DACの郵便番号ターゲティング

2016年8月24日
2016年8月24日
ハンドアウト用
インターネット広告により
エリアマーケティングはどう変わるのか？
デジタル・アドバタイジング・コンソーシアム株式会社
データビジネス開発部
岩井崇明
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はじめに
2016年8月24日
ハンドアウト用
デジタルマーケティングで
いま最もホットなデータ
＝
“位置情報・位置データ”
2
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本日のアジェンダ
1.DACについて
2016年8月24日
ハンドアウト用
～会社概要とデータビジネス～
2.位置情報について
～注目される背景と活用手法～
3.郵便番号ターゲティング
～DACの居住地・勤務地推定～
4.MarketAnalyzerとの連携
～オフライン×オンライン～
5.具体的な手法・事例
6.まとめ
3
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2016年8月24日
ハンドアウト用
１．DACについて
～会社概要とデータビジネス～
4
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DAC会社概要
2016年8月24日
ハンドアウト用
デジタル・アドバタイジング・コンソーシアム
DACは、インターネット広告に関する
プランニング、コンサルティング、メディアビジネスなど、
トータルで支援するメディアレップです。
インターネット広告の黎明期にあたる1996年に設立し、
2015年12月で創業20年目を迎えました。
1996年
40億円
1,449億円
2,175名
設立
資本金
売上高（連結）
社員数（連結）
※2016年3月期/連結
5
※2016年3月末現在
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DAC提供サービス
2016年8月24日
ハンドアウト用
媒体社
広告会社
博報堂ＤＹグループ
販売
アイレップ
メディア
サービス
仕入れ
Yahoo! JAPAN
LINE
東急エージェンシー
Google
日本経済社
Facebook
朝日広告社
サービス提供
テクノロジー
サービス
サービス提供
YouTube
マッキャンエリクソン
Twitter
サイバーエージェント
日本経済新聞社
I&S BBDOなど
サービス提供
オペレーション
サービス
500社以上の
広告会社と取引
MSNなど
サービス提供
1,000社以上の
媒体社と取引
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DACの“ビッグデータ”
2016年8月24日
ハンドアウト用
Cookie数：月間4.5億UB
（PC：Smartphone 5：5）
圧倒的データ量
広告ID数：3,000万ID
（iOS:IDFA，Android:Advertising ID）
データ量：1兆レコード
国内最大級のオンライン行動データ流通を管理
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DACの “AudienceOne”
2016年8月24日
ハンドアウト用
月間4.5億ユニークブラウザのデータを保有するData Management Platform
国内のDMPベンダーの中ではデータ保有量は圧倒的No1(※自社調べ)
我々のデータを活用し様々な視点で“顧客の洞察”と“施策転換” が可能です。
︎利用企業は1,000社以上
︎豊富なデータ量による”顧客の洞察”
属性・嗜好性クラスタ約1,000保有
嗜好性クラスタのカスタマイズ可能
豊富な連携先によるエグゼキューション（一例）
-広告主-
-媒体社-
飲料系メーカー
新聞社
自動車メーカー
出版社
カメラメーカー
ポータルサイト
ソフトウェアメーカー
家電メーカー
エアライン
-広告会社-
住宅メーカー
化粧品メーカー
国立情報学研究所との協業によるデータ解析力
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DMPについて
2016年8月24日
ハンドアウト用
データ収集
ＤＭＰ
データ活用
統合
分析
分類
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“AudienceOne”の強み
2016年8月24日
ハンドアウト用
データ収集
データ活用
自社データ
プライベートDMP
ハイブリッド
外部データ
パブリックDMP
(オープンDMP)
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“AudienceOne”の強み
2016年8月24日
ハンドアウト用
データ収集
データ活用
様々な
活用先
自社データ
プライベートDMP
ハイブリッド
外部データ
パブリックDMP
(オープンDMP)
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AudienceOneのデータカテゴリ一例
A
D
A
D
AD
データの
バラエティ
興味関心推定
大カテゴリ31項目
詳細カテゴリ約900項目
リサーチパネルを基にした、
各商材への関与度クラスタも保有。
2016年8月24日
ハンドアウト用
基本属性推定
大カテゴリ9項目
詳細カテゴリ約40項目
性別
年齢
同居子供有無
世帯年収
職業
未既婚
EC/通販
購入回数
EC/通販
購入金額
ブランド志向
Hobbies
趣味
Automobiles
自動車
Finance
金融
Real Estate
不動産
Life Stage
ライフステージ
Health
健康
Beauty
美容
Fashion
ファッション
Law
法律
News
ニュース
Sports
スポーツ
Technology
テクノロジー
Gourmet
グルメ情報
Overseas
海外情報
Domestic
国内情報
Education
教育
Mobile
携帯・スマホ
Documents
各種資料
Publicatiion
出版
eCommerce
etc…
約1,000種類のクラスタ分類で属性・嗜好性を評価
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DACのDMP“AudienceOne”
2016年8月24日
ハンドアウト用
AudienceOne
デモンストレーション
※ 投影のみになります
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2016年8月24日
ハンドアウト用
２．位置情報について
～注目される背景と活用手法～
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位置情報の尺度・単位
国
2016年8月24日
ハンドアウト用
都道府県市区町村
日本
町丁目
渋谷区
東京都
座標（緯度,経度）
恵比寿4丁目 35.642251, 139.713471
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さまざまな位置情報データソース
2016年8月24日
ハンドアウト用
一概に位置データといっても、さまざまなデータソースが存在
会員登録
チェックイン
IPアドレス
GPS
WiFi
基地局
27.34.169.126
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なぜ “位置情報” ？
2016年8月24日
ハンドアウト用
なぜ位置情報が注目されているのか？
従来のインターネット広告でエリア対応は
都道府県・市区町村が限界。
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なぜ “位置情報” ？
2016年8月24日
ハンドアウト用
なぜ位置情報が注目されているのか？
スマートフォンの急速な普及に伴う
位置情報を使ったサービスの広がり
⇒ ユーザーの“詳細な位置情報”が増大
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さまざまな位置情報データソース
2016年8月24日
ハンドアウト用
一概に位置データといっても、さまざまなデータソースが存在
会員登録
チェックイン
IPアドレス
27.34.169.126
WiFi
リアル行動ターゲティング
GPS （移動データ）基地局
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リアル行動ターゲティング
2016年8月24日
ハンドアウト用
いま●●にいる人
よく●●にいた人
スマートフォン端末の位置情報からわかる
ユーザーのリアルな行動＝“移動”を基にアプローチ
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リアル行動ターゲティングでできること
行動圏でターゲティング
2016年8月24日
ハンドアウト用
プロファイリング
 いま自社店舗の近くにいる
 よく大学にいる
大学生
 よくゴルフ場にいる
 よく競合店舗の近くにいた
ゴルファー
競合店
自社店
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もうひとつの “位置” データ
2016年8月24日
ハンドアウト用
移動データ
住所データ
＝動的データ
＝静的データ
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エリアターゲティングの進化
2016年8月24日
ハンドアウト用
都道府県中心の
広域なエリアターゲティング
進化
進化
動的データ
静的データ
リアル行動ターゲティング
居住地・勤務地ターゲティングの進化
いま●●に
いる人
〒 XXX-XXXX
●●周辺に
住んでいる人
よく●●に
いた人
〒 YYY-YYYY
●●周辺で
働いている人
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2016年8月24日
ハンドアウト用
３．郵便番号ターゲティング
～DACの居住地・勤務地推定～
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DACより2つのリリース
2016年8月24日
ハンドアウト用
②7月5日
商圏分析ツール「MarketAnalyzer™」
との連携開始をリリース
①5月26日
高精度居住エリアターゲティング広告
の提供開始をリリース
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郵便番号界
2016年8月24日
ハンドアウト用
日本全国で約12万存在する郵便番号界
都道府県＞市区町村＞郵便番号＞町丁目
地図画像出典：技研商事インターナショナル株式会社「MarketAnalyzer™」
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DACの郵便番号データ
2016年8月24日
ハンドアウト用
Cookie数：月間4.5億UB
（PC：Smartphone 5：5）
居住地
郵便番号
判別データ量
判別
郵便番号判別Cookie数：月間1.1億UB
（PC：Smartphone 5：5）
全国郵便番号うち：8割カバー
国内最大級の郵便番号付きオーディエンスデータ
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ターゲティングの仕組み
2016年8月24日
ハンドアウト用
IPアドレスを分析し、家庭IP（企業IP）の位置を郵便番号単位に変換
家庭IPアドレスを
郵便番号単位に変換
指定郵便番号から
家庭
AudienceOne
IPアドレス
マスタ
アクセスのあったcookie
企業
MarketOneでターゲティング
掲載はPC＆MobileWeb
キャリア
現在位置ではなく「居住地」でセグメント化しターゲティング
（同様の仕組みで、勤務地も可能）
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広告配信ソリューション
自社開発DSP
2016年8月24日
ハンドアウト用
MarketOne
オンラインのディスプレイ広告配信システム
PC:1,000億over
Mobile:1,000億over
(Web600億,App400億)
Video:50億over
PC
SD
！
Video
インプレッション/月
 掲載面はネットワーク型＝多数のサイトに横断的に広告を掲載
 接続在庫は国内最大規模、多彩なデバイス・フォーマットに対応
 掲載面やオーディエンス、地域や時間帯でターゲティングが可能
※オーディエンスはAudienceOneのデータを活用
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現在位置ではなく居住地・勤務地
2016年8月24日
ハンドアウト用
従来型のIPアドレス
DACの郵便番号
エリアターゲティング
エリアターゲティング
大阪府エリア
ターゲティング対象
• 東京都杉並区在住
• 大阪出張中
杉並区エリア
ターゲティング対象
組み合わせると“旅行者ターゲティング”なども可能に
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郵便番号ターゲティング
特徴
2016年8月24日
ハンドアウト用
１
住んでいる場所（住所）のターゲティング
２
マルチデバイス対応
３
Webブラウザ面ターゲティング
－商圏ターゲットや、プロファイリングに適している。
－スマートフォンだけでなく、PCでも配信可能。
－データ量・在庫の観点で、配信ボリュームが見込める。
－他のセグメント項目もかけあわせ可能。（性別・興味関心）
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活用イメージ
チラシ・DMの
投下エリア居住者
2016年8月24日
ハンドアウト用
新築分譲マンションの
立地近隣の居住者
商業施設の
商圏エリア居住者
配布エリアや商圏等
明確にターゲット地域がある施策に最適
＝“居住者”を狙う施策
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プランニング例
2016年8月24日
ハンドアウト用
① 商圏内に住んでいる，
半径10KM以内
郵便番号
② 若年層の女性に，
女性＆20-30代
by AudienceOne
③ PC&スマートフォンで，
ターゲティング広告
AD
AD
33
AD
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2016年8月24日
ハンドアウト用
４．MarketAnalyzerとの連携
～オンライン×オフライン～
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“郵便番号” DACより2つのリリース
2016年8月24日
ハンドアウト用
②7月5日
商圏分析ツール「MarketAnalyzer™」
との連携開始をリリース
①5月26日
高精度居住エリアターゲティング広告
の提供開始をリリース
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MarketAnalyzerとの連携
2016年8月24日
ハンドアウト用
郵便番号をキーに“相互連携”
データ紐付キー
“郵便番号”
OFFLINE DATA
ONLINE DATA
GISのプロフェッショナル
国内最大級の郵便番号付き
郵便番号対応済み各種統計データ
オンラインデータ
商圏分析・エリアプランニング
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MarketAnalyzerとの連携
2016年8月24日
ハンドアウト用
郵便番号をキーにソリューション連携
データ紐付キー
“郵便番号”
ONLINE DATA
OFFLINE DATA
MarketAnalyzerで作成した商圏や分析した結果で
ターゲットエリアをプランニングし、オンライン広告配信
☞他のエリアマーケティング施策との連動が可能
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MarketAnalyzerとの連携
2016年8月24日
ハンドアウト用
郵便番号をキーにソリューション連携
データ紐付キー
“郵便番号”
ONLINE DATA
OFFLINE DATA
サイト訪問や広告配信結果などのオンラインデータを
MarketAnalyzerの地図データで可視化・分析
☞新しいエリアマーケティングデータとして活用が可能
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MKAプランニング例）路線ターゲティング
2016年8月24日
ハンドアウト用
特定路線周辺に住む人々に対して、一括して広告配信が可能
東急沿線の各駅から
徒歩10分圏内のエリア
 沿線立地の不動産広告
 交通広告との連動
 電鉄系カード広告
等
画像出典：技研商事インターナショナル株式会社「MarketAnalyzer™」
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MKA可視化・分析例）不動産関心データ
2016年8月24日
ハンドアウト用
ONLINEデータ
OFFLINEデータ
統計世帯数データにおける賃貸世帯比率
×
AONE興味関心-不動産
「賃貸に住んでいて今引っ越しを考えているであろう人」が多いエリア選定
…賃貸世帯数の偏差値が75以上のエリア
画像出典：技研商事インターナショナル株式会社「MarketAnalyzer™」
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MarketAnalyzerとの連携
2016年8月24日
ハンドアウト用
① 高度なエリアプランニング
エリアマーケティングで使われている商圏プランニング，エリア選定を
オンライン広告の世界にも活かす（ex，自動車*分商圏、統計データ活用）
② 住所プロファイルによるセグメントの充実
 車検データを用いた「自動車」エリアデータ・セグメント
 富裕層世帯データを用いた「富裕度」エリアデータ・セグメント
 その他の多様な「居住者プロファイリング」データ・セグメント
③ サイト訪問者の郵便番号レベル分析
AudienceOneでウェブサイト訪問者の住所を郵便番号レベルまで特定
地図上に可視化し分析するサービス
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2016年8月24日
ハンドアウト用
５．具体的な手法・事例
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2016年8月24日
ハンドアウト用
※ 詳細は投影のみとなります
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手法）商圏ターゲティングのPDCAサイクル
2016年8月24日
ハンドアウト用
① 商圏を定義しターゲティング広告配信
② 反応率データをエリアで可視化・分析
③ ターゲティングエリアを再選定
44
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事例）統計データを用いたネット広告配信
2016年8月24日
ハンドアウト用
高級商材のプロモーション実績
ターゲット
都心在住の富裕層
統計データ
郵便番号毎の富裕層世帯率
実績
高いクリック率
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手法）オンラインデータでエリア探索
2016年8月24日
ハンドアウト用
① オンラインデータで特定の「関心」セグメントを生成
② セグメントをエリアにプロットし可視化
③ エリア特性を統計データで確認・分析
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2016年8月24日
ハンドアウト用
…本日のまとめ
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2016年8月24日
ハンドアウト用
 位置情報への注目
スマホ普及に伴い“位置情報”のマーケティング活用がトレンド
 インターネット広告に活用できる2種類の位置データ
移動（リアル行動）データと住所データ
 DACの郵便番号ターゲティング
住所データ＝「居住地」「勤務地」でターゲティングが可能
 インターネット広告・オンラインデータとGIS
統計データを活用した高度なエリアプランニングを実現
オンラインデータ×オフラインデータで広がる可能性
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2016年8月24日
ハンドアウト用
インターネット広告により
エリアマーケティングはどう変わるのか？
従来の統計データ・マーケティング手法に
インターネットならではの“データ”が加わり
より立体的な可視化と施策が可能になる。
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2016年8月24日
ハンドアウト用
ご清聴ありがとうございました。
デジタル・アドバタイジング・コンソーシアム株式会社
https://www.dac.co.jp/
データビジネス開発部
[email protected]
50
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