データフィードマーケティング概要
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データフィードマーケティング概要をまとめました。データフィードとはあるデータのデータ元からデータ受取先へ更新されたデータを送受信する仕組みであり、データフィードマーケティングはその仕組みを様々なデジタルマーケティング施策で活用するものです。具体的には商品データベースの情報を、ECサイト、ショッピングサーチ/比較サイト、リスティング広告、ディスプレイ広告、アフィリエイト広告などにデータを自動配信し、新規の登録や更新の手間を省きつつ、最大のパフォーマンスを上げることが可能です。 http://www.atara.co.jp/
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データフィードマーケティング概要
- 1. データフィードマーケティング概要 2012年9月30日 アタラ合同会社 杉原 剛
- 2. 自己紹介 杉原 剛（すぎはら ごう） / アタラ合同会社 代表取締役CEO • 職歴 → 大学卒業後 KDDIで専用回線の帯域最適化コンサルティング → インテルで【インテルはいってるマーケティングプログラム】担当 → オーバーチュアで日本事業立ち上げ → GoogleでAdWordsおよびYouTube広告部統括 • 現在はアタラ合同会社 代表取締役CEO • マーケティング統合/レポーティングシステム開発とコンサルティング （アトリビューション分析およびリスティング広告戦略立案） • 興味は検索エンジンビジネス、アトリビューションマネジメント、セ マンティックウェブ、データフィードマーケティング、YouTubeマーケ ティング • 著書 – リスティング広告 プロの思考回路（共著） – アトリビューション 広告効果の考え方を覆す新手法（共著） 2
- 4. データフィードとは？ データフィード = Data（データを） Feed（供給する） あるデータのデータ元からデータ受取先へ更新されたデー タを送受信する仕組み データフィード （更新されたデータ） データ元 データ受取先 予めやり取りするデータの中身 や通信方法を取り決めておく 4
- 5. データフィードとは？ データフィードは総称で、実際は色々な種類（言い方も含 め）のフィードがある ウェブサイト ブログ 検索エンジン RSS URL ソーシャル フィード フィード データフィー ニュース ド フィード プロダク トフィー ド ショッピン 商品 ECサイト グ フィード フィード 比較サイト ネット広告 検索エンジン ウェブサイト 5
- 6. データフィードの例 • Webフィードの代表格 = RSSフィード Google Readerなど ブログサイト RSSやatomフォーマット RSSリーダーでブログ ニュースサイト 企業サイト など （最新の更新情報） やニュースなどの更 新 情報が見れる！ • ニュースフィードの例 = Facebook Facebookで気になる友人や 興味のあることに購読する この部分が ことで最新の更新情報が見 ニュース れる！ フィード 6
- 7. プロダクトフィードの概念 データフィード （プロダクトフィード） 商品情報を様々な マーケティングで活用。 しかも自動で更新。 商品 データベース そもそもITの世界ではシステム間データ連携で活用することが多かっ たが、この10年間マーケティング業界での活用が着々と進んでおり、 特に今非常に注目されている（理由は次ページ） 7
- 8. 多くのEC実施企業の現状 ECサイト （複数プラット 分断 フォームの場合もあ り） アフィリエイトサイト ほぼ手作業で データ投入/更新 Web担当者 商品 リスティング広告 データベー ス ショッピングサーチ 比較サイト 量においてもスピード ・ （メディア・フラグメンテーション） においても更新しきれ ・ メディアは今後もどんどん増える ない ・ 8
- 9. 手動更新の問題点 • 更新先はこれからも増え、工数が増える – メディア・フラグメンテーションの時代→今後もますます消費者は 様々なメディアに点在するが、消費者を獲得するためには広く網を 張らないといけない – メディアが増える分、データの登録・更新先は増え続ける • 商品点数が多く、全ての商品に対応できない – 取り扱い商品が多いバリエーションが多い、などになってくるとそ もそも情報登録も情報更新も難しい – 主要な商品だけ活用することになりがち。すべての商品の情報を活 用できず機会損失につながる • 商品の情報更新性が高く、更新しきれない – 価格、在庫が変動する、商品のリニューアルサイクルが短い、など – 無駄なコストや不満足な顧客を増やしてしまう 9
- 10. つまりどういうことか？ • 手動でやっている限り、 – 今後も増えることが予想される数多くのデータ登録・更新先に 対応しきれない – 商品点数が多い場合、すべての商品の情報を活用できず機会損 失につながる – 情報更新性が高いのに更新が遅くなり、無駄なコストや不満足 な顧客を増やしてしまう 自動化/効率化できている競合は既に出てきている。 競争で優位性を持つためにはデータフィードを活用し 自動化する必要がある 10
- 11. データフィード最適化（Data Feed Optimization）の 概念 ECサイト アフィリエイトサイト 2. 中間処理 1. 商品データ ファイル自動抽出 データ 3. 自動データ 正規化 （商品DBへのアクセ 登録/更新 スが難しい場合は ウェブサイトをク 中間処理ソフト/機能 商品 ロールしてデータを （それぞれの更新先に 生成） 合うようにデータを整 リスティング広告 データベース 形） パフォーマンス 商品が増えても、商品情報が変更になって ディスプレイ広告 も自動的に抽出し、各施策へ自動更新 ショッピングサーチ 比較サイト 11
- 12. リスティング広告の場合 • Google AdWordsの場合 4. AdWords広告に自動掲載 2. 中間処理 3. 自動デー 1. 商品データ タ ファイル自動抽出 登録/更新 データ 正規化 （商品DBへのアクセ Google AdWords API スが難しい場合は ウェブサイトをク 中間処理ソフト/機能 商品 ロールしてデータを （それぞれの更新先に 生成） 合うようにデータを整 データベース 形） ロジック例 商品名、カテゴリ名など →キャンペーン名、広告グループ名、キーワード生成 リスティング広告は同じ商品やサー 商品名、カテゴリ名など→掛け合せキーワードを自動生成 ビスの内容が立ち並ぶ激戦区。 goPhone 5 x 「格安」、「値段」などと掛け合せ 少しでも差別化要素が必要 テンプレートに商品データをルール挿入→広告文自動生成 goPhone 5が10000円から 在庫あり。今注文すれば10月5日にお届け。 カバープレゼント中！ www.gophone.jp どの競合よりも早くキーワードの 在庫数→在庫0の際は該当キーワードはOFF処理 網を拡げ、効果的な広告文を表示 し、柔軟なON/OFF制御で無駄なコ 商品URL→トラッキングURLを自動的にルール生成 ストを削減 12
- 13. パフォーマンスディスプレイ広告の場合 • Criteoの場合 訪問 離脱 再訪問＆購 ユーザー 入 Criteoがリタゲ情報と 商品データを元に広告 を その後別のサイ ダイナミック生成し配 トを訪問 信 2. 中間処理 1. 商品データ 3. 自動データ登録/更新 ファイル自動抽出 データ 正規化 （商品DBへのアクセ スが難しい場合は ウェブサイトをク 中間処理ソフト/機能 商品 ロールしてデータを （それぞれの更新先に 生成） 合うようにデータを整 データベース 形） 単なるリターゲティング広告ではなく、 実際に接触した商品の情報が広告上にダ イナミックに生成される→効果は高い 13
- 14. ショッピングサーチの場合 • Googleショッピングの場合 PLA – 商品リスト広告で表示させるに はAdWordsでも設定が必要 Google AdWords 2. 中間処理 3. 自動デー （PLA – 商品リスト広告） 1. 商品データ タ ファイル自動抽出 登録/更新 データ 正規化 （商品DBへのアクセ スが難しい場合は Google ウェブサイトをク 中間処理ソフト/機能 ロールしてデータを （それぞれの更新先に Merchant 商品 生成） 合うようにデータを整 Center データベース 形） Google検索結果における専有面 積、視覚効果から考えても非常に 重要な取り組みと言える Googleショッピング http://www.google.co.jp/shoppingでの 検索結果にも反映 14
- 15. プロダクトフィードの中身 商品データベースのデータ例 データ項目 例 商品ID GP55555 商品名 goPhone 5 商品の説明 goPhone 5は今までで最も軽く、最も使い やすいgoPhone。革新的なユーザーイン ターフェースでデジタルライフを新しく します。 カテゴリ スマートフォン ウェブページ http://www.gophone.jp/gophone5/ 商品 URL どの要素も色々な施策 データベース の商品説明や広告の 画像の URL http://www.gophone.jp/gophone5/pic.jpg データとして活用でき 状態 New る 在庫状況 5555 価格 5555 セール期間 20120601-20120630 ブランド Gopple 対象性別 男性, 女性 年齢層 10,20,30,40,50,60 色 ホワイト 送料 0 15
- 16. プロダクトフィードの中身 • ファイル形式は？ – CSV、TSV、Excel、XML、etc.etc. • 通信方法は？ – FTP、SFTP、SCP、メール飛ばし、etc.etc. つまり、データ元とデータ受取先との取り決めの問題で実際は何でも いい 大事なデータを扱うのでセキュリティ等は配慮しつつ、送受信や処理 を考えるとシンプルにおさめることが大事 16
- 17. データ正規化のための中間処理 • 多くの場合、商品データベースはマーケティング利用を想定して構 築しているわけではないため中間処理でデータ抽出や変換が必要 よくあるケース 1. 商品名が長過ぎる 例：超薄型ノートブックパーソナルコンピューター utralite PC gobook 抽出 → utralite PC gobook 2. データ更新先のデータ仕様に合わせる必要がある 例： GoogleショッピングにはGoogle商品カテゴリというフィールドがある 商品DBの商品カテゴリ「本」 → Google商品カテゴリ「メディア > 書籍」に変換処理 シンプルに処理をかけられるケースばかりではなく、多くのケースでは難しい → 今後の理想はマーケティング利用を想定した商品データベースの設計をする こと 17
- 18. データフィードの導入フロー（開発する場合） 1. 抽出可能な商品データ、 3. 自動化ロジック考案 データ環境、ニーズの 2. サンプルデータの入手 →提案 ヒアリング 4. データフィードの送受 信方法、タイミング、 5. ロジック決定の上、 6. 試験運用 ファイル名ルールなど決 自動化部分の開発 定 9. パフォーマンスモニタ 7. 確認・デバッグ・調整 8. 実運用開始 リング、改善サイクルを 継続的に回す データフィード対応ツール/プラットフォーム（次ページ）の場合は、 取り扱えるデータフィールド、データ送受信方法に合わせて設定す る（5は不要だが、他はほぼ同じフロー） 18
- 19. 対応ツール/ソリューション • 対応ツールは増えている ツール/ソリューション プロバイダー ECサイト リスティン ディスプレ ショッピ アフィリ グ広告 イ広告 ングサー エイト チ データフィード専門プロバイダー フィードフォース、コ Yes Yes Yes Yes Yes マースリンク、TAGGY、 ビカム、アタラ 統合キャンペーン管理プラットフォーム Kenshoo, Marin Software, No Yes Yes Yes No Adobe プロバイダー選定にあたっては、 1. 対応施策の広さ 2. 中間処理やカスタマイズ性の柔軟さ 3. 価格 が重要と思われる 19
- 20. データフィードの活用が適している業種 • 商品点数が多い業種 – 取り扱い商品点数が多い、バリエーション（色、サイズなど）が 多いなど • 情報更新性が高い業種 – 商品のサイクルが短い、価格が変わる、在庫の変動が激しい – キャンペーン、セール、特典、特別オファーなどの種類が多く・ 頻度が高い ECモール、旅行、不動産、本/音楽/映画、人材、中古車販売 など 20
- 21. 米国の状況 • フィードの自動配信（Data Feed Optimization）からフィードの分析・管 理・アラート・最適化（Data Feed Management）フェーズへ • 各配信先のクリック数、コンバージョン数など効果測定機能、最適化機能 を実装 http://www.datapop.com/ http://www.edgenet.com/ http://godatafeed.com/ 21
- 22. 22