‘Marketing Platform’ and ‘Cross-Channel Evaluation’ With the growth of social media, the balance between defense and offense in corporate communication is changing. Departing from traditional marketing, what is needed at present is the establishment of a consistent ‘Cross-Channel Evaluation’ and a ‘Marketing Platform’. It is not necessary to consider the distinction between mass media and digital media in the conversation with customers, ROI, and the process of designing new marketing communication. As for the DSP/RTB and Audience Targeting usage, we should understand it as User ID-based CRM & Advertisement Delivery Optimization for linking of push & pull points. We talk about strategy, organization, and DI. Conceptual Ability.

1. 無断転用禁止
デジタルインテリジェンスの「構想力」
デジタルインテリジェンスの「構想力」
「マーケティングプラットフォーム」と「クロスチャネル評価」
「マーケティングプラットフォーム」と「クロスチャネル評価」
※本資料は「ブランドサミット2012」での弊社発表資料を基に再構成したものです。
2012.6.12
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2. デジタルインテリジェンス・コンサルティング領域
“デジタルインテリジェンス”は、インタラクティブ＆デジタルを起点として、
マーケティングコミュニケーションを構築する次世代型デジタルコンサルティ
ング会社です。 私たちが提供するのは“総合デジタルコンサルティング”。
本来的な意味での“ROI”を常に追求・探求する姿勢を強く持っています。
＜DI.のマーケティングコンサルティング＆プランニング＞
・デジタルマーケティング対応組織コンサルティング
・デジタルマーケティング人材開発コンサルティング
・マーケティングプラットフォーム構築コンサルティング
・Webサイト構造改革コンサルティング
・DSP／RTB オーディエンスターゲティング導入コンサルティング 等。
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3. デジタルインテリジェンス（DI.）の「構想力」
ソーシャルメディアの台頭で、企業コミュニケーションにおけるディフェンス
とオフェンスの均衡は崩れつつあります。従来型のマーケティングから脱し、
一気通貫の「クロスチャネル評価」と「マーケティングプラットフォーム」の
構築が今、求められています。
顧客対話、ROI、新たなマーケーティング設計プロセス、ここにマスメディア
とデジタルメディアの区分は必要ありません。DSP／RTBやオーディエンス
ターゲティング（AT）の利用も、プッシュとプルの接点結合するたの
“User IDベースのCRM＆広告配信最適化”として捉えるべきでしょう。
我々、デジタルインテリジェンスは、
クライアント企業の戦略、組織に対し「構想力」を持つ
コンサルタントとしてお手伝いをしていきます。
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4. DIが構想する“顧客IDをシングルソースで繋ぐ次世代マーケティング”
企業の中の回路は繋がっているか？
自社サイト
Web解析ツール／CMSツール 営業マン／成約
SFA
マス広告 調査
Web作成部 POSデータ
DSP／リスティング入札 CRM
リテンション
DSP 宣伝部 企業 CRM部署 CRM／
メールマーケティングツール
広告
新規顧客獲得
広報部／各ブランド担当
ソーシャルアイデンティティ・マネージメント
※部門は一般的名称例
ソーシャルメディア
© Digital Intelligence Co., Ltd.
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5. DI.構想その① アタラ社との共同開発提携
×
共同開発課題
• マス広告を含むトータルアトリビューション分析ノウハウ及びツール開発
• Web解析＋アトリビューション解析＋リスティング＆DSP入札オペレー
ションスキルを持つ人材育成
• 広告・CRM・ソーシャルメディア・自社サイトの顧客ID、会員ID、メール
アドレス、クッキー、ソーシャルアカウントを結びつけ、ビッグデータ解析
による次世代マーケティング開発
※2012年5月23日リリース済
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6. マス広告を含むトータルアトリビューション（クロスチャネル評価）
Impression channel／non targeting
OOH
TV広告
新聞 ブ
ラ
雑誌 ン
デ 店
ッ
ソーシャル ド
頭
メディア コ Pull
ン
動画
Push テ
DSP ン
DSP ツ
自然検索
ネット広告 自社サイト
通
メール リスティング広告 販
アフィリエイト
Response channel／targeting © Digital Intelligence Co., Ltd.
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7. 計量経済学の手法で各媒体の売上への貢献度を見える化
各媒体間の影響度を指標化し、量的に把握。これにより売上への貢献度を見える化する。
貢献度の大・小に応じて、出稿量を調整し、ROI最大化、売上最大化を実施できる。
テレビ
自然検索
新聞・雑誌
リスティング
OOH 店
頭
バナー
SNS
動画 自社サイト
ブログ
DSP
通
販
競合広告量
©ATARA, LLC
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8. リスティング・DSPからアクセス解析・顧客インサイトを発見するスキル育成
流入管理 オペレーションレポート
マス広告 リスティング広告
アトリビューション分析 アクセス分析レポート
ディスプレイ広告
DSPトレーディング
サイト内アトリビューション分析
入札管理 Webサイト解析
ディスプレイ広告＆リスティング広告で KPI コンバージョン
流入を入札管理する
ユーザーID（クッキー）でサイト内コンテンツとコンバージョンへの
ゴールデンパスを発見する。
【スキル育成】
①リスティングオペレーション⇒②＋DSPトレーディング⇒③＋Web解析⇒④＋アトリビューション分析
⑤ゴールデンパス分析・コンテキスト分析・サイトヒューリスティック評価・コンテンツ評価などの
コンサルティング
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9. DI.構想その② オーディエンスターゲティング～「枠」から「人」へ
ビッグデータ時代に実現する「枠」から「人」への広告革命
『DI.×大手DSP各社トライアル』
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10. 与件・DSP/ATトライアル出稿の目的
①従来型ディスプレイ広告との比較、各DSPの比較
ü 従来型ディスプレイ広告との歩留まりや集客、来訪の質を比較
ü 各DSPのパフォーマンスや特性の把握・比較と、運用ナレッジの蓄積
②サイト来訪者の興味関心の文脈に沿った広告出稿が可能
ü サイト来訪者の興味関心（閲覧ページ・カテゴリ）の可視化とセグメント・ペルソナ形成
ü セグメントとのレリバンシーを持った広告メッセージを発するため、反響・レスポンス増大
ü 形成されたセグメントの今後の活用や、そこでの気づきの獲得
さらに、この取組を通して期待できる事象として、
ü 同じく垂直型コミュニケーションによるターゲット重複回避のための
機会ロス、興味商品の変更によるコミュニケーション機会損失を防ぐ
ü メディアスペースの集中バイイングと、生活者の興味関心ベクトルと
シンクロした出稿計画の振り分け、最適化促進が挙げられる
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11. DSP/ATを実施する意義（広告の直接的効果以外で）
■“枠もの“の広告バイイングと異なるバイイングや運用ナレッジの習得・
知見の蓄積（人材育成）
ü 形成されたセグメントの今後の活用や、そこでの気づきの獲得
ü 広告であると同時に調査でもある、この取組の理解・新たなスキルセットを持った人材の育成
■広告とWEB解析のハイレベルな連携（インフラの再整備）
ü 今後より必須になっていく、各データベースやツールを統合的にマーケティングに使う試みとして
ü 広告の革新とともに、それを評価するWEB解析ツールのセットアップ見直しなど
■各ブランド担当を横断的に跨いでゴールを目指す試み（組織の横串）
ü サイト来訪者はブランドを跨いで自由に行き来するため、そういった来訪者の興味関心と
シンクロした、担当ブランドを超えた顧客ニーズのすくい取りと、打ち手が必要に
ü 担当を超えた全体最適の視点をゴールとした取り組み
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12. 国内の主なDSPと特徴分類
最適化エンジン型
独自の配信ロジックエンジンを有する。
反応ターゲットを見つけながら
より効率性を高める。（CTR最適化）
プラットフォーム・ワン
フ
リ
ー
ク
ア
ウ リアルタイム
ト
MicroAdBLADE
データ集積 リアルタイム解析に強みを持つ
Platformid DSP専門プレイヤー。特にTVCM
連動などの独自の配信切り口がある。
リターゲティングで多くの実績を持ち、
自社サイト来訪者のコンバージョン転換
(CPA)に多くのノウハウを持つ。
リアルチャネル行動等の外部データと
内部データなどをクロスさせた配信が
特徴的。ID連携、逆引き分析に強み。
オーディエンスデータ型
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13. トライアル例：『DI.×フリークアウト』TV連動DSP配信
自社および他社CM、あるいは番組コン
テンツから発生するキーワードを分析し、
DSP広告配信。
また、能動的に検索されたキーワードだ
TVCMや番組によって発生する自社サ けでなく、番組＋CMの「メタデータ」
イトへのアクセス“スパイク”をリアル 解析により需要を予測。
タイムにトラッキングし、視聴ユーザ層 ターゲットを捕捉。
のスパイクを継続（＆ユーザ拡張）
TV視聴層の特徴を追跡する ビッグデータとして見た
× ことで「TVでは十分に接触
できない」未視聴者にリーチ。
（動画DSPなど）
ソーシャルメディアで直接
行動に出ない、興味・嗜好
性をキャッチ。市場予測。
AT：オーディエンスターゲティング
視聴層・数の変化は大きいが“TVの影響
は未だ大”。そこから発生するクチコミ
を数だけでなく、“アカウント毎の影響
度合い”を識別した、DSP/AT利用へ。
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14. DI.構想その③ 4社共同プロジェクト
DI. × ブレインパッド × ディレクタス × メンバーズ
『ビッグデータチャンス＆プライバシーリスク研究会』
近年大きくクローズアップされている「ビッグデータ」。
しかし、ビッグデータ処理によるマーケティングはそれぞれの企業・ブランドで
大きく違います。取得できるデータ、データ分析
Risk Chance
手法、事例などを学び、自社にとっての
「ビッグデータ」の可能性を探る研究会です。
本研究会では、ビッグデータによるチャンスと ？
同時に、考慮すべき必要のある個人情報に関する
リスクについても検証していきます。
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15. 研究会の概要
●名 称 『ビッグデータチャンス＆プライバシーリスク研究会』
（略称：ビッグデータ研究会）
●対象者 企業のマーケティング担当者、CRM担当者、Web担当者、
広告担当者 ほか
●募 集 限定10社様 ※希望者多数の際は調整となります。
●研究会実施 6月下旬スタート 4～5回実施（毎回18時スタート）
・ビッグデータ分析の技術（トレンド）
・マーケティング活用のために必要な人材・組織について
・コミュニケーションテクノロジーの進化と事例
・ソーシャルメディアからのデータ統合
・個人情報（プライバシー）問題のリスク理解
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16. DI.構想その④ TVメタデータ×ソーシャルモニタリングによる予測モデル
需要予測・市場予測が可能に
TV 検索
（番組メタデータ） （サーチエンジン）
（CMログデータ）
連結して分析
クチコミ ディスプレイ広告
（ソーシャルメディアの （DSP）
モニタリング分析）
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17. TVメタデータの価値「後メタと前メタ」
後メタ：TV番組を放映と同時（もしくは事後に）にモニターしながら「メタ情報」作成すること。前メタはその逆。
© M Data co, ltd.
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18. マーケティング効果検証と流行予測
消費者データの活によるマーケティング活動の効果検証
実施された投資（マーケティング活動）に対する、消費者の量的、質的効果の把握および検証
量量的検証 質的検証
たとえば、TVの量量的効果検証、投⼊入量量シミュレーション、流流⾏行行予報 たとえば、ブランド・製品需要、トレンド予報
例例）
例例）
強気
スルー センチメント シェア
弱気
© 2012 Life Log Laboratory, M Data co, ltd.
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19. DI.構想その⑤ ソーシャルロイヤルティ・プラットフォーム
ソーシャルアイデンティティ・マネージメント
ソーシャルログインを基本とした、ソーシャルIDストレージ、データ
インテグレーション（下図）で、企業がデータをID単位で購入し、
パートナーソリューションとのインテグレーションを行う。
© Torchlight Inc.
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20. GigyaとAdobe Genesis インテグレーションパートナー
Genesis integration Partner
© Torchlight Inc.
・SiteCatalystとのインテグレーションパートナーシップは、“ADOBE GENESIS プラットフォーム”という形に発展。
・Genesisはあくまで“サイト解析のパートナーによる補完”であり、データプラットフォームとは異なる。
参考：http://www.omniture.com/en/products/platform/genesis
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21. DI.構想その⑥ ソーシャルメディア・アカウントベース施策
興味
ソーシャルID
反応
自社サイト
アクセス 会員
Twitter
解析
アカウントとcookie連結 影響
cookie 行動
行動履歴 キーワード 外部データ
『Tweet Analyzer』
DSP
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22. 2015年までのソーシャルメディアの進展
FY2009 FY2010 FY2011 FY2012 FY2013 2014 2015
ブログ・掲示板安定期
業界
Twitter・Facebook黎明期 Twitter発展期
Big Data CRM
動向 ソーシャルメディア の時代
Facebook発展期 成熟期
アジア事業開発
未来予測 未来予測 未来予測
効果測定やリスクモニターだけから （ヒット予測） （ヒット予測） （ヒット予測）
CRM、市場・需要予測へ ソーシャル ソーシャル ソーシャル
リクルーティング リクルーティング リクルーティング
SCM業務改革 SCM業務改革 SCM業務改革
（需要予測） （需要予測） （需要予測）
CRM業務改革 CRM業務改革 CRM業務改革
ターゲット
市場
メディア事業 メディア事業 メディア事業 メディア事業
市場調査 市場調査 市場調査 市場調査
商品開発 商品開発 商品開発 商品開発 商品開発 商品開発
リスクモニタリング リスクモニタリン リスクモニタリン
リスク検知 リスク検知 リスク検知 リスク検知
グ グ
広告効果測定 広告効果測定 広告効果測定 広告効果測定
広告効果測定 広告効果測定 広告効果測定
（ｸﾛｽﾒﾃﾞｨｱ） （ｸﾛｽﾒﾃﾞｨｱ） （ｸﾛｽﾒﾃﾞｨｱ） （ｸﾛｽﾒﾃﾞｨｱ）
© Datasection Inc.
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23. DI.構想その⑦ 次世代オウンドメディアメソッド「マルチエントランス」
【Web利用者の行動の変化】 ▶ 検索そのものが日常行動
・Googleでの検索回数の推移が、2006年27億回/月 ⇒ 2010年310億回/月 と、4年間で10倍以上に。
【検索ワードはシングルからダブル・トリプルへ】 ▶ 訪問目的の多様化
・キーワード検索の基本が、シングルワードでの検索スタイルから、ダブル・トリプル以上のワードでの検索
スタイルに移行している。
【ソーシャルメディア利用増】 ▶ SNSでの情報入手と、その確認でのWeb
・Twitter / Facebook などに代表されるソーシャルメディアからの流入が増え、企業は 「傾聴する」 姿勢が重要に。
【取得マーケティングデータ増（O2Oデータ・ビッグデータ等）】 ▶ 細かい粒度でユーザーが特定できる
・機器の進化・ストレージのコストダウンなどにより、ユーザー行動のデータを一連で取得・解析できるような
時代に突入した。
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24. サイト構造も受け手主導で
訪問者の訪問目的に最適化した入り口（エントランス）
● 従来の固定的トップページ ● 訪問目的に最適化した入り口
ツリー構造 マルチエントランス × マルチコンバージョンシナリオ
検索 バナー SNS 検索 SNS
トップページ
GOAL
GOAL
GOAL
目
的
の
ペ
ー
ジ
バナー
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25. マルチエントランス化したサイト例
検索 SNS
キーワード
D + E
Twitter
キーワード
A + B
キーワード facebook
B + C
キーワード
A + C
その他 SNS
GOAL
GOAL
GOAL
バナーリンク
既存のコンテンツはそのまま使用。
バナーA エントランスを通じて、
いち早く目的のページへ誘導できる。
バナーB
バナーC
リソースを有効活用し、
顧客の文脈に沿ったエントランス
（図 オレンジの部分）を大量に用意する。
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26. 代表者プロフィール
代表取締役
横山隆治｜Ryuji Yokoyama
82年青山学院大学文学部英米文学科卒、同年（株）旭通信社入社、ビール、
飲料、化粧品、食品大手広告主を担当。96年インターネット広告のメディア
レップDACを起案設立。同社代表取締役副社長就任。黎明期のネット広告の理
論化、体系化に務める。08年（株）ADKインタラクティブ代表取締役社長就任。
10年デジタルコンサルティングパートナーズ主宰。11年7月より現職。
「最新ネット広告ソリューション」（2000年日経Ｂ Ｐ社）
「インターネット広告革命」（2005年宣伝会議）
「究極のターゲティング」(2006年宣伝会議)
「Mobile 2.0」（2006年インプレス）
「次世代広告コミュニケーション」（2008年翔泳社）
「トリプルメディアマーケティング」（2010年インプレス）
「ポスト3.11のマーケティング」(2011年朝日新聞社)
「トリプルメディアマーケティング（韓国語版）」出版（チェイル ワールドワイド翻訳）
執筆書籍
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27. 新刊のご紹介
2012年5月25日発売
インプレスR&D刊
価格：2,940円
第 1 章 広告配信の進化と DSP/RTB の登場
第 2 章 オーディエンスターゲティングの基礎知識
第 3 章 自動最適化のプロセス
第 4 章 DSP を活用したデジタルマーケティング戦略
第 5 章 DSP/RTB が切り拓く
デジタルマーケティングの未来形
第 6 章 プレイヤーの動向
補稿 日本のネット広告の歩み
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28. お問い合わせ先
株式会社デジタルインテリジェンス
Office 東京都渋谷区恵比寿西1-32-14
Tel 03-6416-9879
e-mail info@di-d.jp
URL www.di-d.jp
Facebook www.facebook.com/D.Intelligence
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29. Copyright ©2012 All Rights Reserved.
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