メディアバイヤーは、データがキャンペーンを成功させる鍵であることを知っています。
しかし、すべてのデータが同じように作られているわけではなく、質の低いデータを使用するとキャンペーンの結果が期待外れになることは、バイヤーなら誰でも知っていることでしょう。したがって、データの質はキャンペーンのパフォーマンスにとって最も重要です。
しかし、あまりにも多くの場合、そのようなことはありません。 データ品質はちょっとしたブラックボックス.マーケティング担当者は、データセグメントがどのように作成され、いつ作成され、どのくらいの頻度で更新されているのかをほとんど把握していません。その結果、マーケッターやメディアバイヤーは、すでに購入済みの消費者や誤って表示された消費者のオーディエンスを購入してしまう可能性があります。
これらは、デジタル広告の黎明期からメディアバイヤーやマーケターを悩ませてきた、困難で頑固な課題です。幸いなことに、リアルタイムデータはこれらの課題に正面から取り組んでいます。購入可能なデータの中でも比較的新しいクラスであるリアルタイムデータは、マーケターが最も適したタイミングで消費者をターゲットにし、消費者により関連性の高い体験を提供し、メディア費用の効率化を図り、具体的なビジネス成果をもたらすことを可能にします。
リアルタイムデータとは？
リアルタイムデータとは、消費者がデジタルライフを送る中で生成される実際のシグナルに基づいていると定義されています。シェア、「いいね！」、コメント、検索、クリック、ページビューなど、ウェブ上で発生した情報をもとに構成されています。
リアルタイムのデータは、あらかじめ用意されたデータとは異なり 決定論的はプロキシではありません。もし私が新作映画の予告編ビデオをソーシャルメディアでシェアしたら、それは私がその映画に興味を持っていることを明確に示しています。リアルタイムデータは、私がその映画を見そうな他の消費者に似ているからではなく、私個人の行動に基づいてその判断を下します。
これは、確率的データやプロキシードデータとは異なります。プロキシード・データとは、過去の行動に基づいて消費者を推測するもので、あるユーザーがベビー用品のサイトを訪れたら、その人は新米ママに違いないと考えます。プロキシード・データの最大の問題点はプロキシデータでは、新米ママと、新米の姪にプレゼントを買っているおじさんとの違いを見分けることができません。プロキシデータは、かなり鈍感な道具と言えます。
もう1つの課題は、消費者の心理を考慮していないことです。確かに、新米ママはベビー用品に強い関心を持っているでしょうが、新しい除草機や車のスノータイヤにも関心があるかもしれません。コンテキスト（インターネットセッションの「今」と「ここ」）は、関心や意図を示す強力な指標ですが、古いシグナルに基づいてパッケージ化され、実際に行動が起こった後にマーケターに販売されたデータでは、ほとんど失われてしまいます。
だからこそ、リアルタイムデータの新鮮さが大きな変化をもたらすのです。多くのメディアバイヤーやマーケターが直面している特定のアプリケーションにおいて、結果を劇的に改善することができます。例えば、販売サイクルが短く、認知、検討、購入の各段階が数時間に凝縮されている場合があります。このような状況で、リアルタイムデータに基づいて消費者をターゲティングすることは、メディアの効率化を促進する鍵となります。なぜなら、すでにコンバージョンしてしまった消費者をターゲティングしても意味がないからです。
しかし、リアルタイムデータは、消費者が購買プロセスの重要な段階に進んだことを示す現実的で測定可能な信号を送信し、マーケティング担当者が早急に行動できるようにすることで、より長い販売サイクルの効率化を促進します。
リアルタイムデータは、消費者がこのコンテンツをシェアしたかどうか、この製品の詳細ページにアクセスしたかどうか、この製品コンフィギュレーターにアクセスしたかどうかなど、高い精度を持っています。このようなリアルタイムのシグナルを広告やマーテックのプラットフォームに投入することで、キャンペーンの最適化やOne to Oneパーソナライゼーションなど、データに基づいたスマートな戦略を自動化することができるという点でも、大きな変化をもたらします。
実際に見てみましょう。
セールスファネルのステートに合わせて消費者をセグメント化する
リアルタイムのデータは、消費者が購買プロセスのどの段階にいるかを理解し、その時点で最も有用で関連性のある情報を評価するのに非常に役立ちます。
例えば、今後1年以内に新車を購入する予定の消費者は、車のレビューサイトを見てプロセスを開始する可能性が高く、自動車ブランドにとっては、消費者が認知段階にあることを示すリアルタイムの行動です。自動車ブランドとしては、このようなユーザーをセグメント化し、安全性や燃費など、自社ブランドならではのメリットを伝えるメッセージを送りたいと考えています。
次に、各自動車ブランドのサイトにアクセスして、モデルについて読んだり、最終的なコストを把握するために車を設定したりするかもしれません。このようなユーザーをセグメント化し、融資の選択肢やモデルの在庫状況など、新たなメッセージを発信することができます。
これらの消費者が地元のディーラーを検索したり、試乗を予約したりすると、購入に近づいていることがわかります。このタイミングで、地元のディーラーにインセンティブを提供することができます。
エンゲージメント行動とページコンテンツと興味・関心のマッピング
高品質のリアルタイムデータに、高度なデータサイエンスと機械学習を組み合わせることで、データサイエンティストやデータ収集プラットフォームは、行動シグナルを整理し、意味のある分類に分類することができます。その結果、メディアバイヤーやマーケッターは、関心や意図に基づいてオーディエンスをセグメント化することができます。例えば、ホーム＆ベッディングブランドであれば、興味のあるもの（アウトドア家具）や目的（キッチンのリフォーム）に基づいてオーディエンスをセグメント化することができます。
これらのセグメントを大規模に活用することで、ソーシャルメディアで消費者の関心事に合わせたメッセージを発信したり、ウェブページを訪れた際の体験をカスタマイズしたり、ロイヤリティプログラムへの登録を促したりと、さまざまな取り組みが可能になります。
消費者がHouzz.comに掲載されている素晴らしいパティオの写真をシェアした場合、彼女が屋外スペースをアップグレードしようとしていることを示す良いシグナルとなります。これは、ホーム＆ガーデンブランドにとって、新しいアウトドアラグのラインの広告で彼女をターゲットにする絶好の機会です。
生涯を通じたスマートな戦略の展開
データはリアルタイムなので、マーケターはオーディエンスの興味の変遷を追跡し、新しい購買層にシームレスに移行させることができます。例えば、消費者は屋外用のダイニングテーブルを探しているときにあるブランドを見つけます。その後、その消費者が家や庭のリフォームプロジェクトに着手し、その過程でブランドに重要なシグナルを送っているかもしれません。お客様がデジタルの世界で何をしているかを知ることで、最も関心の高いプロジェクトに関連したメッセージやオファーを送ることができます。
消費者のデジタルライフにおける実際の行動であるリアルタイムデータは、製品開発のロードマップにも役立ちます。リアルタイムのクリック数やシェア数は、長期的な顧客がいつ他のブランドを検討しているか、またその理由を理解するのに役立ち、製品ラインのギャップを特定して埋めるために必要なデータとなります。
メディアバイヤーのツールキットに含まれるリアルタイムのデータ
潜在的な顧客を特定することは常に難しいことですが、正確で関連性のあるリアルタイムのデータを活用することで、そのプロセスを可能な限り効率化することができます。ブランドのファーストパーティデータを補完することで、メディアをさらに効率化し、ビジネスの成果を向上させることができます。
その理由は、潜在的な顧客が ウェブを検索し、関連するコンテンツを共有し、問題解決の可能性に関与している からです。リアルタイムデータがあれば、彼らと適切なタイミングで出会うことができます。だからこそ、リアルタイムはメディアバイヤーやマーケターのツールキットの一部となるべきなのです。
