分析から広告・効果検証までつなげたい
分析から広告・効果検証までつなげたい
広告の運用は、分析、配信設定、効果検証がそれぞれ別の担当と道具に分かれがちです。工程の間で条件が手作業で引き継がれるため、検証で得た学びが次の配信設計に戻りません。
分析結果を配信条件に移す工程が手作業で、時間がかかっている。
検証結果が次の配信に反映されず、改善が積み上がっていない。
その運用、分析から検証までを「一本」でつなぐ。
運用を回すには、工程の間で条件と結果を受け渡す仕組みが欠かせません。配信対象の設計、配信範囲の確定、配信後の来訪の検証を同じ流れで行い、施策を一巡させます。
配信対象の設計
来訪実績の高い層をそのまま配信オーディエンスに変換し、条件の作り直しをなくす形にします。設計と実行が地続きになります。
配信範囲の確定
来訪元の分布から広告を届ける範囲を決め、予算が無駄になる外周を外します。同じ予算の密度が上がります。
配信後の来訪の検証
キャンペーン前後の来訪の増加率と広告接触後の来訪を確認し、配信条件ごとの効き目を把握します。次の設計にそのまま渡します。
Adオーディエンス生成で、分断していた工程をつなぐ。
人流データ活用プラットフォーム『Location AI Platform®（LAP）』では、Adオーディエンス生成で配信対象をつくり、キャンペーン来訪レポートで配信後の来訪の変化を確認できます。分析から検証までを一つの流れで回せます。
Adオーディエンス生成
LAPの分析結果から広告配信用のオーディエンスを作成し、実行施策へつなげます。
来訪率分布マップ
エリアの基本的な人流・属性・周辺環境をまとめて確認し、初期調査や比較に活用できます。
商圏マップ
来訪者の居住地・勤務地などを地図で表示し、実際の商圏や集客範囲を把握できます。
キャンペーン来訪レポート
広告接触後の来訪変化を集計し、来店・来場効果を確認できます。
工程ごとに切れていた広告運用が、一巡するようになった。
対象づくりと検証を同じ基盤に載せたことで、検証の学びが次の配信に戻るようになりました。
分析結果を配信条件に移す工程が手作業で、時間がかかっている。
Adオーディエンス生成で分析画面から配信対象を直接作成。引き継ぎの工程が消える。
検証結果が次の配信に反映されず、改善が積み上がっていない。
来訪の計測結果が同じ基盤に残り、次の配信条件に反映できる。施策が回るほど精度が上がる。
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ポテンシャルと来訪の変化を並べたことで、翌期の配分まで決める材料が手元に残ります。
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