AI時代のデータ基盤：『生活者DATA PLATFORM』と外部データコラボレーションが生み出す次世代マーケティング【セミナーレポート】【後編】
複数の企業データや外部データを掛け合わせる「データコラボレーション」は、プライバシー保護とマーケティング効果の最大化を両立する次世代のデータ戦略として注目を集めています。
本記事では、博報堂ＤＹグループが主催する“生活者データ・ドリブン”マーケティングセミナー『AI時代のデータ基盤：『生活者DATA PLATFORM』と外部データコラボレーションが生み出す次世代マーケティング』のレポート後編をお届けします。後編では、LiveRamp Japanの成田央縁氏が企業間のデータ連携を可能にする「RampID」の仕組みと海外の先進的なデータ利活用事例を紹介します。続くパネルディスカッションでは、スタジオアルタの堀江藍氏を交え、三越伊勢丹グループのCRMにおける実務的な集客課題をベースに、未顧客へのアプローチ方法や三方よしのコミュニケーション設計について議論します。
＜登壇者＞
成田 央縁氏
LiveRamp Japan株式会社 日本カントリーマネージャー
堀江 藍氏
株式会社スタジオアルタ 営業推進担当 マネージャー 兼 株式会社三越伊勢丹 アプリビジネスグループ事業企画部 マネージャー
木下 陽介
株式会社博報堂テクノロジーズ 執行役員 兼 マーケティング事業推進センター センター長
後 皓介
株式会社博報堂テクノロジーズ マーケティング事業推進センター 開発推進2部長
LiveRampについて
- 成田
- LiveRampJapanカントリーマネージャーの成田です。消費者のプライバシーを保護しつつ、分断されたデータを安全に繋ぐ環境についてお話しします。現在、企業が持つデータは異なる場所に散在しており、ブランドは顧客データ、媒体社はオーディエンスデータ、小売は購買データを保有しています。これらを安全につなぎ合わせることで初めて真の価値が生まれますが、現実には分断されています。私たちのミッションは、このデータの分断を解消し、企業が安全かつシンプルにデータコラボレーションを実現できる環境を提供することです。
- 成田
- 現在、マーケティングや「データコラボレーション」を取り巻く環境は大きく変化しており、大きくわけて５つ の課題に直面していると思っています。
1つ目は、プライバシー規制強化、2つ目は、その規制強化にともなうシグナルロス。「Cookie」の廃止にともない、これまでの手法 は大きな転換期を迎えています。3つ目は、データの分散化。データは1箇所に集約されるのではなく、 複数のクラウドや企業に分散管理されるようになっています。4つ目は、メディアネットワークの拡大。「リ テールメディア」に加え、航空、金融、通信など多様な企業が独自の広告メディアネットワークを構築して います。 そして5つ目は、生活者行動そのものの変化です。「AI」の普及により消費者の購買パターンが 多様化し、これに対応する必要があります。
- 成田
- これまでの10年間、LiveRampは企業が独自の「ファーストパーティーデータ」を安全かつ効果的に活用し、各メディアへ配信する基盤づくりを支援してきました。そして現在は、その次のステージとして、企業同士がデータを安全に連携して活用する「データコラボレーションプラットフォーム」への進化を支援しています。 私たちの強みは、この「データコラボレーション」を実現する高度なテクノロジーと、世界中に広がるパートナー企業やメディアとの配信ネットワークの双方を提供できる点にあります。
- 成田
- LiveRampのグローバル実績として、世界の大手企業900社以上に導入されています。 媒体社側での「ATS」導入は2万5,000社以上、広告会社パートナーは博報堂を含め70社以上とパートナーシップを構築しています。
- 成田
- 私たちは、お客様の課題や目的に応じ、4つの領域でご支援しています。
1. インサイトLALモデリング：「セカンドパーティーデータ」活用や「サードパーティーデータ」による「ルックアライクモデリング」を通じた顧客理解
2. オーディエンス構築&配信：適切なセグメント設計からメディア配信まで支援し、保有データを広告エコシステムへ繋ぐオーディエンス戦略
3. クローズドループ計測：実際の購買に結びつく「クローズドループ型」の効果測定
4. マルチパーティコラボション：複数企業が安全に連携できる「マルチパーティーデータコラボレーション」環境の提供と、独自のIT基盤構築サポート
これらソリューションはすべてモジュール型で、必要な機能から導入可能です。
また、私たちの「AI」戦略には3つの柱があります。
1. 「自然言語処理」による自動セグメント作成：複雑な「GUI（グラフィカル・ユーザー・インターフェース）」手動操作を不要にし、チャット「AI」へプロンプトを入力するだけで自動的にセグメントを構成する仕組みが実際に動いています。
2. 自社の「AI」モデルへのデータ活用：「LiveRamp」のデータを、お客様自身が構築している「AI」モデルに活用いただくことで、独自の「ファーストパーティーデータ」と掛け合わせた高精度な予測モデル構築を可能にします。
3. 様々なパートナーと連携した「AI」エコシステム構築：「エージェンティックAI」が自動でセグメントを作成できる「RampID」や、計測ツールと連携する「API」を提供しています。最近ではOpenAI様とも「コンバージョンAPI」の提携を締結し、広告のコンバージョンデータをセキュアに確認できる仕組みを実現しました。私たちは変化とともに進化し、常に繋がっています。
- 成田
- LiveRampを語るうえで最も重要となるのが、この「RampID」です。
「RampID」は、メールアドレスなどの個人情報を高度にハッシュ化・暗号化して生成されるため、同じメールアドレスであっても企業ごとに異なる「ID」として発行されます。 そのため、そのままの状態では企業間でデータを突き合わせたり、照合したりすることはできません。LiveRampは、これら企業ごとに異なる「ID」同士を安全に突き合わせて対応させることで、お互いの生データや個人情報を共有・開示することなく、企業間のプライバシーに配慮した「データコラボレーション」を実現しています。
例えば、航空会社にメールアドレスを登録して、同時にフードデリバリープラットフォームにも登録しているとします。 それぞれの会社が保有する私の「RampID」は別々の文字列になります。 しかし、私たちのシステムを通すことで、お互いの生データを共有することなく、この異なる2つの「ID」は同一人物であると安全に突き合わせ、照合することができます。
「RampID」は、メディアエコシステム全体を繋ぐ、プライバシーを最優先にした共通IDです。 個人情報を保持・共有することなく、広告配信や効果測定、パートナー様との「データコラボレーション」を安全に実現します。
具体的には、オフラインの購買データや会員データ、オンラインの行動データに加え、セカンドパーティーデータやサードパーティーデータといった様々なデータソースを安全に接続できます。これらのデータをもとに「RampID」を共通IDとしてオーディエンスを作成・管理し、目的に応じたセグメントを各メディアや広告プラットフォームに配信していくことが可能です。
そしてキャンペーンの配信後は、「RampID」を活用して広告に接触した人とその後の行動や購買を安全に結びつけることで、正確な効果を測定できます。つまり「RampID」は、データの接続、オーディエンスとしての活用、そして効果測定にいたるまで、すべてを一気通貫で管理できる基盤なのです。
- 成田
- 「RampID」を活用した3つのユースケースを、架空のデパートである「日の出屋」を例にご紹介します。
1. 既存顧客への精密なメッセージ配信を新たなタッチポイントで実現
日の出屋が保有する会員データから、過去6ヶ月間購入履歴がない休眠顧客を抽出します。これを「RampID」へ安全にハッシュ化・暗号化し、ショート動画プラットフォームや定額制動画配信サービスなどの多様な連携メディアへと安全に繋ぎます。これにより、個人情報を一切明かすことなくパーソナライズ広告を配信し、再来店を強力に促進します。
2. 既存会員の除外によるメディア予算の最適化と獲得戦略の精緻化
すでに購入履歴がある既存顧客のデータを抽出し、これを「RampID」へ変換して広告ネットワーク側へ指定することで、配信対象からあらかじめ除外してブロックする設定を行います。無駄な予算の投下を徹底的に排除し、ターゲットを未顧客のみに絞り込むことで、顧客獲得単価である「CPA」を大幅に改善します。
3. インサイトをアクティベーションへ:ラグジュアリー顧客獲得を支援するパートナー連携
日の出屋のロイヤルカスタマー、具体的には過去半年で100万円以上、購入回数20回以上のロイヤルカスタマーというセグメントと、航空会社のマイル会員を掛け合わせます。お互いの大切な顧客データを相手に譲渡・移動させることなく、「RampID」という共通のセキュリティハッシュを介して、安全に「旅行検討中の日の出屋優良顧客」という重複顧客セグメントを抽出し、特別なキャンペーン情報を配信して確実なコンバージョンを促します。
配信後は、広告接触データやKPI、購買・コンバージョンデータを安全に結合し、様々な分析が可能なプラットフォームとなっています。
- 成田
- グローバル事例として、フランスの大手小売カルフール様の取り組みをご紹介します。 カルフール様は「LiveRamp」を導入し、個人情報保護が厳しい環境下において、消費財メーカーに対してプライバシーが完全に保護された高精度な購買インサイトレポートと、クローズドループ計測をセルフサービス形式で安全に提供する仕組みを構築しました。小売が持つファーストパーティーデータを外部の消費財メーカーにセキュアに共有し、メーカー側自らが効果測定や顧客分析を自由に実行できる革新的なリテールメディアのビジネスモデルで、メーカーの売上を強力に支援しております。その結果、米国市場でのシェアを30％拡大し、世界トップ50のグローバル消費財企業のうち、実に35％の企業がこの「データコラボレーション」プラットフォームを活用してマーケティングを展開しています。
パネルディスカッション『スタジオアルタの事例から考える外部データコラボレーションの可能性』
- 後
- ここからは、スタジオアルタの堀江様を交え、小売やマーケティング現場におけるリアルな課題に対し、外部「データコラボレーション」がどのように具体的な解決を導き出せるのか、ディスカッションを進めてまいります。パネルディスカッションにおいては、堀江様が現在感じていらっしゃるグループ集客などの課題点をお伺いしながら、データ連携による解決のアプローチや可能性について意見を交わしていければと思っております。
- 堀江
- スタジオアルタは、三越伊勢丹グループのハウスエージェンシーとして、グループに貢献する宣伝施策を日々検討しています。特にCRMの起点となる集客手段は多様に活用したいと考えていますが、単に集客すれば良いというわけではなく、新しいお客様を獲得するためにどのような取り組みをすべきか、具体的には主に3つの課題を感じています。
1. 既存顧客を除いて、本当の意味で自社ブランドと接点のない「未顧客」、すなわち全くの新規客を識別するにはどうすれば良いか
2. 現在関係性の深い既存の優良顧客と、属性や行動傾向が極めて類似しているお客様の層を見つけてアプローチすることは可能か
3. これらを実現するために必要なデータ整備や環境構築はどのようなものになるのか
これらについて伺いたいです。
- 後
- 非常に多くの企業様が共通して直面していらっしゃる本質的な課題ですね。三越伊勢丹グループの事例で言えば、「データコラボレーション」によって解決できる部分が非常に多く存在すると感じております。新規顧客を獲得するためにどのようなデータの相性が良いのか、先ほどの6つのデータも含めて特定していくことが重要です。例えば、インバウンドであれば日本に来訪する旅行者や富裕層の方々であればどこにそのデータが存在するのかを見極めていきます。
御社グループが保有する「ID」と、ホテル企業や航空会社などが保有する顧客「ID」を掛け合わせ重複を比較した際、自社の顧客「ID」と重複しておらずパートナー企業様側にしか存在しない「はみ出たID」を把握できれば、アプローチすべき確度の高い「未顧客」になります。この「はみ出たID」を特定することで、「ナーチャリング」も含めて顧客「ID」ベースで効果的にアプローチしていくことが可能になります。
成田様、海外における「未顧客」の特定や既存顧客の除外事例についてお伺いできますでしょうか。
- 成田
- 海外では「データコラボレーション」が先進的に導入されております。 オーストラリアの百貨店と、グローバルスポーツブランドが、それぞれ互いの「ファーストパーティーデータ」を接続・照合したところ、顧客データの重複率は42％であることが判明しました。クロスブランド購買層が21％、新規SKUのみを購入している顧客層が32％存在することなどがデータから浮き彫りになり、セグメントを特定し、購買施策を行っています。
- 後
- 新しいお客様が存在する「外海」のデータと繋ぐことで、新しいお客様を特定してアプローチしていくことが非常に重要だと感じます。 加えて、優良顧客に近い層を見つける観点では、グループ「ID」内の優良顧客の特徴、来店頻度や購入金額といった指標に外部データを紐付けることで、「実はこういうインテントを持っている」「こういう家族構成である」といったデータ的特徴が見えてきます。これに類似した人たちを攻略していく手法は極めて効果的になりえるのかなと考えております。このあたりも海外事例など含めて補足あれば成田さんお願いします。
- 成田
- 自社の「ファーストパーティーデータ」の中から既存顧客を除外して配信を行う手法は、海外でも最もベーシックで最初に取り組まれる施策です。 そこに博報堂の「AudienceOne®」などのデータを重ね、データセットをしていくことで、配信対象となるお客様の全体像がより鮮明に見えてくるようになります。そして配信後に得られた購買データをフィードバックし、最初の想定通りであったかを検証して「PDCA」を繰り返していくことが何より重要です。
- 後
- 仮説を検証し、「PDCA」を回していけるのも不揮発な「ID」ならではの強みだと感じます。堀江様、ここまででお聞きになられてご意見やご感想はいかがでしょうか。
- 堀江
- 海外の多くの小売でそうした具体的な「IDコラボレーション」がすでに実践されているのは非常に勉強になりますし、「筋の良いデータ」と連携できる未来は、これまでのマーケティング手法を大きく変えていくのだと期待のイメージを持つことができました。
- 後
- 「ID」連携に向けたインフラ整備やプライバシーポリシーの対応、さらに「どのデータと連携すれば事業成果に結びつくか」というデータ仮説の立案は、企業のご担当者様にとって大きな負担となります。そのため博報堂ＤＹグループでは、単なるインフラ構築にとどまらず、法的な観点でのサポートから成果に繋げるデータ分析・実践の体制整備まで、包括的に支援いたします。
また「ID」の直接連携が難しい場合でも、「AI推論」を活用して学習済みスコアのみを提供するなど、外部データ利活用の第一歩を段階的に始められるようにLiveRampの活用等をご提案しております。
堀江様からいただいていた、もう一つの課題についてもご共有いただけますでしょうか。
- 堀江
- 情報をお届けする上では、お客様にとって真に有益な情報であることが絶対条件となります。しかし、購買実績などの自社データ、「内海」の情報だけでは顧客理解に限界を感じております。 例えば拡大する「インバウンド」の場合、単に来日して偶然店舗を訪問していただくのではなく、来日前の「旅マエ」の段階から「三越伊勢丹」を旅の目的地として選んでいただくための情報を確実に届けておく必要があります。しかし、どれほど素晴らしい情報であっても、お客様がすでに帰国されたタイミングで届いてしまっては意味がありません。どのような情報を、どのような適切なタイミングで届ければ、お客様を起点として企業もメディアも「三方良し」となるコミュニケーション設計が描けるでしょうか。
- 成田
- 例えば三越伊勢丹様がアメリカやオーストラリアなどの海外ユーザーに対して広告を配信していく戦略が考えられます。その際、いつのタイミングで日本に来るのか、その人がどういった媒体を読んでいるのかを分析することで顧客像を理解できます。春の桜のシーズンに来日する人と、ニセコや白馬へスキーを目的に来日する人とでは顧客セグメントが全く異なります。今後、生活者DATA PLATFORMへ航空会社様やホテルチェーン様などの参画が進むことで、「まさに今日本に来ようとしているタイミングのID」を捉え、旅行前の適切なタイミングでターゲティングしていく手法が可能になります。
- 後
- ありがとうございます。木下のパートや私のパートでもお話しさせていただきました通り、既存顧客のインサイトや背景をより深く理解し、タイミングよく価値ある情報を提供する上では、まず「インテント」を見抜くことが極めて重要となります。 「タイミングよく」という点については、今日明日といったレベルから1時間単位のレベルまで様々ですが、自社のファーストパーティーデータの中だけでは見えない「インテント」、例えば離脱の兆しや「この人はなぜこれを行っているのか」「何を欲しがっているのか」といったパーソナライズの理由や背景となる情報をしっかりと捉えていきます。 解像度を高めた上で顧客訴求のプランニングをサポートしていくことで、顧客一人ひとりの解像度が大幅に向上し、実際の事業成果へ繋がる課題解決が可能になると感じております。
今日の議論では「ID」を中心にお話ししてきましたが、博報堂ＤＹグループには独自の「富裕層マーケティングラボ」があり、世帯年収1,000万、3,000万、5,000万以上といった区分で多角的な意識調査を実施しております。その分析からは、年収クラスが高くなるほど高級ブランドに対して「品質」「クラフトマンシップ」「歴史・ストーリー」を圧倒的に重視するというファクトデータが得られております。「ID」や「データコラボレーション」は「誰に・いつ届けるか」において極めて高い効力を発揮しますが、こうした調査データや分析ナレッジを組み合わせることで、「どこで・何を訴求するか」というメッセージ領域を強力に補強できます。「ID」の直接連携が難しい場合でも、AIによる推論を用いてこれらの調査データや学習済みスコアを掛け合わせることで、より一層の課題解決に貢献できると考えております。
- 堀江
- お客様の理解をしっかり深めていかないと、結局オプトアウトを招くような一方的な発想で広告配信を行うことになってしまい、推測でペルソナを構築して情報配信を行う形になってしまうと痛感いたしました。これまではそれでも成立していたのかもしれませんが、外部データとの連携が進むこれからの時代においては、そうした感覚的なやり方は通用しなくなると未来への怖さも感じつつもそれ以上に、お客様の生活に寄り添える「データコラボレーション」がもたらす明るい可能性に大きな希望を感じました。ぜひ具体的な取り組みをご相談させていただきたいです。
- 後
- 本セミナーのアジェンダは以上になりますが、情報量がとても多いと思いますので、お問い合わせなどはお気軽にしていただければと思います。本日全体を通じて木下や私からお伝えしてまいりました通り、世の中の様々な場所に点在しているデータを安全につなぎ合わせることで、まずは生活者一人ひとりに対する解像度を極限まで高めていくこと。その上で、広告配信やCRM施策の効果を飛躍的に向上させ、不揮発な「ID」での効果検証、そして先ほど成田様のお話にもありました通りPDCAを繰り返し回していくことによって、「データコラボレーション」がクライアントのマーケティンググロースに寄与するものと考えております。
もちろん、「ID」ベースでの直接連携にはシステム面や運用面など様々な導入ハードルが存在することも、私たちは十分に理解しております。そのため、一律の導入を求めるのではなく、各企業様のご状況や環境に合わせて、「AI推論」を活用したスコア提供などを含め、段階的で多様なデータ連携手法を設計・ご提案してまいります。
こうした次世代の「データコラボレーション」を通じて、マーケティング成果の継続的な向上、ひいてはクライアント企業の事業成果への貢献に尽力してまいりたいと考えております。本日は誠にありがとうございました。
※肩書はセミナー登壇当時のものです。
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成田 央縁LiveRamp Japan株式会社 日本カントリーマネージャー日本市場におけるBtoBテクノロジー分野で15年以上の経験を持つ営業・事業開発のプロフェッショナル。グローバルSaaS・MarTech企業にて、大手企業向けのマーケティングテクノロジー、データ活用、DX推進を支援。製造業、通信、小売、航空業界など幅広い業界のエンタープライズ顧客を担当し、日本市場における事業成長戦略の立案・実行に従事している。
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堀江 藍株式会社スタジオアルタ 営業推進担当 マネージャー
兼 株式会社三越伊勢丹 アプリビジネスグループ事業企画部 マネージャー株式会社伊勢丹入社。約10年間伊勢丹新宿本店をはじめ地域グループ店舗の婦人服領域で商品のバイイング等を担当。
株式会社電通と株式会社三越伊勢丹HDSのJVへの出向ののち、株式会社三越伊勢丹にてマーケティング企画部での経験を経て
三越伊勢丹グループの宣伝業務を担う株式会社スタジオアルタに出向。
三越伊勢丹が保有するOOHの販売のほか、三越伊勢丹が保有するデータを活用した広告の開発などを担う。
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株式会社博報堂テクノロジーズ
執行役員 兼 マーケティング事業推進センター センター長2002年入社。マーケティングやコンサルタント職として多数業種を経験。2010年より研究開発職としてマーテク、アドテク、AIやXR技術を活用したマーケプロダクト開発を推進。2012年からコンテンツビジネスラボのリーダーとして、スポーツ・音楽を中心としたコンテンツビジネスの支援を行う。好きな音楽ジャンルは邦ロック。グローバルで活躍する次世代若手アーティストを日々発掘中。
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株式会社博報堂テクノロジーズ
マーケティング事業推進センター 開発推進2部長2010年博報堂ＤＹメディアパートナーズ入社。テレビビジネス部門、メディアプラニング部門を経て、2016年より研究開発職としてコンテンツファンマーケティング、アドテクノロジー、マーケティングテクノロジーの研究開発に従事。
