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Articles tagged with: Behavioral Targeting

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[28 3月 2013 | One Comment | ]
ターゲティングこそ至高

私がAdobe Summitで参加したセッションやコンサルトの打ち合わせなども含め、 パーソナライゼーション や ターゲティング という単語は非常に多かったと思います。それだけ今後のトレンドとして、改めてこれらのキーワードが重要という事でもあると思います。

そしてこのパーソナライゼーション や ターゲティング を整理していく上で、先日のAdobe Summitのレポートのエントリでも触れた Customer-Forcused というのが非常に重要になってくるかと思います。

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[28 10月 2009 | One Comment | ]
セグメント情報を取得する。

前回のポストで、セグメンテーションの分類方法(セグメント分類をする。)について触れましたが、属性情報はなかなか取得しづらい情報なので、その取得方法の整理など。

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[25 10月 2009 | セグメント分類をする。 はコメントを受け付けていません。 | ]
セグメント分類をする。

ユーザー行動を分析する際に、大きく捉えてから詳細に落とし込んで行くことが重要だったりするわけで、そうするとセグメントを検討しながら分析をしていくわけです。

このセグメントはどれが正解というわけではなく、そのサイトが扱っている商材や特性によっても違ってくるので、最初は手探りです。(セグメントに利用する情報の取得などはまた別途)

ということで、分類方法ですが、自分は2つの種類から分解していくとわかり易いかなぁと思ってます。

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[5 10月 2009 | 大きく捉えること、個を特定すること はコメントを受け付けていません。 | ]
大きく捉えること、個を特定すること

サイトを分析する際には、ボリューム感というか、全体感を捉えて分析をします。これは、非常に大事で、いきなり細かい部分にフォーカスして問題点を見つけたとしても、その問題点はサイト全体で見た場合、非常に少数派に対する問題である場合もあるわけです。

同じく、セグメント分類し検証する際も、あまり細かく分けすぎると、どれを優先度として高くするかが見えづらくなります。

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[26 11月 2008 | 広告の終焉、テクノロジーの台頭 はコメントを受け付けていません。 | ]

というタイトルのMarkeZineが企画した佐々木俊尚氏と湯川鶴章氏の対談レポートが弊社Omnitureのウェブサイトで公開されました。

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[27 6月 2007 | 行動追跡する意味を少し考える はコメントを受け付けていません。 | ]

ネットで徘徊している行動履歴を追跡されること。そう聞くとそれ程気持ちの良いものではないのかもしれません。しかし、これにはユーザー側にもメリットもあり、なかなか難しいところではあります。今回は2つのポイントについて考えてみたいと思います。
情報量を最適化
企業側が消費者に提示している情報量はすさまじいものがあります。それこそ大企業となるとその量は1つの部署ではとうてい把握出来ない程です。実際にサイト上にも数万ページを用意しているサイトもあります。
ただ、全てのユーザーに数万ページ必要なわけではなく、必要な情報を必要な時に取得してもらうことも顧客満足度に繋がるわけです。
例えば、レストランに行ってワインリストをズラ~っと見せられても詳しい人でない限り何を頼んで良いかわからないわけです。そんな時にソムリエの方を呼んで、自分の好みやこれから食べようと考えている料理を伝えるといくつかに絞り込んでくれますよね。
つまり、ソムリエの方にいくつかの情報を伝えることで、かわりに大量のワインリストから情報を絞り込んでくれているわけです。
行動履歴などから情報を絞り込むこともこれに似ているかもしれません。ビジネス系の本ばかりを閲覧している方に、料理の本を薦めてもその時必要ない可能性が高いわけです。
タイミングを知る
行動ターゲティングを行う場合は履歴情報などから追うことになります。属性情報などによる情報やレコメンデーションの最適化を行うことも可能なのですが、属性情報の場合、「タイミング」という判断が難しくなってきているわけです。
例えば、同じ年齢の女性であっても子供の成長の違いによってはニーズが変わってくる場合もあります。そう考えると実は行動履歴から追いかける方が、その人にマッチの精度をより高くできる可能性があるわけです。
そういった意味で、情報の絞り込みをする中で、いかに合った情報を提供していくかの中に行動履歴を追跡することでマッチングの確立を向上させることが出来るわけです。
まとめ
昨日のニュースでYahoo!が行動ターゲティングに合わせてデモグラフィック情報を付加するとの発表がありました。(ヤフー、行動ターゲティング広告に地域・属性を掛け合わせ:ニュース – CNET Japan)
行動ターゲティングにデモグラフィック情報を掛け合わせることで、より地域性の特化した情報の絞り込みを行うことが出来るわけです。
ただ、実際にユーザーとしてはちょっと気持ち悪いですよね。だから、ユーザー側にコントロール出来るようにすることが必要なんだと思います。
こちら側であなたに合った情報の絞り込みをしますよ。ただ、その為には有る程度の情報がないと絞り込みが出来ないと。ただ、情報の提示が嫌なら情報の絞り込みは出来ませんのでちょっと使い勝手が落ちてしまうかもしれません。と
企業側が行動ターゲティングを行っていくことは情報が溢れかえっているこのご時世では、必然として生まれてきているものなのだと思います。効果も出ますしね。ただ、ユーザー側にコントロール出来る部分を持たせないと「気持ち悪いから使いたくない!」ということになってしまうのかもしれませんね。

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[12 6月 2007 | 行動ターゲティングは本当に不安? はコメントを受け付けていません。 | ]

Yahoo!なども採用を決め、ウィルスソフトではTracking Cookieばかりがひっかかるようになってきた行動ターゲティングですが、WEB業界でマーケティングに携わっているものからすれば非常に面白い分野でもあります。
さて、この行動ターゲティングに関わる、レコメンデーションについての興味深いレポートを見つけたのでちょっと触れてみたいと思います。
リコメンデーションサービスに関するユーザ認知度と意識調査
おすすめはされたい?
このレポートを見ていると、「今後もECサイトで商品をおすすめされたいと思うか?」という質問に対して、53.2%の方がおすすめされたいと回答し、45.7%の方がおすすめされたくないと回答しています。実際にはちょっとだけ肯定派が多いといった感じです。
さらに「おすすめされたい」と回答された方の理由の上位は

選択の幅が広がるから(79.6%)
流行を知っておきたいから(18.4%)
自分で選ぶ手間が省けるから(16.3%)

逆に「おすすめされたくない」と回答された方の理由の上位は

おしつけがましく感じるから(68.8%)
おすすめられた商品が欲しいものではなかったから(50%)
単に不愉快だから(18.8%)

という感じです。
レコメンデーションサービス自体はこれから利用する可能性が高いサービスなわけで、負の意見をうまく解消していくことでより良いサービスを実現できるわけです。ということで、負の意見にもう少しフォーカスしてみます。
まずは「押しつけがましく感じるから」「単に不愉快だから」の2つです。これは実際にレコメンデーションを行う方法を考えればなんとかなりそうです。
「買って!買って!」という感じや「合ったもの出してやったんだけら買えよ」といった感じにならないよう気をつける必要がありますね。良い方向へ持っていくためには見せ方について一番気を使う必要がありそうです。
「おすすめられた商品が欲しいものではなかったから」というのはレコメンデーションロジックの問題でしょう。あとは企業のエゴで、売りたい商品を無理やりレコメンデーションにしてしまうことで「合った商品」ではなくなる可能性があります。
ジャンルも気にする?
どんな商品をすすめられたいか?という問いはかなりのバラツキが出ていました。本屋やCDなどは非常に高いポイントだったのに対し、不動産、スポーツ用品、ペット用品などでした。
詳細はリンク先を見ていただくとして、このジャンルを考えみると、おすすめされたい商品は比較的複数購入され、コレクション性も高く、1つあたりの値段も低いものが多くなっています。逆にポイントが低いものはそれ程多く購入しないもの、価格が高いものが多いようです。
また、これはEコマースに向いているもの、向いていないものにも分類できるようです。
プライバシー?
これは確かに気になる問題ですね。実際にアンケートの結果では、「大変気になる(23.9%)」「少し気になる(52.2%)」と気になっている方だけでも75%を超えています。
Amazonで内緒でアダルトビデオを買ったからといって、常にアダルトビデオがレコメンデーションされても困るわけです。会社で昼休みに本を買おうとしたらびっくりなわけです。
行動ターゲティングのようなレコメンデーションサービスでは個人情報を結びつけなくてもレコメンデーションを行うことが出来ると言われています。これはIDを利用して行動がトレースできれば大丈夫だからです。
しかし、ある程度レコメンデーションの範囲を絞るという意味で、何かしらのログイン認証による絞込みなど、プライバシーを考慮したものは必要なのかもしれません。
まとめ
このアンケート結果からレコメンデーションサービスを利用する上で気をつける点が少し見えた気がします。

見せ方を気をつける。
サイト側のエゴは入れない。
ジャンルによっては合わない場合もあるので注意。
お客様がコントロールできるようにする。

長くなりすぎたのでまとめは簡潔に。ということで、上記に気をつけてレコメンデーションサービス賢く活用しましょう。経験上、属性で絞り込む方法よりも驚くほど効果は高いと思います。