顧客データ起点のデュアルファネル®広告運用

AD×CRMの最先端ソリューション「x-stack」

「予測LTV(pLTV)スコア」による各種データの融合

デジタル広告では、媒体の自動入札機能が進化した結果、Web上の行動に基づく高精度なユーザーターゲティングが可能になりました。しかし、Web上でのコンバージョン後の行動、すなわち来店を起点とし、店舗での購買、成約、LTV(顧客生涯価値:Life Time Value)までの一連の流れといった、企業が保有している顧客ごとのCRMデータまで加味したターゲティングは困難なケースがほとんどです。電通デジタルでは、Web上のデータと自社保有データのギャップを埋める予測スコアのモデリングと、予測スコアを自動入札に反映させる運用を提供可能です。オンラインデータのみで最適化していた既存広告運用と比べ、企業のより深いビジネス指標であるLTV向上に直結したデジタル広告運用を提供することが可能です。

  • オンライン行動とオフライン行動のギャップを埋める予測スコア

    pLTV(pLTV:predicted Life Time Value:予測顧客生涯価値)スコアは、ターゲット精緻化、入札、KPIシフト、クリエーティブの全方位に活用可能です。


pLTV(予測LTV)スコアによる全方位の広告運用改善

pLTVスコアは、既存顧客へのアプローチの最適化のみならず、高いLTV見込み顧客の新規獲得にも利用でき、キャンペーンの全体最適化に役立ちます。
個別のユーザー粒度での予測スコアをもとに、

  • ターゲットセグメントの分類の精緻化

  • プラットフォームの自動入札学習の強化

  • クリエーティブの訴求要素の最適化

  • KPIの予測スコアベース化による評価の正確性向上

といった全方位の施策に連携し、従来の媒体データに閉じた運用から一歩進み、企業のCRMデータまで活用したデュアルファネル®によるアプローチが実現します。


  • pLTVによる全方位マーケティングアプローチ

    オフラインの行動は企業の基幹データベースに格納後、媒体側に連携して初めて活用可能になります。適切な機械学習のためにpLTVを付与することで、正しく機械学習を推進し、機械学習を阻害する要素を回避します。