ユーザーの行動にはすべて意味があり、正当に評価すべきです。この観点からも、アシスト値はインターネット広告において非常に重要な指標になると考えています。
日本の広告効果測定ツールを見ても、クリックとコンバージョンに加えて間接効果を測定できるツールは増えてきました。実際には、バナー広告やリスティング広告の出稿にCookieを利用していれば、数値を取得することは困難ではありません。
しかし、そのデータを次のマーケティングアクションにどう生かすかが重要なのです。アシストを利用すると、インターネットプロモーションのさらなる効率向上を見出すことができます。
効果最大化の例
このコラムでは未来のオンラインマーケティングで重要となってくるであろうKPIのほんの一部を紹介しました。最後に、若干ではありますが、企業のオンラインマーケティング担当者に進言させていただければと思います。
インターネット上には、広告効果の計測数値だけでなく、サイトのログデータやデータベース内の情報など、データが溢れています。
さらに今後ツールの発展に伴い、バナー広告、アフィリエイト、検索、広告配信ソリューション、消費者アンケート、オンライン上の行動/購買履歴、さらにはリアルでのアクションなど、様々なデータが1つのプラットフォームに集約されるようになります。
マーケッターは一元的に状況把握ができるようになり、それぞれのコンタクトポイントで試みる仕掛けに対する因果関係も、より可視化できるようになるでしょう。
ただ、このようなツールを導入しているだけで安心してはいけません。
貴社のビジネスモデルに即した“測定するべき”KPIを設定する必要があります。また、そのKPIを実装していくためにデータをうまく蓄積していくことが必要です。データはありすぎてもどこから手を付ければよいかが不明確になるものです。
「KPIを生かすためにデータを蓄積し・育てていく」ということを念頭にマーケティングを実施していただければと思います。
青山学院大学経営学部卒業。2004年4月オプト新卒入社。入社後、大手不動産会社、通販会社の営業に従事。 2008年1月データ分析研究所設立からの中心メンバー。
外資系光学機器メーカーを退職後、渡米。カリフォルニア州立大学サクラメント校を卒業後、2005年1月(株)オプト入社。マーケティング部配属となり、ネット広告全般のプランニングや調査など経験。現在、経営戦略部に所属し、海外の市場動向を探る。
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