通販会社にとって「初回トライアル購入」から「継続購入」への転換率は課題の1つとなっている。化粧品の製造販売を行う株式会社DECENCIA（ディセンシア）でも同様の課題を抱えていた。そこで課題解決のために活用されたソリューションがセプテーニの「Precog（プリコグ）」である。

企業が保有するファーストパーティデータを用いて広告配信を行う「Precog」の特徴やDECENCIA社の取り組みについて、Septeni Japan株式会社 営業企画本部 アカウントマネジメント部 小林勇介氏、同社 データ事業本部 データソリューション部 青山 皓平氏に話を伺った。

（聞き手：ExchangeWireJAPAN 渡辺 龍）

（Sponsored by Septeni Japan）

予測機能で質の高いユーザーを割り出す「Precog」

―自己紹介をお願いします

小林氏：営業企画本部　アカウントマネジメント部の小林と申します。 私たちの組織ではWEB、APP、多種多様な業種のお客様に向けて デジタルプロモーション全般を支援しております。 日々、運用プランニングの体制構築、パフォーマンスの管理などを中心に業務にあたっています。

青山氏：データ事業本部のデータソリューション部に所属している青山と申します。私の部署ではお客様のマーケティング活動推進にあたってのデータ活用支援を担当しております。具体的には、機械学習を活用したマーケティング施策の最適化ツール「Precog」や、統計学を活用したマーケティング施策の効果検証ツール「XYhai（サイハイ）」といったソリューションを開発し、提供しております。

―今回DECENCIA社との取り組みの中で活用されたPrecogとはどういったソリューションなのでしょうか

青山氏：Precogはセプテーニが独自で開発しているデータソリューションです。お客様が保有しているユーザーデータを活用して、広告配信やCRM方面でのマーケティング施策に活用いただけます。特徴的な面として、ユーザーの属性データ、Webやアプリ上での行動ログデータなどを基に、ビジネス目標となる行動に至る確率を予測する機能があります。これにより、反応率の高いユーザーに対する広告配信やCRMの最適化が可能になります。

―活用にあたってはセプテーニ側で包括的にサポートしてもらえるのでしょうか

青山氏：基本的にはセプテーニ側で作業が完結しているので、お客様への負担はかかりません。データ連携時にご準備いただくことは多少ありますが、その作業以降の、「反応率の高いユーザーを予測して、データを広告媒体に送信する」という部分は全てセプテーニ側が担当します。データの連携に関してもマニュアルなどを準備し、お客様が作業しやすい形を整えています。

―Precogの活用に適している業種・業態などはあるのでしょうか

青山氏：すでに数十社に導入いただいており、業種・業態を問わず活用いただけると思います。ただ、その中でも標準の広告配信機能だけでは本来のビジネスゴールへのアプローチが難しい場合に、より有効にご活用いただけます。今回のDECENCIA様のケースですと、初回トライアル購入まではデータが取れているので、通常の広告配信でも最適化がかけられます。しかし、本来のビジネスゴールはあくまで「継続購入」です。今回のようにビジネスゴールまでのタイムラグが大きい場合だと効果を予測できるPrecogの価値は特に発揮しやすいと思います。

「初回トライアル購入」から「継続購入」の転換率が顕著にアップ

―DECENCIA社との取り組みの経緯はどのようなものだったのでしょうか

小林氏：DECENCIA様のサービスはWeb上で完結するビジネス動線です。「初回トライアル購入」を経てその後の「継続購入」に至る形となっていますが、当初、継続購入への転換率が課題となっていました。「初回トライアル購入」から「継続購入」に至るまでには約30日のタイムラグがあるのですが、初回トライアル購入をコンバージョン地点に設定して広告の最適化を行っていました。そこで当社のPrecogを活用することで、継続購入する可能性が高いユーザーに最適化した広告配信ができるのではないかというご提案をしたのがお取り組みのきっかけになります。

―Precog導入前は継続購入への転換率の課題にどのように向き合っていたのでしょうか

小林氏： CPAベースの運用に加え、追ってユーザーの実際の転換率を共有していただき、その都度、方針を立てていました。しかし、この施策ではどうしてもタイムラグが生じてしまうので、Precogを導入したことで、タイムリーにDECENCIA様の保有するファーストパーティデータを活用して効率を高めていく施策が取れたことは大きかったと思います。

―取り組みの中ではどのような成果が出たのでしょうか

青山氏：Precogの予測機能を活用し、まずは初回トライアル購入をしたユーザーを対象に、継続してもう一度購入する確率を予測しました。そして、この継続購入の予測確率が高いユーザーデータを広告媒体に送信して最適化支援を進めていきました。これによって、本来のビジネス目標である、継続購入という部分にコミットした広告配信が可能になります。

最終的には、継続購入の転換率は約6ポイント上がりました。また、Precogを活用しない従来の広告キャンペーンと比べてCPOが約33%改善できたということも大きな成果の1つです。

―顧客課題に合わせて予測モデルは細かく設定できるのでしょうか

青山氏：はい。今回は「継続購入」に焦点を定めたモデルを作りましたが、例えばゲームアプリのお客様であれば「課金」にするなど、予測モデルはお客様ごとの課題やKPIに合わせて、オーダーメイドで構築することができます。

―今回の実績をどのように捉えていますか

小林氏：継続購入への転換率が良かったということでお客様からも好調だとフィードバックをいただけており、今後も引き続き実施してまいります。また、トライアル購入での単価だけでなく、継続購入への転換を意識して配信ができる点はやはり大きな利点だと感じています。転換率に関しては様々なお客様でも課題の1つになっているので、その点について顧客課題をクリアにできた好事例になりました。

―複雑化していく広告主の課題に、セプテーニはどのように向き合っているのでしょうか

青山氏：おっしゃる通り、お客様の課題は非常に複雑化かつ高度化しています。一般論としては、それらの課題に対し各ソリューションで個別に解決を図るという方法が1つあるとは思います。ただ、セプテーニではそれぞれのソリューションを可能な限り有機的に掛け合わせて、大きなデータソリューション群として価値を提供していくことを目指しています。

データソリューションに関しても、当初はPrecogだけで始まったのですが、直近ではCDP/CRM周りやXYhaiといった広告施策の評価ツールも展開しています。ソリューションが増えるにつれて運用部分の難易度も上がってはいるのですが、課題が複雑になっている状況では、複数のデータソリューションを多角的に用いることで課題解決に貢献できると考えております。

ファーストパーティデータを用い、本来のビジネスゴールに近い運用を

―今後取り組んでいきたいことをお聞かせください

青山氏：現在の潮流としてCookieやIDFAの問題をはじめ、プライバシーの規制が強くなっている中で、広告運用媒体側で利用できるデータも限られてきています。それに伴い、お客様が保有しているファーストパーティのユーザーデータをマーケティングに活用していくことが今後さらに加速していくと考えております。その中で、諸々の制約で本来のビジネスゴールよりも手前のCPAで運用しているお客様はまだまだ多いのが現状です。そうした方々にもPrecogを活用いただき、制約や課題が多い環境下でもより本来のKPIに近い形で広告運用をしていくご支援ができればと考えています。

―データ活用と聞くとハードルが高く、二の足を踏んでいる企業も多いと思います。そういった企業に対してメッセージはありますか

小林氏：データ周りの専門的な部分は非常に難しい内容ですし、なかなかお客様のみでは解決しづらい点も多くあると思います。セプテーニではデータ連携に関して、導入から運用まで一気通貫で対応可能なので、ぜひ課題解決の一助になれればと思っています。

青山氏：当社のデータ事業本部では、広告の課題に限らず広くCDP/CRM、マーケティング施策全般に関してデータ活用支援をできる体制を整えております。具体的な課題が明らかになっていない段階でも構いませんので、まずは当社にご相談いただければ幸いです。

ABOUT 渡辺 龍

ExchangeWireJAPAN 編集担当

立教大学社会学部現代文化学科卒業。大学卒業後は物流企業にて海外拠点と連携し、顧客の輸出入サポート業務全般に従事。
その後、2021年に調査・コンサルティング会社シード・プランニングに入社。デジタル広告市場調査などを担当している。