楽天が語るデータ全盛時代にマーケターにとって本当に必要なデータ[インタビュー]
社会のデジタル化が進展したことで多種多様なデータを取得できるようになった結果として、ありとあらゆる広告配信関連事業者が「独自のデータ」を掲げるようになってきた。データを容易に取得そして交換できる仕組みが整備されている現代において本当に「独自のデータ」などあるのか。前回のインタビューに続き、同社のアド＆メディアカンパニー マーケティングパートナー事業 ディレクター 田中 利昌 氏に見解を聞いた。
（Sponsored by 楽天グループ）
楽天会員に基づくデータの用途とは
―貴社が蓄積する特徴的なデータを教えてください。
様々なデータを取り扱っていますが、主には国内月間利用者数が約4600万人の楽天会員のデータやオンラインとオフラインの購買データに加えて、検索ログデータ、楽天グループ内の接触データ、GEOデータなどがあります。
また少しユニークなデータとしては、楽天インサイトというグループ内のインターネット調査会社がユーザーパネルを抱えており、大規模調査データなども活用できたりします。
資料提供：楽天グループ株式会社
―楽天の会員データはマーケティング用途でどのように活用し得るのでしょうか。
検索などからの類推ではなく、事実に基づいた情報を紐づけた楽天IDを通じて、オンライン・オフライン双方で一気通貫の施策の実施と効果の可視化を実現できることが最大の特徴です。
また性別、年齢、職種、未既婚、ペットの有無、居住形態といったいわゆるデモグラ情報とともに、「楽天市場」などをご利用いただいているユーザーの住所データも蓄積しています。この住所データに基づき、例えば化粧品ブランドAの購入者に対して、ブランドＢのサンプリングを郵送で送付することなどが可能です。
オフラインの購買データを横断的に整備
―購買情報について、オンラインでは楽天市場を通じて豊富なデータを蓄積しているとは思いますが、オフラインではどのようにデータを取得しているのですか。
まずは「楽天カード」や「楽天ペイ」といったフィンテック事業を通じて「どのお店でいくらを支払ったか」というデータを取得しています。
さらに深い情報としては、「楽天ポイントカード」と提携する店舗サービス企業様とのPOSデータ連携の取り組みを拡大中です。
資料提供：楽天グループ株式会社
なお、日本市場におけるPOSデータ連携の取り組みは、スーパーマーケット、ドラッグストア、ホームセンター、コンビニエンスストアの領域で先行的に進んできましたが、当社では今後、「楽天ポイントカード」の提携先である家電量販店様や百貨店様といった高価格帯の商材を扱う小売事業者様とのPOSデータ連携を通じて一層の差別化を図る予定です。
―オフラインの購買データはどのようにマーケティングに活用できるのですか。
「楽天カード」の決済情報に基づき、例えばラグジュアリーブランドの店舗での購入者様といったセグメントを作ることが可能です。または全国のファミリーレストランの定期的な利用者を抽出することでファミリー層などのセグメントを作ることができます。
POSデータとなると、JANコードと呼ばれるいわゆる商品のバーコード情報を通じて同一商品でもサイズ違いといった粒度で購買情報を取得できます。つまり広告配信のターゲティングだけでなく、効果測定にも有用です。
従来の来店計測というと、広告を閲覧したユーザーのスマートフォンにダウンロードしたアプリと店舗に設置したビーコンを通信させるといったやや冗長な設計になる傾向があったと思うのですが、楽天IDを活用すれば、楽天ポイントの付与時に容易に来店計測ができます。
―広告主が提供する商品やサービスによって楽天のデータの利用法は大きく異なるのでしょうか。
メーカー企業様の場合は、ベンチマークとする競合商品の購入者をピンポイントでターゲティングする際にご活用いただくことが多いです。また「楽天Car車検」では、車検が切れそうなユーザーに向けて自動車広告を配信している自動車企業様がいらっしゃいます。
不動産投資などの富裕層向けの商材となると、年収データの重要度がぐんと高まります。当社は「楽天カード」の会員データから年収データも蓄積しています。「富裕層向けに広告を配信したい」といったやや漠然としたご要望に対しても、正確かつ最新の年収データに基づき「年収1500万円以上」といった具体的なユーザーセグメントに落とし込むことができるのです。
溢れる「購買データ」の内実
―今やあらゆるオンライン広告関連事業者が独自のデータを掲げています。貴社保有のデータにはどれほどの独自性があると思いますか。
データ事業者やデータプラットフォームはたくさん存在していますが、保有しているデータの量だけでなく質がそれぞれかなり異なります。まず広く認知されている店舗チェーンでも関東など一部の地域のみの展開でデータ量は限定的な場合があります。また購買データと一口に言っても、類推データもあれば実購買データもあります。さらにオンラインとオフライン、同じ商品でもスーパーマーケットとコンビニエンスストアではデータが分断されています。
こうした分断されたデータを楽天IDを通じて統合管理できるというのは当社の強みであり、また求められている役割の一つであると理解しています。
―購買データは希少であるがゆえに、マーケティングにおける利用規模は限定されてしまうのではないでしょうか。
既に申し上げた通り、当社は楽天市場などを通じて国内最大規模のオンライン購買データを持っているだけでなく、オフラインの購買データも豊富に蓄積しています。それでもさらに広告配信規模を拡大したいというのであれば、これも当社の強みである非常に精度の高いAIを使って類似拡張配信することで十分な効果を得ることができます。
つまりバーコード情報に基づき特定商品の購入者限定で広告配信を開始し、広告効果の伸びが落ち着いてきたら類似拡張配信に切り替えることで広告配信規模を確保しつつ広告効果を高めることができるはずです。
おかげさまで、楽天経済圏の成長とともに取得データとAIの学習データが増えることで広告プロダクトがさらに高度化していくという好循環を作り出すことができました。楽天グループの広告サービスは今、急速なスピードで発展しています。
ABOUT 長野 雅俊
ExchangeWireJAPAN 共同編集長
ウェストミンスター大学大学院ジャーナリズム学科修士課程修了。ロンドンを拠点とする在欧邦人向けメディアの編集長を経て、2016年に調査・コンサルティング会社シード・プランニングに入社。ExchangeWire主催の大型イベントであるATS Tokyoのモデレーターも務めている。
