業界や地域を問わずモバイル ユーザーが増加しているため、モバイル アプリのユーザー獲得はマーケティングで最も競争の激しい分野の 1 つとなっています。
「ビジネスの目的は顧客を創造し、維持することである。」 – ピーター・F・ドラッカー
モバイルマーケティング業界では、アプリのユーザー獲得と成長はユーザー獲得を担い、リターゲティングはユーザー維持を担います。ユーザー獲得キャンペーンが質の高い定量的な成果を上げていれば、リターゲティングは容易に機能し、より多くのコンバージョンを促進できます。
ユーザー獲得・成長戦略には数多くのツールや手法がありますが、その根底にあるのはオーディエンスインサイトを理解することです。多くのマーケターは、オーディエンス構築を人口統計データに限定しています。
広告における人口統計の活用
性別、居住地、年齢層、宗教といったユーザー属性は、製品の幅広いオーディエンスを構築するのに役立ちます。例えば、シェービングカミソリの購入者を獲得したいとします。製品を配送可能な地域を選択した後、20～50歳の男性をターゲットにします。その中でも、シェービングをしないユーザーで、年間に十分な数のカミソリ刃を購入しているユーザーをターゲットにします。UA戦略の一環として、既にブランドを認識しているユーザーにブランド広告を配信することになります。しかし、ターゲティングが曖昧になりすぎて、キャンペーン予算を無駄にしている可能性があります。
人口統計とオーディエンスインサイト
しかし、ブランド認知度、商品の好み、購入時期といったより明確なインサイトに基づいてユーザーをターゲティングできるキャンペーンであれば、コンバージョン率の高いオーディエンスをターゲットにすることができます。質の高いユーザーを、より少ない費用で獲得できます（より正確なオーディエンスターゲティングによって、広告枠の費用を抑えることができるためです）。
オーディエンスインテリジェンスは、適切なテクノロジーと組み合わせることで、人口統計や一般的なコホートよりも優れたオーディエンスインサイトを理解するのに役立ちます。利用可能なオーディエンスインサイトに基づくデータモデリングをより詳細かつ正確に活用することで、オーディエンスインテリジェンスはモバイルアプリのユーザー獲得キャンペーンを最適化します。
理解する オーディエンスインテリジェンス さらに詳しく、成長とユーザー獲得キャンペーンの実行におけるその役割を考えてみましょう。
1. キャンペーン前の段階でのオーディエンスインテリジェンス
言うまでもなく、キャンペーンの計画や設定において、オーディエンスの理解は決定的な役割を果たします。Audience Intelligenceは、モバイルアプリのユーザー獲得を目的としたプログラマティック広告キャンペーンの設定において、どのように付加価値をもたらしますか？
詳細なインサイトを活用したオーディエンスセグメンテーション:
RevXのオーディエンス・インテリジェンス・テクノロジーは、aiCubeを活用し、世界中の認証済みモバイルユーザーの包括的なプロファイルを構築します。人工知能（AI）、機械学習（ML）、データモデリングを駆使し、有益なオーディエンス・インサイトを引き出し、アプリをインストールしてエンゲージするオーディエンスのセグメントを作成します。既存のブランド認知度、製品／カテゴリーの嗜好、過去のインタラクション、その他の属性に基づいてセグメントを作成できます。
より速い成長のためのアフィニティモデル:
利用可能なファーストパーティデータに基づき、主要なユーザー行動ポイントを特定し、機械学習ベースの類似オーディエンスを構築できます。そのため、オーディエンスの成長が加速するだけでなく、質の高いオーディエンスをターゲットにすることで、コンバージョン率も向上します。
カスタムメディア戦略:
予測データモデリングを活用することで、オーディエンス構築においてより高い成果が得られる広告メディアフォーマットと広告在庫にキャンペーンを集中させることができます。これにより、キャンペーン予算を適切に計画することが可能になります。
2. キャンペーン開始段階でのオーディエンスインテリジェンス
プログラマティック広告環境において、キャンペーンを支えるテクノロジーの有効性は、対象となるユーザーグループだけにとどまりません。オーディエンスインテリジェンスは、ユーザーの関心を最大限に引き出す方法で広告を配信するよう配慮します。
よりスマートなリアルタイム入札:
プログラマティック広告プラットフォームがアフィニティモデリングを活用すると、アプリをインストールする可能性の高いユーザーをターゲットとした広告スペースに入札できます。これにより、予算が効率的に消費され、最適な広告費用対効果（ROAS）が実現します。
意図予測によるカスタム広告提供:
Audience Intelligenceは、広告のタイミング、メッセージ、商品リスト、広告フォーマットをカスタマイズすることで、ユーザーの関心を最大限に引き付けます。例えば、ブログでエンゲージメントを高める可能性が高いユーザーには動画広告を活用し、ゲームに時間を費やすユーザーにはネイティブ広告を表示することができます。さらに、ユーザーにとって重要なアクション（詳細を見る、アプリをインストールする、今すぐ登録するなど）も、ユーザーの意図予測に基づいてカスタマイズできます。そのため、広告は適切なプラットフォームに掲載され、適切なオーディエンスにリーチできます。
広告インタラクションインテリジェンス:
ブランドにとって、不満を抱えた顧客ほど痛手となるものはありません。オーディエンスインテリジェンスは、ユーザーに好印象を与える方法を常に模索していますが、テクノロジーのレイヤーが加わることで、マーケターはポジティブな広告体験を維持する方法を理解することができます。フリークエンシーキャップやリーセンシーキャップに加え、メッセージングや在庫の関連性の調整など、様々な機能により、ブランドの負担を軽減します。
3. キャンペーン後のオーディエンスインテリジェンス
オーディエンスインテリジェンスは、パフォーマンス指標と将来予測を反映する貴重なインサイトを導き出します。さらに、ユーザー獲得後のリターゲティングキャンペーンと組み合わせることで、ROASをさらに向上させることも可能です。
分析、評価、最適化:
ユーザーを獲得するにつれてデータベースがさらに強化され、エンジンはユーザー行動に関するより深い洞察を得ることができます。さらに、チャネルごとの指標を評価することもできます。 キャンペーン自体が生み出すコンバージョン、様々なユーザーセグメントに対応しています。機械学習ベースのデータモデリングを基盤として、新たなインサイトをシステムに統合し、未来志向のキャンペーンをさらに効果的に展開します。さらに、類似モデルを活用して、ブランドとのつながりを待ち望んでいる新たな潜在顧客を発掘することも可能です。
リターゲティングキャンペーンのサポート:
ユーザー獲得キャンペーンとリターゲティングキャンペーンを統一的に計画できれば、 プログラマティック広告プラットフォーム RevXなどのツールを使用すると、ファネルのあらゆる段階でオーディエンスインサイトをより効果的に活用できます。これにより、オーディエンスインテリジェンスは、ユーザー獲得キャンペーンの学習に基づき、利用可能なユーザーデータポイントをリターゲティング広告でより適切に活用できるようになります。これにより、顧客をより迅速なコンバージョンへと導くことができます。
プログラマティック広告は、社会人口統計データにとどまらず、行動、意図、興味関心、そしてその他の重要なオーディエンスインサイトといった潜在的可能性も取り込みます。これにより、より小規模なオーディエンスセットを構築し、より正確にターゲットを絞る機会が得られます。
ユーザー獲得キャンペーンには、多面的な課題があります。ブランド価値の構築、適切な製品の提供など、課題は多岐にわたります。焦点を絞った戦略を維持しながら、これらすべての課題に対処するには、利用可能なすべてのデータポイントを適切に活用する必要があります。そして、オーディエンスインテリジェンスは、そのお手伝いをいたします。
要約すると、この記事の要点は次のとおりです。
– オーディエンス インテリジェンスにより、人口統計データを超えて、ユーザーの意図、行動、製品の好み、予測可能なアクションを活用します。
– オーディエンス インテリジェンスは、人工知能、機械学習、データ モデリングを活用します。
– 視聴者をより深く知ることで、定量的および定性的な結果が向上します。 ユーザー獲得 そして成長。
– ユーザー オーディエンス インテリジェンスを活用しながら、ユーザー獲得キャンペーンとリターゲティング キャンペーンを同期して、全体的な ROAS を向上させます。
オーディエンスインテリジェンスがユーザー獲得キャンペーンにどのように役立つかをご覧になりたい方は、今すぐデモをご予約ください。 marketing@affle.com.
ローレン・ハイネック
