広告の成果改善を続けていると、過去に成果が出た年齢や属性にターゲットが固定化してしまうことはありませんか？ 新規顧客を見つけるには、配信対象を広げるだけでなく、顧客の捉え方を増やすことも大切です。
今回はファミリー向けSUVを題材に、属性と興味関心を組み合わせて、ターゲット像と訴求仮説がどう変わるかを見ていくよ。
年齢を広げるだけで、新しい顧客は見つかる？
新規顧客を増やしたいなら、配信する年齢を広げればいいんじゃない？
それも一つの方法。でも、同じ30〜40代でも、家族構成や興味関心で響くメッセージは違うんだ！
……つまり、年齢の幅より「顧客をどう捉えるか」がポイントなのね。
そこで、インティメート・マージャーの「データディスカバリーエージェント」の一つ、「AIリサーチエージェント」を使ってみました。これは、自然な日本語で質問し、IM-DMPの生活者データを分析して、ターゲットの特徴や施策の仮説を探るAIエージェントです。
AIエージェントで5つのセグメントを比較
ファミリー向けSUVの新規顧客を開拓したい。30〜40代を基点に、子どもの有無、世帯年収、アウトドアや自動車への関心を組み合わせたターゲットと、条件別の推定リーチ数、購買ニーズ仮説を教えてください。
AIエージェントからは、5つの条件で次の推定リーチUUが提示されました。
※条件を段階的に追加したものと、異なる関心軸で比較したものが含まれます。棒の長さは各推定値の相対比較です。
基本条件は約5億UU。でも、子どもの有無や関心を重ねると数値が大きく変わるのね。
大切なのは少なく絞ることじゃないよ。どんな人にどんな価値を届けるかを具体的にすることなんだ。
人数の少ないセグメントが、必ず成果のよいセグメントとは限らないものね。
同じSUVでも、刺さりそうなメッセージは違う
今回の分析からは、生活スタイルや関心の違いに合わせたクリエイティブの切り口も考えられました。
アウトドアに関心があれば、SUVを買いたいと判断していいの？
そこは違うよ！ 興味関心がわかっても、購入意欲や広告効果を直接証明したわけじゃないんだ。
つまり、次に試す広告メッセージの仮説ができたということね。
例えば「子どもあり」の層には安全性・使いやすさを、「アウトドア・自動車関心」が重なる層には積載力や週末のレジャー体験を訴求する、といったテストが考えられます。成果の優劣は、実際の広告配信で確認する必要があります。
約10億デバイス規模のデータで、何ができる？
IM-DMPでは、調査パネルから得られた属性情報にWeb上の行動データを組み合わせています。パネルと似た行動特性を持つユーザーに属性を推定することで、大規模な分析に活用できます。ただし、すべての属性がアンケートで直接確認されたわけではありません。
10億デバイスすべてにアンケートを取っているわけではないのね？
そうなんだ！ 調査の回答とWeb行動の特徴を組み合わせ、似た行動をするユーザーの属性を推定しているんだよ。
直接観測したデータと推定したデータの違いも理解して使いたいわね。
まとめ｜データで「次に試す仮説」をつくる
新規顧客の発見では、「何人に配信できるか」と同じくらい、「誰に、どんな価値を届けたいか」が重要です。属性・家族構成・興味関心を組み合わせることで、顧客像と広告訴求の仮説を具体化できます。
AIエージェントは答えを決めるものではなく、データを手がかりに仮説を発見し、試すためのパートナーなんだ。
インティメート・マージャーのブース（C-21）では、データディスカバリーエージェントを使ったデータ分析・ターゲット発見の考え方をご紹介します。
iM（アイム）くん｜IMマーケティングニュースのデータ活用ナビゲーター
好奇心旺盛で、いつも前向き。「まずやってみよう！」がモットーなんだ！
IM-DMPをはじめとするデータやAIの活用方法を、マーケティングの身近な課題や具体例を交えながらわかりやすく解説するよ。
冷静で分析が得意なパートナー・Mia（ミア）と一緒に、データから新しい仮説やインサイトを発見し、マーケティングの次のアクションにつなげていくんだ！
