A20_リテールメディアという新しいデータ活用 〜 ポスト Cookie 時代のブランドメーカーのデジタル戦略 〜 [Microsoft Japan Digital Days]
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株式会社アドインテ 取締役副社長兼COO 稲森 学 氏 株式会社アドインテ プロダクト開発Div 藤崎 史郎 氏 日本マイクロソフト株式会社 松崎 剛 海外で開発が進められ多くの成功事例が出来つつあるリテールメディアという新しい広告市場が、ここ数年日本でもリテールメディア構築の事例が急増しています。リテールが保有する ID-POS データなど、オンライン、オフラインデータを活用し、高度なマーケティングが可能なリテールプラットフォーマーが台頭しつつあります。ユーザーのタッチポイントをデータ化し、分析データをもとにデジタル広告など One to One コミュニケーション施策を可能にするリテールメディアの活用が、ポスト Cookie 時代におけるブランドメーカーの活用事例をご紹介します。 【Microsoft Japan Digital Daysについて】 Microsoft Japan Digital Days は、お客様が競争力を高め、市場の変化に迅速に対応し、より多くのことを達成することを目的とした、日本マイクロソフトがお届けする最大級のデジタル イベントです。4 日間にわたる本イベントでは、一人一人の生産性や想像力を高め、クラウド時代の組織をデザインするモダンワークの最新事例や、変化の波をうまく乗り切り、企業の持続的な発展に必要なビジネスレジリエンス経営を支えるテクノロジの最新機能および、企業の競争優位性に欠かせないクラウド戦略のビジョンなどデジタル時代に必要な情報をお届けいたしました。（2021年10月11日～14日開催）
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Mais de 日本マイクロソフト株式会社
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- 1. Microsoft Japan Digital Days *本資料の内容 (添付文書、リンク先などを含む) は Microsoft Japan Digital Days における公開日時点のものであり、予告なく変更される場合があり ます。 #MSDD2021 日本の小売店をメディア化する 「リテールメディア」 〜1日に3億件以上をさばく データが命の広告プラットフォーマー 分析システム刷新の裏側〜 取締役副社長兼COO 稲森 学 # A20 プロダクト開発 ジェネラルマネージャー 藤崎 史郎
- 2. 社名 ： 株式会社アドインテ 設立日 ： 2009年4月3日 代表者 ： 代表取締役 十河慎治 従業員数 ： 101名(2020年4月時点) 資本金 ： 4億7千万円 所在地 ： 京都:東京:大阪:名古屋:高知:韓国:上海 主要株主 ： 株式会社ベクトル 株式会社三越伊勢丹イノベーションズ 株式会社ビジョン 博報堂DYホールディングス 株式会社ファミマデジタルワン 株式会社クロスベンチャーズ 三井物産株式会社 株式会社東京ドーム 株式会社新生銀行 株式会社丸井グループ グローリー株式会社 株式会社ヒト・コミュ二ケーションズHD オリエンタルランドイノベーションズ 大日本印刷株式会社 事業内容 ： OMOマーケティング IOT端末開発 リテールメディア DMP構築 【メディア掲載】
- 3. 3 受賞歴 RETAIL AI TECHNOLOGY アジア太平洋 TOP10社 Japan Partner of the Year ２０２１ リテールアワード受賞
- 4. 稲森 学／MANABU INAMORI 株式会社アドインテ デジタルトランスフォーメーション Div 1986年生まれ。35歳。 通信会社で営業として働き20歳で起業。 24歳で自身の会社の株式を売却し、株式会社イーファクター大阪支社立ち上げに従事。 その後、2度目の起業で、SNSに特化したマーケティング会社を設立。 2016年に株式会社アドインテと合併し副社長に就任。 アドインテでは、DX推進事業部とセールス部門を統括。 その他、資金調達や新規サービス立ち上げ、アライアンス業務など幅広く担当。 ﾏｰｹﾃｨﾝｸﾞ戦略 統括 兼ﾌﾟﾛｼﾞｪ ｸﾄﾘｰﾀﾞｰ 取締役副社長兼COO 4 【講演実績】 ・リテールAI研究会 ・リテールテック基調講演 ・月刊MD ブランドメーカー向け リテールメディア活用. など
- 5. AdInte DMP クラウド・プラットフォーム リテールメディア スマート自販機「AIICO」 スマート・サイネージ 地理情報デジタル広告「AIGeo」 ロケーション分析「AIBeacon分析」 既存データの価値向上や新たなデータを創出し データ統合による分析・データ活用戦略を支援するDXソリューション
- 8. Wi-Fi Sensor Bluetooth AIBeacon SDK ❶ LINEクーポンも配信可能 ❷ アプリ不要でデータ収集可能 ❸ BluetoothとWiFiの検知が可能 国内及び米国、中国、韓国にて特許を取得 特許第5713249号「マーケティングシステム及びマーケティング方法」 スマートフォンのセンシング 人流計測・混雑度計測・滞在時間計測 国内最大のメッセージプラットフォーム LINEへプッシュ・クーポン等配信 スマートフォンへの情報配信 LINE / SDKアプリへ地域情報の配信 独自開発IOT端末 3つの特徴
- 10. 39 位置情報 広告配信 リテールメディア DMP・CDP オンライン・オフライン ユーザー分析基盤 3つの事業領域 Data analysis Advertising Data Management Platform
- 12. 決済項目 販売数 メンズウェア 1024 テニス 938 ウィメンズ・ジュ ニア ウェア 715 ゴルフ用品 683 スイムウェア 671 野球 661 アクティブ 644 ウェルネス 631 サッカー 619 シューズ 619 全訪問者の行動履歴 POS項目 購入数 テニス 152 ゴルフ用品 90 ゴルフウェア 78 メンズウェア 70 野球 67 ゴルフクラブ 63 ウィメンズ・ジュニ ア ウェア 60 コンペスポーツ 57 シューズ 57 スイムウェア 46 高額決済者の行動履歴 屋内行動 ヒートマップ分析
- 13. 来店ユーザー属性分析
- 18. 位置情報を活用した広告配信 2
- 23. 広告業界に参入する小売業
- 24. Confidential Copyright © 2021 AdInte co.,ltd All Rights Reserved. 2つの成功モデル：ウォルマート 広告分野に急襲を 仕掛ける米ウォルマート 競合も続々参入 • ウォルマートは、メディアプラットフォームとして立ち位置を確立することで、広告ビジネスで 成功しようと躍起に。ウォルマートの売りは顧客のトランザクションデータを制御し、ブランド はこれによってターゲティング広告を配信できる。 ウォルマートが躍起になって立ち上げようとしているような小売メディアは、2016年から頭角 を表してきている。
- 25. Confidential Copyright © 2021 AdInte co.,ltd All Rights Reserved. 2つの成功モデル：クローガー Amazon広告と競う クローガー が行っていることすべて 盛り上がりを見せるリテールメディア 〜クローガー（Kroger）が再び広告商品の強化に取り組む〜 リテールメディアの差別化として、オンラインとオフラインの 売上データを結びつけるサービスを推進している。 リテールメディアでクローガーと競合しているのはAmazonだけでなく、 ウォルマートやターゲット、ベスト・バイ、ホーム・デポなども同様。 とはいえ、クローガーは他社よりもリテールメディアへの参入が早く 早期の段階からAmazonのライバルと目されてきた。
- 26. メディア開発案件 発生前 メディア開発案件 発生後 クローガー・モデル • 「顧客第一戦略」を実現の為、買収・ 提携などによりCRM機能を継続的に 拡充 • CRM機能の拡充の結果、様々なメデ ィアサービスを展開するまでに進化 ウォルマート・モデル • 自社メディアをSSPとして束ね、 一括運用且つ販売できるプラット フォームを構築（Walmart Connect） • THE Trada DeskのDSPとの連携により 、多様なメーカー広告を集稿する仕組 みを実現 CRMを起点とした インストアメディア展開 CRMを進化させる ”分析運用機能”の整備 自社メディアを束ねた一括運用 の仕組みの構築 大手広告代理店DSPとの連携 (直近解消予定？) Model Key Driver 米国における2つの成功モデル
- 29. ID経済圏に意外な企業が名乗り ツルハドラッグが広告事業参入 広告技術開発ベンチャーとツルハAD プラットフォーム開発。 年間1200万人のID-POSデータを活用した広告事業に参入。 国内事例 ： ツルハホールディングス IDにひも付く購買データを活用したツルハADプラットフォーム。 デジタル広告という新事業を開発し、外貨を稼ぎ始めている。 開始間もないツルハの広告事業は、順調に広告主を獲得できて おり、食品、日用雑貨、美容品などさまざまなメーカーの配信実績 を作りだしている。 ツルハ決算月の21年5月末までに広告事業の目標売り上げを 達成し、すでに億単位の売り上げとなっているという。 ツルハの広告事業の売上げは既に億単位 引用：https://xtrend.nikkei.com/atcl/contents/18/00489/00005/
- 30. リテールメディアとは
- 31. Confidential Copyright © 2020 AdInte co.,ltd All Rights Reserved. リテールメディアDMPとは 31 全てのユーザータッチポイントをデータ化し【蓄積・統合】 ユーザーを分析を基に様々な施策を可能に アプリ内データ 購買データ サイト行動 データ 会員登録情報 様々なデータソース リアル/デジタル×自社/他社 データ蓄積 個客判定 施策実施 ONE to ONEマーケティングプラットフォーム フラグ立て・セグメンテーション プロファイル/購買状況 サイト内 個別最適化 メール マガジン AD デジタル 広告 SNS APP アプリ リアル行動 データ DMP デジタル サイネージ
- 36. 配信事例
- 37. Goals Retail l JP l | AdWordsBlog| 事例：ジョンソン・エンド・ジョンソン 結果 過去に活用したデジタル広告ではなく、 ドラッグストアのID-POS連動型広告を 活用し、購買データを元にセグメントを 抽出し、SNSなどのメディアで配信。 競合商品購買ユーザーや、自社商品離 反ユーザーに対して、YouTube, Facebook、 Twitterへ動画クリエイティブによる配信。 目標 アプローチ 【某大手ドラッグストア ID-POS連動型DSP広告配信】 マウスウォッシュのパイオニアとして市場を牽引し国内売上NO,1マウスウォッシュ。 ID-POS連動型広告を活用し、ドラッグストアへの来店促進と商品の訴求ポイントを配信。 デジタル施策により、ドラッグス トアへの来店促進と自社ブラン ドの購買促進。 今までの分析不可だった 購買行動変化を分析し 次回の効果的な施策へ繋げる。 同カテゴリ売上が、施策前比１０２％に対し 自社ブランド売上は１３０％となった。
- 38. Confidential Copyright © 2020 AdInte co.,ltd All Rights Reserved. 38 リテールメディアの課題 配信母数の最大化
- 39. Confidential Copyright © 2020 AdInte co.,ltd All Rights Reserved. リテールメディア構築の課題 リテールメディアで活用できるデータは デジタル会員＝オンラインデータが中心 カード会員 8 2 X デジタル 会員 非会員 39 ユーザー母数の最大化が課題
- 40. Confidential Copyright © 2020 AdInte co.,ltd All Rights Reserved. POSデータとAIBeaconデータ連携 ID POSの会計日時とAIBeaconの接触日時の連携で カード会員・非会員のデータ化が可能 データ 項目 ID POS AIBeacon 1599174092 1599174092 購買 品目 来店 頻度 突合 来店 頻度 店外 行動 属性 会計 日時 接触 日時 端末 情報 40
- 41. Confidential Copyright © 2020 AdInte co.,ltd All Rights Reserved. AIBeaconで広がるリテールメディアの可能性 41 with AIBeacon 顧客コミュニケーション領域の拡大による データ価値と収益化を最大化 without AIBeacon カード会員 デジタル 会員 非会員 カード会員 デジタル 会員 非会員
- 42. Copyright © 2021 AdInte co.,ltd All Rights Reserved. オフラインをデータ化するソリューション 新たなオフラインデータを創出し既存データ価値を最大化 42 AIBeacon AIカメ ラ NFCタグ 赤外線 ソリューション 来店行動 属性情報 混雑状況 売価最適化 オフラインデータ 顧客理解 購買体験向上 メディア価値向上 配架商品戦略 ・リアルタイム配信 ・状況に応じた適切な価格 ・来店目的顧客分類 ・購買実績顧客分類 ダイナミック プライシング 商品データ取得 ロイヤル カスタマー化 離反防止 併売率向上 による売上増進
- 43. ブランド認知 関心・理解 購買意向 比較検討 購買 リピート 購買データ起点の マーケティング TVCM （テレビ視聴データ） デジタル広告/サイト/SNS （各メディア接触行動データ） 販促施策のデジタル化 （販促CP行動データ） 流通店舗 （IDPOSデータ/来店行動データ） EC （EC購買データ） TV リテールメディアを起点として変革する広告領域は デジタル広告から地方CMまで 43
- 48. 藤崎 史郎／SHIRO FUJISAKI 株式会社アドインテ 開発プロダクト Div 1976年生まれ。45歳。 26歳からプログラマーとしてIT業界に入り、基幹システムの開発・保守を行いその後、 民間研究機関で技術研究補佐を務めた後に、ベンチャー企業に転職しパブリッククラウ ドを利用したWebサービスの開発に従事、その後何度かの転職を経て 2016年にアドインテに入社。 現在は開発プロダクトDivのマネージャーとしてAdInteDMPやリテール向けDMPなどの 開発のPMとしてシステム開発を行っている。アライアンス業務など幅広く担当。
- 49. システム概要図 49 クライアント アドインテシステム ID-POSデータなど リテール向けDMP/CDP AdInteDMP AiBeaconSystem 外部サービス接続 ETL 解析前データ 解析処理 AIBeaon Data 位置情報データ 広告ID その他 店舗解析結果 商圏解析結果 POS解析結果 広告配信ターゲティング 広告配信レポート ：
- 50. ETL処理 50 クライアント アドインテシステム ID-POSデータなど リテール向けDMP/CDP AdInteDMP AiBeaconSystem 外部サービス接続 ETL 解析前データ 解析処理 AIBeaon Data 位置情報データ 広告ID その他 店舗解析結果 商圏解析結果 POS解析結果 広告配信ターゲティング 広告配信レポート ： ■ETL処理 ・外部サービスへの接続はAzureFunctionsで接続設定を行うこと で自動接続を実現 ・ETL処理はサンプルデータから型推定を行いAdInte共通DMP データフォマットへのデータマッピング設定を行いAzureFun sionsで実装し、複雑なETL処理はHookポイントを設けData Bricksで処理を行う ・永続データはSynapseAnalyticsへ格納
- 51. 解析処理 51 クライアント アドインテシステム ID-POSデータなど リテール向けDMP/CDP AdInteDMP AiBeaconSystem 外部サービス接続 ETL 解析前データ 解析処理 AIBeaon Data 位置情報データ 広告ID その他 店舗解析結果 商圏解析結果 POS解析結果 広告配信ターゲティング 広告配信レポート ： ■解析処理 ・AIBeaconやその他の情報をDataLakeで管理し SynapseAnalyticsやDataBricksを利用し数百億 にもなるビックデータを解析 ・解析結果の可視化はPowerBIを利用
- 54. © 2021 Microsoft Corporation. All rights reserved. 本情報の内容 (添付文書、リンク先などを含む) は、公開日時点のものであり、予告なく変更される場合があります。 本コンテンツの著作権、および本コンテンツ中に出てくる商標権、団体名、ロゴ、製品、サービスなどはそれぞれ、各権利保有者に帰属しま す。