[読了]リアル行動ターゲティング

リアル行動ターゲティング行動ターゲティングは昔からありそうで、つい最近になって流行り始めた感じがします。

"特定のエリアにいる"状態、そのエリアで特定のアプリをインストールしている、更には起動しているユーザなどをセグメントして活用することで、よりユーザに広告が刺さることがあります。
今までも広告の出稿時に地域選択が出来たわけですが、より細かく正確さを増しているということなのかもしれません。

私自身が広告を主に担当している訳ではないため、そう思っているだけなのかもしれませんが。
Beaconなどの新しい技術が出てきたり、最近ではBluetooth 5.0がリリースされるような話題も出てきておりますが、短距離で特定のエリアが絞られる技術によりユーザがどの場所に存在しているかがより正確に分かるようになってきていることは確かでしょう。

その一方で電車内のデジタル広告や駅のデジタルサイネージのデータは恐らくクローズなため、もっとオープンにすれば良いになぁと思う事も多々あります。
例えばデジタルサイネージとスマホのBluetoothが連携することで、今その駅に学生が多いとか会社員が多いとか、ファッション好きの人が多いとかいう情報によって、リアルタイムに動画をダウンロードして流せたら…とか考えると、駅やデジタルサイネージを動画のRTB的なオークションでどんどん切り替えてあげたり、または専有してながしたりディスプレイの位置ごとにグルーピングしたセット売りをしたりできるのになぁと思ったりします。
どちらのほうが鉄道会社にとって儲かるのかはやってみなければ分かりません。

動画広告と一緒に動画の色んなサイズや縦型動画、動画の音声だけ抽出してラジオや少しずつ広がっているネットラジオ系にも広告展開を最適化できるかもしれませんね。

Abema TVのようなネットTVだったり、今リアルタイムの動画配信が流行っているのでそういった動画にかんしては、例えば動画配信と同時に30秒の広告や1分の広告動画のストック状況が配信側で分かっていると、配信中のちょっとした離席や休憩と同時に広告が流せたり、配信前の番宣をもっと起動的に1分前だったり5分前に駅のサイネージに流したり。

更には緊急地震速報だったり、そういった速報性の高いものを一気に投入したりして、もっと面白い世界が出来るのではないかと思ったりするわけです。

最近会社の人と飲み屋で話をしていただけなのですが、結局のところ広告にしろコンテンツにしろ「セグメント」が非常に重要だなと思う次第で、結局セグメントとか関連度の高いユーザ、ニーズすべきユーザにリーチするためには位置情報が必要なのか、ソーシャルの情報が必要なのか、検索情報が必要なのか、天気の情報が必要なのか。

それをちゃんと捉える事ができるかどうかが成功と失敗を分ける要因になっていたりするわけで、そのためにデータの連携をどの会社も求め続けるのです。
センシング系データがIoTというワードのもと様々デジタルデータとしてオンライン側に入り込んでおりますが、FacebookはPOSデータ連携を発表し、センシングデータ・オフラインデータのオンラインデータ化が次のステップなのかもしれません。

それを更にユーザと紐付ける…。そこまでくるとデータのプライベート領域が重要となり、ユーザが情報を預ける事に対する心理的障壁を取り除いてあげる努力や信頼が重要になってくることでしょう。

現在はAdblockなど広告に対する評価がどんどん悪くなっており、その良い解決策が求められておりますが、ネイティブ広告のような情報量も多く有用なコンテンツであれば、そこまでの嫌悪感は持たれていないような気もします。(広告表示がないものは炎上したりしていますが…

プラスαで広告出稿に関してCTRの良いセグメントや時間帯が絞り込めていたとしても、出稿の手間やメンテナンスが非常にかかるようになることは目に見えているため、戦略はマーケタ側でたてるにしても最適化は自動化したいところ。
データも見れてシステムにも詳しい。そういったマーケタが必要だと思うと同時に、自分の次のポジショニングのゴールとしてその部分を目指したいと思います。


リアル行動ターゲティング
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[読了]メイカーズ進化論―本当の勝者はIoTで決まる (NHK出版新書 471)

メイカーズ進化論―本当の勝者はIoTで決まる (NHK出版新書 471)積読しておりましたが、小笠原さんの「メイカーズ進化論―本当の勝者はIoTで決まる (NHK出版新書 471) 」を読みました。

クラウドファンディングをはじめ、海外・日本におけるファブリケーション事例などが出ておりますが、今後の鍵となるのはやはり「行動・動作・環境変化のデータ化」だろうと再認識しました。

更に言うのであれば個人的には最近飲みの場で暑苦しく語ってしまったのですが、集めたデータセットのセグメンテーションと要因分析まわりがネックになるのかなという印象は変わらないですね。

何かの現象を捉えるためには、その手前に何らかのウォンツが存在していると思いますが、それが今現在は本末転倒な状態となっていて、所謂「ソーシャルメディア分析」となっていたりするわけです。
「ソーシャルメディアに呟くキッカケはあなたが作ってるんでしょうよ?」というのが飲み屋話の1行まとめな訳なんですが、どうにもその発出したコンテンツの価値が事前には分からないからソーシャルで流行ることをトリガーとして次の何かのマーケティングを打つと。

なかなか苦しい世界ですね。。。

他にも外のデータ連携というのは色んな話があって、その行動のきっかけとなるフックは自社が持っていない場所にデータとして転がっていることが多かったりする訳ですよね。

それと本書の趣旨とは関係ありませんが、もう一つ感じている事はデータのコントローラビリティをユーザに持たせる部分と企業側が持つ部分との境目の難しさですね。
恐らく小笠原さんはAndroidユーザではなくiPhoneユーザだと思いますが、AndroidのTaskerアプリであれば結構自分の行動に対してシーケンスを組んでプチIoTが作れたりします。

今まで作ったのは

  • GPSで自宅近くになったら自動でWifiをOFFからONに切り替える
  • 自宅のWifiを掴んだ時点で自宅にいると判定してマナーモードを解除
  • YouTubeのような動画アプリを起動したら音量をMAXに、落としたら逆の動きをする
  • 特定のBluetoothと接続したら音量MAX
などです。
他にも定期的にパケットを発生させている人とか色んな事を皆やっていますよね。

こういうものはユーザのカスタマイズ性という部分で、元々のUnixの基礎概念にもあったと思いますが、カスタマイズ性をもたせることで、その基盤からユーザが離れなくなるという効用もあったりします。


データをユーザにどこまで見える化させて、どこまでカスタマイズさせるのか。この部分は非常に難しいなと感じていたりします。

以前GMがInternet of Thingsではなく、Internet of Big Thingsと呼んでいるという話を書きましたが、GMが例えば飛行機のエンジンのIoTを頑張って燃費の効率化がされると飛行機の旅客費用が下がったる可能性が出てきたりと他の部分にも良い影響が出る事があります。

ここまでの規模になると、むしろSocial Goodと言われる部類のものかもしれませんが、ユーザの生活の品質が上がるだけではなく違った価値提供をする企業がうまれるきっかけにもなるかもしれません。

そういう意味ではやはりTry & Errorという面の大切さを改めて感じるところです。

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