフラインをまたいだ顧客の購買行動・行動傾向からコンバージョンに至りやすいユーザーをターゲティングし、最適なタイミングでアプローチすることが可能となります。

(*)ドコモ約1億会員基盤(2024年3月末時点)をベースとしたオンライン〜オフライン横断の広範で精度の高いデータを活用できます

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01ドコモデータを利用したターゲティング

ドコモデータによるセグメント生成と詳細なターゲティングを行うことができます。データは日々アップデートされており、鮮度も保った形で成果につながる効果的なターゲティングが可能です。

02行動予兆分析

ドコモならではの位置情報データを活用した滞留点推計(*1)や、過去に各種ライフイベントを経験したユーザーの教師データ(*2)をもとにAI分析することで、結婚・引っ越し・マイホーム購入などのライフステージの変わり目の予兆が察知できます。これにより、より効果的なタイミングで製品やサービスなどを訴求することができます。

(*1)滞留点推定とは
・位置情報から20分以上の滞在を推定する機能のこと
・本施策では基地局情報を元にした位置情報を利用
(*2)AIモデルの最適化で使用する、問題と正解をセットにしたデータ

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活用例:引っ越し予兆を察知して新規顧客に効果的なアプローチ

概要

ドコモが保有するデータと、その活用例の図 ドコモが保有するデータ:契約者情報、オフライン行動データ(位置情報や購買情報、dポイント・d払い利用情報)、オンライン行動データ(検索クエリや決済情報、アプリ利用ログ、web閲覧履歴)さまざまなデータを用いた広告配信が可能

大手家電量販店がドコモの保有するデータを分析して「近いうちに引っ越しをする」ユーザーの特徴を抽出。オンライン・オフラインの両側面からユーザーの過去の行動と現在の行動を比較するほか、ドコモならではの位置情報データを活用した滞留点推計を行い、過去一定期間で実際に引っ越したユーザーの事前行動を抽出しセグメント化しました。

さらに趣味趣向や年齢・性別などの追加フィルタを設定し、引っ越しする可能性の高いユーザー向けに店舗来訪のクーポン・広告を配信しました。
(*1) ID-POS連携加盟店

結果

セグメント化した引っ越しする可能性が高いユーザーにドコモ広告を使いオンラインで訴求したところ、クリック率が媒体平均の3倍、一般層と比較しても2倍弱のクリック率を記録。キャンペーン特典利用者の8割弱が実店舗で購入し、リアル店舗への誘導を実現できました。

引っ越しオフシーズン(閑散期)でのキャンペーン実施にも関わらず、引っ越し予定者層の商品の平均購買単価は一般層(*2)の1.5倍。なかでも白物家電が多く買われ、ターゲット層への効果的なアプローチに成功しています。

新規顧客の獲得や休眠顧客の掘り起こしでも効果が出ており、特に後者は従来施策の数倍にものぼり、オンシーズンを大幅に上回る結果を残しました。

今回のキャンペーンで得たユーザー情報・購買情報はプロファイル化されるため、ドコモデータと連携するとより精度の高いターゲティング・広告アプローチを継続的に実現できます。

(*2)一般層はランダムで抽出

活用例で用いたソリューション

  • ドコモ広告

    ドコモが提供するサイト・アプリである「dmenu」や「dポイントクラブ」のようなコンテンツに加え、ドコモが提携する外部のサイト・アプリ・サービス等に表示されるインターネット広告です。各種メディアに広告を配信するdocomo Ad Networkをはじめ、豊富なメディアメニューで、ブランドの認知からコンバージョン、ロイヤリティ向上(ファン化)まであらゆるファネルをカバーします。

  • メッセージS

    ドコモが提供する日本最大級のスマートフォン向けメール型広告サービスです。メッセージS許諾者に対し、専用受信フォルダにおすすめ情報が配信されます。

  • docomo Sense

    顧客理解エンジン「docomo Sense」(*)は、ドコモが持つ多種多様なオンライン・オフラインのデータをもとにAIでユーザーの類似性を抽出。ユーザーを深く正確に理解し、ターゲティングの最適化ができるサービスです。

    (*)ドコモマーケティングソリューションを活用する際に利用できる機能となります

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