マーケティングはパーソナライズ化へと進み、その前提としてオートメーション化が必須となる。最近では、メールベースのキャンペーンマネジメント・システムが低価格化（SAASタイプ）し、いよいよ、多くの企業でパーソナライズ化の導入が可能になってきた。そして広告の世界においても、リターゲティングのテクノロジーは進化し、もはやサイト外／サイト内の区分けすら意味をなさなくなりつつある。本資料では、ログ解析の次にあるものとして、主に、サイト内バナー及び、リターゲティング広告のパーソナライズ化に焦点をあて、GDOの今後の取組を説明する。

1. オーリックユーザー会
ログ解析 の次 にあるもの
マーケティング部 中澤伸也
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2. お話させて頂くのは私です。
名前：中澤伸也
会社：（株）ゴルフダイジェスト・オンライン
部署：マーケティング部／経営管理部
連絡： shinya_nakazawa@gdo.co.jp
【職務経歴的な】
ルーツ ： 売場（ソフマップの電子楽器コーナーフロア長）
～（株）ソフマップ １０年間くらい ～
アルバイト → 店員 → フロア長 → バイヤー兼ＭＤ
→ EC 立上プロジェクトメンバー → CRM 部（マイニング）
→ 新店舗立上 PM → 営業企画 → 経営企画経営管理担当
～（株）ゴルフダイジェスト・オンライン ６年くらい ～
ログ／データマイニングチーム立上げリーダー → マーケティング部責任者
→ 情報システム整備 PJPM （ BI ・ DWH ・ログ） → 全社システム再構築
PJPMO
→ 全社マネジメント体系構築 PJPM → 経営管理部立上げ部長兼任
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3. GDO のご紹介と
ログ活用状況
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4. GDO のご紹介
■ ゴルフ総合サービス
■ インターネット専業
■ コンシューマビジネス
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5. GDO のサイトパワー
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6. GDO におけるログ利用環境の遷移
2007 年 RTmetrics 活用全社展開／
ログ帳票整備
2008 年 ログ帳票を用いた事業部門 PDCA 体制構築
2009 年 ログ帳票を用いた事業部門 PDCA 定着
2010 年 情報システム強化（ AM ／ DWH ／ BI 導入）／
全社 KPI マネジメント体型構築
2011 年 サイトリニューアル（ URL 整理）／
全社 KPI マネジメント強化
2012 年 産学協同データマイニング／
パーソナライズ＆オートメーション構築
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7. 情報活用の 4 段階と次のステップ
パーソナライズ＆オートメー
2012 年 ~
ション
高速化
情
報
価
A 知恵化
C
P
D
仮説→企画→実行→測定
2008 年
値 ~2011 年
知識化 レポート化 × 解釈
×
情報化 集計システム
2006 年
~2007 年
データ データ収集インフラ
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8. なぜ、パーソナライズ＆オートメーションなのか？
マーケティング施策の、精度と ROI 向上に
最も有効性が高いから
• 施策精度の向上
 内容／タイミング／頻度といった要素が、個人最適されれば、されるほど
、施策の実現精度は向上していく。
 精度が向上していけば、無駄打ちが減少し、 ROI は向上していく。
• オートメーション化
 オートメーション化により、人的リソースに頼らない施策運用が可能とな
り、費用が固定費化される。
 また、現実問題として、個別最適を実現する為には、オートメーション化
が前提に無いと、運用は不可能。
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9. なぜ、今取り組むのか？
パーソナライズ＆オートメーションの運用を
実現する環境が整いはじめたから
• SAAS 型キャンペーンマネジメント・システム登場
 ブレインパッドのキャンペーンコマンダー、 Reponsys 社の Reponsys 等
、 IBM のユニカや、 SAS 以外の選択肢が拡がり、導入ハードルが一気に
下がったため。
• Web 広告のパーソナライズ化が可能に
 アドテクノロジーの高度化により、リターゲティングの分野において、急
速にパーソナライズ化が進んでいる。現在、多くのベンダーが、一歩先と
して、 AD の CRM 化にも取り組み初めている。
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10. 拡大✖専門分科し続けるマーケティング領域
リーチ拡大 マインドシェア拡大
認知 訪問 会員登録 初回購入 再購入 相互利用 離反防止 推薦
プマ 広域媒体（ TV 、ラジオ、雑誌）
ロス リアルチャネル（ゴルフ場、練習場
等）
マーケティング部門がカバーしなけ
ディスプレイ広告
ア ればいけない領域は、年々拡大✖専
ウ
ト
LSTG 門分科を続けている
ス
アフィリエイト
ト
ア
リマーケティング
イ SEO
ト
ン
ア
ス プレゼント・キャンペーン
シ 自社サイトのソーシャル化
ソ
ャ ー
ル Facebook ファンページ
ダ マス メールマガジン
ケイ
テレ パーソナライズ・メール
ィク パーソナ
ント リゼー パーソナライズ・プロモーション
グマ ション
商品レコメンデーション
ー
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11. GDO が実現したいパーソナライズ＆オートメーション
顧客ステージは来訪から離反までの全領域
よって媒体はメール及びサイト内外バナーまで
来訪～会員 会員～顧客 顧客～優良 完全離反
顧客ステージ ターゲットとなり得るもの 会員登録済みだが、まだ購 実際に商品購入・有料サー 来訪離反しており、メール
の、まだ会員登録を行って 入・有料サービス利用のア ビス利用などのアクション も拒否されリーチできない
いない層 クションを取ってない層 を取った層 元顧客
DM
対象領域
E メール
サイト
内
バナー
サイト
外
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12. 実現にあたっての必須要件は？
（個別アクションを実行するための）
行動情報と会員マスタの紐付け
（個別のアクションを立案するための）
行動情報・購買情報の DWH への蓄積
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13. 会員マスタとログデータの紐付け
RTmetrics
ログ DWH
（ RT-AM ）
暗号化
された ID
会員 ID
暗号化
JOIN DWH
（データマート）
Cookie
ETL 暗号化
された ID
基幹システム 会員 ID
会員 ID 暗号化 DWH
（会員マスタ） （会員マスタ）
非暗号化
date page
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14. GDO の情報システム環境
会
DWH
員 DWH Platform BI Platform
マ 基幹系データ
基幹系データ
に マーケティング担当者
ス マーケティン
蓄 ETL DWH グ
タ MK コックピット KPI レポート
積 会員情報 会員分析
と
し レポート
紐 DataStage
て
付 予算
ゴルフ場営業担当者
い 予実管理
け レポート
る
ら アクセスログ
アクセスログ
点 解析データ
解析データ ゴルフ場営業 トレンド予測
れ ログ解析システム サポート レポート
が
た 自由分析
最
ロ
アフィリエイ
アフィリエイ
大
ト
ト
グ
統合管理
統合管理
アフィリエイト データアナリスト・ＥＵＣ
の
データ
デ 統合管理システム
特 ー
Phase 2
色
タ
を
Phase 2 Phase 3
経営層・マネージャー 財務 KPI
Phase 3 ダッシュボー
ワークフロー ド
KPI マネージメン 顧客 KPI
ト ダッシュボー
ダッシュボード ド
営業 KPI
財務会計
財務会計 ダッシュボー
ド
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15. なぜ、 RTmetrics なのか？
ログデータを DWH に安価に蓄積できるツールが
他に無かったから
✕ ログ解析ツール
○ ログデータ・キャプチャーツール
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16. GDO が構築する
マーケティングオートメーション環境
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17. GDO が目指す「統合リレーションシップ・プラットフォーム」
• 主要３顧客接点「メール✕サイト内バナー✕サイト外広告」にお
いて、個客毎に最適化された「タイミング」「頻度」「内容」で
情報配信可能な環境を構築し、 LTV 最大化を目指す。
データ エンジン 顧客接点 LTV 向上
メール CRM エン
ジン
企業内データ
（顧客マスタ等） AD
DSP
会員 ID 連携
R2AD エンジン
行動データ
自社
（ AD タグ取得）
サイト
※R2AD ＝ リレーションシップ・ リターゲティング広告
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18. GDO が目指す「統合リレーションシップ・プラットフォーム」
「キャンペーンマネジメント・システム」
IBM のユニカ等が有名であったが、最近、導入ハードルの
低い SAAS 型のサービスが登場。 GDO としては現在 SAAS
型の導入を目指し FS 中。
データ エンジン 顧客接点 LTV 向上
メール CRM エン
ジン
企業内データ
（顧客マスタ等） AD
DSP
会員 ID 連携
R2AD エンジン
行動データ
自社
（ AD タグ取得）
サイト
※R2AD ＝ リレーションシップ・ リターゲティング広告
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19. GDO が目指す「統合リレーションシップ・プラットフォーム」
「リレーション＆リターゲティング広告」
現在、様々な会社が参入開始している段階で、会員マスタ
との連動まで踏み込んだサービスを提供している企業は無
データ い。
エンジン 顧客接点 LTV 向上
GDO としては、ベンダーと組み、自社の目指すサービス
を開発する事を想定している。
メール CRM エン
ジン
企業内データ
（顧客マスタ等） AD
DSP
会員 ID 連携
R2AD エンジン
行動データ
自社
（ AD タグ取得）
サイト
※R2AD ＝ リレーションシップ・ リターゲティング広告
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20. R2AD （リレーションシップ・リターゲティング）とは何か
• 一言で言うと
 リターゲティング広告の進化系であり、広告クッキーで取得されるデータ
に加え、企業内データを紐付けた個客データ（行動・購買・デモグラフィ
ック属性）に基き、「内容」「頻度」「タイミング」がパーソナライズ化
された広告を配信する。
個客別配信
内容 頻度 タイミング
行動データ 会員 ID 連 企業内データ
（ AD タグ取得） 携 （顧客マスタ等）
個客 データ
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21. リターゲティング広告との違い
• 従来のリターゲティング広告と何が違うのか
 通常のリターゲティングのクッキー取得情報（行動情報）に加え、企業内
に既に蓄積されている顧客データ（ローカルデータ）を、セグメントとし
て使用できる点。（企業の会員 ID と広告クッキーの連携が前提）。
 これにより、顧客優良度に応じた広告配信、サイト外での会員別価格表示
等が可能になり、サイト外広告を用いた「ＣＲＭ」が可能になる。
【従来のリターゲティング】 【 R2AD 】
▼ 自社サイト閲覧 ＋更に以下情報を追加
・閲覧ページ、商品 ・優良顧客度
・来訪回数、頻度 ・デモグラフィック属性
・コンバージョン状況 ・メルマガ取得有無
▼ 他社サイト閲覧 ・データマイニング結果反映
・スポーツ関連サイト閲覧有無 ・離反性向
・クラスタリング等
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22. ローカルデータが使えるという事は？？？
• O2O
 店頭など、オフラインの個客データを、オンラインプロモーションに利用
する事ができる。
• 顧客属性
 ログで収集できない、顧客属性をオンラインプロモーションに利用する事
ができる。
• データマイニング
 データマイニングの結果、モデル等をオンラインプロモーションに利用す
る事ができる。
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23. メール CRM との違い
• 特徴や得意不得意が異なるため、両者を組み合わせて使っていく
事が基本となる。
メール CRM R2AD
アプローチ方法 行動を直接的に促し、決定的な マインドシェアを高め、ゆる
きっかけを与える。 やかに行動を促す。
接触効果の持続時間 短い 長い
盛り込める情報量 多い 少ない
到達精度 高い 低い
・完全なプッシュ型ツール ・プッシュ型とプル型の中間
に位置するツール
接触できる頻度 少ない 多い
接触できる対象 約 8 万 UU （会員の 5 ％程度） 約 80 万 UU （広告クッキー保
・非会員✕ 持期間に依存）
・非来訪者✕ ・非会員○
※ メルマガ開封者のみ。 ・非来訪者○
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24. 海外事例 （ダラー・レンタカー）
Engaged ―― E メールなどのコミュニケーションに対 して反応 がある顧客
→「 オトクな料金 で今 すぐに予約」
Unengaged ―― E メールなどのコミュニケーションに対 して反応 がない顧客
→「 オトクになるのを知 ってましたか？」
Not opt-in ―― （予約 はしているが） E メールなどにオプトインしていない顧客
→「 オトクになる情報 は Twitter で」
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25. GDO が求める R2AD の要件
• サイト外のみならず、サイト内でも利用できる事
 外部 DSP 、 SSP の広告枠のみならず、自社サイト内バナーに使える事
• LPO としての機能がある事
 A/ B テスト等、通常の LPO エンジンとしても使える事
• 会員 ID と連携し、自社 DWH やマイニング結果を反映できる事
 DWH 内の会員属性、購買履歴、各種会員フラグによるセグメント
 データマイニングによるセグメント情報への反映
• フリクエンシーコントロールができる事
 配信開始✕停止（期間）を、個客別にコントロールできる事
 期間内の配信頻度を、個客別にコントロールできる事
• 商品レコメンデーションと会員価格表示ができる事
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26. 具体的にどのようなリレーションを実現するのか （例）
• 未来訪経験者
 未来訪者を特定し、社名認知の刷り込みと来訪きっかけを提供
• 初訪問した非会員
 サイト外において、初来訪から１週間のホットな期間のみ、高頻度に GDO の
サービス紹介を露出。（１週間リアクションが無ければ諦める）
• 高頻度来訪の非会員
 来訪離反しない限り、サイト外での露出は行わない（コスト圧縮）。
 サイト内では、会員登録キャンペーンを優先的に表示。
• 商品購入経験無しで、商品詳細ページ閲覧
 サイト内＆外で、閲覧から１週間のホットな期間のみ、「初めて購入で○○ポ
イント提供」キャンペーンを露出。
• 優良顧客や高頻度来訪者の来訪離反者
 サイト外で、個客毎に「来訪離反した」と思われるタイミングから、一定期
間、「個客セグメント毎に適した」広告を高頻度露出する。
 会員レベル別の商品レコメンドをサイト外で高頻度露出。
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27. 方向性
CRM ？？？
お客様に寄り添う
マーケティングの実現
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28. パーソナライズ・プロモーション プラットフォーム
【広告媒体 サイト】
バナー広告
ビュースルー
解析データ 第三者配信システム
商品レ
コメン
Personalize Tool ド
（レコメンドエンジン）
【自社 サイト】
USER ITEM
DB DB リアルタイム
ログデータ
Ｒ
受渡しデータ Ｔ
メ アトリビュー
バナー広告
ト ション解析
データ
商品 リ
マスタ
ク
TAG1
商品レ ス
蓄積 コメン
会員マ 購買履 TAG2
ログ
スタ
データ
歴 ド
TAG3
DWH
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29. ご清聴ありがとうございまいした
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