Adobe Digital Marketing Summit レポート２
さて２つ目のSummitのレポートを書いていきたいと思います。今回も色々な話が聞けたのですがいくつかトピックをしぼりながら。
Targetingへの取り組み
前回のレポートで大きく取り上げたPersonalized Experienceですが、これは実際のセッションなどであがる事例でも多く取り上げられていました。
銀行の事例なのですが、SiteCatalystで取得したオンラインデータと、自社がもつオフラインデータをAdobe Insightで統合して分析、そのセグメントの結果をAdobe Test&Targetを利用してサイト上でターゲティングを実施したというものでした。
実際に結果も出たようで、450%のコンバージョンのリフトアップがあったそうです。オンラインとオフラインを統合し、より＜Personalize＞された良い事例でした。
別のセッションの事例では、リード獲得系のサイトにて、最後に見たセクションをTOPページのサブヒーローに掲載したところ16.72%の登録のリフトアップがあったケースもありました。
またSocialを利用したTargeting例なども。Liker（いいね！を押した人）へのリマーケティング広告やFacebook TabやAppでのTargetingの実施方法などが紹介されていました。
Attributionが次なるステージへ
Attributionに関してはどの位置にあるチャネルをどのように点数付け、評価をするかがキーポイントになってきます。去年もセッションでいくつかのパターンが紹介されていましたが、今年は少し増え６つのパターンになっていました。
- Last：スタンダードな最後のチャネルの評価
- First：最初のチャネルを評価
- Even／Liner：すべてを同じ点数付けで評価（EvenとLinerはコンバージョンに対して加算される金額が違う）
- Starter／Player／Closer：開始をStarter、コンバージョンに結びついたものをCloser、中間をPlayerとして重み付け
- Path：コンバージョンからの距離で重み付け
- Latency：検討した日数で重み付け
この辺りのメソッドはまたどこかで整理をしていきたいと思います。
また、Attributionについては今回のAdobe Discover3の発表によりさらなる深い分析が出来るようになりました。色々な機能追加がありますが、Attribution視点では、今まで訪問単位でのパス分析しか出来なかったのが、訪問者単位での横断的なパス分析が可能になったのが大きいです。
これにより流入チャネルの関係性をボリューム、コンバージョンへの結びつきを簡単に分析できるようになります（図のようなイメージで）。
さらにこれらはもともとDiscover強かったセグメントによるフィルタリングも出来ますので、特定のツールを利用した、特定の商品をみた、特定の商品を購入したといったセグメントなどで比較をすることも簡単に出来ます。これは期待！
まとめ
Targetingについては頭では理解していても、なかなか実施できないことも多くあります。伝えたい情報はたくさんあるけどすべてを見せることは難しいということはよくあります。しかし、実際に見せたい人を絞り込むことで解消されることも多く、Targetingによって非常にサイトの情報をシンプルに見せることも可能です。
１つ目のレポートでも記述していますが、今回のキーワードPersonalized Experienceという部分、まさに今後のDigital Marketingを支える非常に重要な概念となってくると改めて感じました。
