20141020：学び DMP

DMPは3つのプロセスでデータの価値を引き出す

DMPには必ず①データ収集、②データ整理・分析、③データ活用という3つのプロセスが存在します。これらのプロセスを通して、膨大なデータをマーケティングにとって価値のあるものに変えていくことがDMPの提供価値です。

広告主がDMPを運用する際に注意すべき3つのポイント

ポイント①　セグメンテーション精度とオーディエンス人数のトレードオフ
ポイント②　オーディエンスを規定するデータ一つ一つの精度
ポイント③　データ収集、セグメント作成、施策運用の一貫した戦略

データを活用する際に考えるべきなのは、そのデータの質と量、価格（収集コスト）の３点です。DMPでは、同じ属性、同じ興味を持つ顧客を集めたセグメントを作り、効果の見込めるセグメントに集中した施策ができます。その際に、セグメントの量が大きく収集コストが安ければより費用対効果を高められます。

アンケートや記入されたデータは別として行動データ（サイト閲覧、検索、購買など）からユーザーの属性や興味を抽出する場合、ほぼ間違いなく「推定」が必要になります。行動データには、行動の意味／強さ(購買＞検索＞サイト閲覧など)、鮮度（昨日した行動か、去年した行動か）、頻度といったたくさんの要素が紐づいています。これらの要素をヒトの感覚で分類する、または機械学習などの方法で類似度を算出することで、その行動をした人物のインサイトや属性を「推定」するのです。

例えば、ある商品のウェブサイトを閲覧した人と商品を買った人ならば、商品を買った人の方が明らかに商品に対する関心は高いでしょう（購買＞閲覧）。ですが、ウェブサイトをここ1週間で何回も見た人と比較して、商品を1年前に1回だけ買った人では、商品に対する関心はどちらが高いでしょうか。データから正しくインサイトや属性を推定するには、「意味／強さ、鮮度、頻度」 の要素を理解することが不可欠なのです

DMPでは、「1週間で○回以上閲覧」のように、頻度や鮮度の条件を加えることで精度を高めたデータに加工することができます。しかしながらそれらの条件で絞った場合、今度は精度の代わりにセグメントが収縮し、対象ターゲットを失うというジレンマに陥ります（ポイント①）。このトレードオフを解決するには経験による肌感が重要になってきます。