株式会社ロックオンは、「アドエビス」をはじめとして、マーケティングにおける「測定」と蓄積データの「活用」をサポートするさまざまなツール群を提供されています。
今回は、「ヒト(オーディエンス)軸」での評価をサポートするオーディエンスエビスをリリースされたということで、代表の岩田さんに、その背景や実現できることなどについてお話をお伺いしました。
話し手：株式会社ロックオン
代表取締役社長 岩田 進さん
聞き手：アタラ合同会社 杉原 剛
＊本インタビューは2016年3月29日に収録した内容になります。
目次
時代の変化の中で注目が集まるカスタマージャーニー
杉原：まずはオーディエンスエビスを作られた背景から教えていただけますか？
岩田：時代の流れとして、まずはデバイスがスマホに大きくシフトしていますね。そしてその結果、PCのように入り口がポータルサイトで、検索して何かを探すのではなく、直接、アプリやSNSを利用して情報にアクセスするようになってきています。つまり、検索が増えていませんから、購入直前のSEMの部分、顕在層に向けたマーケティングが完全に飽和してきて、市場が伸びない上に競合が増えたというようなことが、ここ2年くらい、とても顕著に出ているなと思っています。
そんな状態ですから、広告を見せてクリックさせ、その後ランディングページを見せて、すぐに買わすといった手法が通用しなくなってきています。最近はブログのようなオウンドメディアやネイティブアドのようなコンテンツによって、より潜在層に訴求を行い、さらにそこから購買意欲を高めていく、いわゆる育成型マーケティングの流れになってきています。そこでどういうソリューションが求められるのかを考えると、まずはユーザー情報を正しく把握しない限り、当然育成できないですよね。ユーザーの情報をしっかりと把握して、そのプロファイルを精緻化させた上で適切なコミュニケーションを取り、育成させて最終的には獲得に繋げていくわけです。そのカスタマージャーニーの概念がだいぶ広がってきたと思っています。
杉原：なるほど。そういった育成型マーケティングで、最近はマーケティングオートメーション（MA）が流行っていますよね。
岩田：その通りですね。ただ、MAは、ID、メールアドレスを取ってからその方々に実際に購入させるためのプロセスを効率化させているわけですよね。つまりIDありきで、ライフタイムバリューを上げることに尽きる。一方で、IDを取るまでにも遠い道のりがありますよね。この領域をしっかりやっていかなければならないのではないかと感じています。
例えば、MAは、ある百貨店に入ってきた後にどこかのショップやテナントで購入するまでの、デパート内の動線だと理解しています。ところが、百貨店に入る前のユーザーは、千葉から来たのか八王子から来たのか、といった行動が全然分かりません。成約に繋がる優良顧客が元々違うところから来ていることが分かれば、そちらを重点的に掘り下げるマーケティング活動を行って、その動線を強化して店頭へ誘導し、店頭からの部分はMAでやっていくことができるのではないかと思っています。自社サイト外での消費者行動をしっかり可視化させるというのが、今の社会で不足しているソリューションなんじゃないかと感じています。
杉原：たしかに。
岩田：幸い我々はアドエビスを、2004年からすでに12年間提供し続けています。今のアドエビスは、アドエビスシリーズとして、ViewThruエビスのアドサーバーからSEOエビス、LPOエビス、LOGエビス、TAGエビス、コンテンツエビス等々、ウェブの顧客とのコンタクトポイントに関して、すべて計測するソリューションを保有しています。ただ、今までのソリューションは、各コンタクトポイントの“点”を、輪切りでしか見られない状況でした。
例えば横浜に広告を出したとして、その結果、店舗への来店がどれぐらい増えたか、つまり広告の効果がどれくらいあったか、というような単純な計測でしかなくて、オーディエンスの流れの観点からすると横串で繋がっているわけではありませんでした。これまではある程度それでもよかったのですが、いよいよ育成型になってきた中で、オーディエンスのフローをしっかりプロファイル化して精緻化させていくことが求められます。アドエビスはこれまで顧客との各コンタクトポイントの計測サービスを提供してきたわけですが、これらを繋ぎ合わせることによって、IDを取るまでの遠い道のりの部分、先ほどの例で行くと百貨店に来店されるまでの部分のカスタマージャーニーを把握することができる。つまり、この部分のカスタマージャーニーを最大級に保有している会社であるわけですから、この極めてユニークな情報をソリューションとして提供していこうということですね。
杉原：すごく分かりやすかったです。我々のコンサルティングサービスの中でもカスタマージャーニーを中心に語ることが増えましたね。
MA、DMPなどとは補完関係に
岩田：アドエビスとしては、現時点において、いわゆるMAの領域はやるつもりはなく、協業していくべきなんじゃないかと。先ほどの通り、MAの来店後と比べ、来店前という全く異なるところをカバーしているのがアドエビスですから、無駄に競合することなく、我々が保有しているデータをMAなりDMPなりとマージしていきながら、MAのシナリオをより精緻化させる元データとして提供していく方が、しっかりとバリューを提供できるのではないかと思います。
杉原：たしかに。そこの繋ぎは先々できそうですよね。Cookieベースで全オーディエンスデータを持っているわけですね。
岩田：はい、Cookieで全部紐付いています。
杉原：こちらでセグメントを作ることもできるわけですよね。
岩田：セグメントやシナリオの設計、自動配信の考え方などは、我々がやるよりも他の会社の方が進化しているので任せた方がいいと思っています。データは渡しませんという会社も多いじゃないですか、そうである必要もないのかなと。うちはプライベート型ですので、オープンなDMPをやるつもりは全然ないですから、広告主企業が別のシステムにうちのデータを送ってほしいということであれば、アドエビスのデータをオーディエンス単位でお渡しして、そちらでシナリオ設計していただく方が、我々が提供できるバリューが上がるんじゃないかと思っています。
杉原：なるほど。そういう意味では他の企業のシステムに繋げるためのデータのレポジトリーとして使える可能性もあるわけですね。今はそこまでやっていないのですか？
岩田：もちろん、既にテスト的にやっているところはあります。
杉原：面白いですね。やはりもっとも重要である「具体的なアクションにどう繋げるべきか」というところの一つの解決策になりますね。
岩田：そうですね、まさに。自前でもTHREe（スリー）というリスティング広告の自動出稿サービスもあるのですが、その他、メール配信やLPのターゲティングページであったり、主だったサービスに関しては直接的に繋ぎ込んで最低限のソリューションを開発していくのもありかと思います。ただ、このオーディエンスデータを活用できるサービスは無限にあるなと思っていて、我々が仮にMAを一つ提供したとしても、セールスフォース・ドットコムさんのPardotやマルケトをもうすでに使っていますという話になって、中途半端というか、当社がその一気通貫型のソリューションをやる領域ではないのかなと。セールスフォース・ドットコムさんやHPさんは極力垂直統合でやろうとしていると思うのですが、そんな体力ないですし（笑）、そこはむしろ彼らとも仲良くやりましょうと考えています。当社は、唯一の立ち位置で、しっかりプラットフォーム化させて、他社とは緩い連携をしながら、他でもデータを使え、うちの中でも最低限の可視化と活用サービスを提供していくという世界観の方がヒットするのかなと思っていますね。
杉原：そこも賛同します。緩い連携と仰っていましたが、弊社の運用型広告レポート作成支援システムであるgluというプロダクトでは「疎結合」という言葉をよく使います。APIを使っているので緩く繋がって、他のシステムのよいところをうまく統合していく方がよいと。僕らも垂直統合までは言わないけども、３年くらい前は「マーケティングBI」みたいな方向性に進んでいくことを標榜していたんですよ。でも今は全く考えていないですね（笑）。TableauだってOracle BIだってあるし、ただ僕らは優秀なデータ収集エンジンを持っていて、それで他のシステムと繋いだ方がいいという考えなので、よく分かります。
岩田：うちも可視化や活用を一部やっていますし、そういう類のライトなやつはあってもいいと思うのですが、それこそTableauとかDomoとかを見たら、こりゃ勝てんなと（笑）。それはやはりお客さんがそちらを選びたいと言ったらどうぞと。ただし、データを取得するというところに関しては、TableauなりDomoなりの別のところが、じゃあ今からアドサーバーを開発してクリックから何からオーディエンス軸で全部蓄積するようなプロファイルさせたサービスが出せるのか、またそれを広告業界の中ですでに１万円で提供されているところに今から参入できるのかというと、それは現実的じゃありませんよね。
リアルタイム性を重視した強力なデータインフラ
杉原：僕がすごいなと思うのが、オーディエンスエビスでは、データを溜め込んで、プロファイルごとの接触がUIで見られますよね。僕らはデータを溜めてアトリビューション分析をするんですけど、膨大なのでリアルタイムでなかなかできない。でもオーディエンスエビスではできますよね。
岩田：そうですね。バッチで固めているものは一切なくて、全件リアルタイムで出しています。
杉原：かつ、コンバージョンに至らなかったユーザーの動線も見られるのですよね。これはすごいバリューだなと。
岩田：そこですよね。コンバージョンに至ったユーザーだけ見るのであれば、配信の件数が多ければどこかにかかるので効果があったという話になりがちですが、全コストに対して、埋没している部分がどれだけあるかも見ないと、正しくアシストの分析はできないのかなと思います。今まではできなかったという話で、やはり寄与しなかったのがどれくらいあるかは可視化した方がいい。でもそうなると、仰る通りで、そのデータベースが結構重かったですね。
杉原：重いですよね。よくお作りになったなと、素晴らしいと思います。
岩田：技術の進歩というのもありますね。オープン化されているさまざまなサービスを使っていますが、それにしても数千万円かかりますし、数千万円のハードだけ買っても意味がないですから、データベース等様々なソフトを乗せていくとなれば億単位の投資にはなるので、ぱっとやる感じではなかったですね。もちろん、これを他社の一企業単位では到底できないソリューションだと思います。独自に開発したら億かかるものが、月額1万円とか数万円でできるとなると付加価値もそうとう高いのではないかと思います。それを1,000社、2,000社と導入できれば億どころか10億単位のビジネスになってくるので、お互いにとってハッピーなのかなと思っています。
杉原：ウェブには当然さらっとしか書いていないけど、すごいインフラだなと思います。実際に使われると、こういうことができるようになったんだと思う人もいるでしょうね。カスタマージャーニー分析機能というのはどういうものですか？
岩田：オーディエンスエビスには、ユーザープロファイルとカスタマージャーニーという2つの機能があります。ユーザープロファイルは、アドエビスをすでにご利用のお客様であれば無料で、追加費用なくご利用いただけます。潜在層だとかスコアリングした図表などを入れた方がよいと思っているものの、一旦こんな感じでユーザープロファイルがずらっと見られるようにしています。これで見られるのはユーザーIDです。内部のトラッキングID、IPアドレスプラスアルファのCookieIDみたいな感じですね。
一人のユーザーをクリックすると、ユーザーの接触回数やPVなどがずらっと見られます。例えば「2月2日頃に広告をクリックして、その後サイトに入ってきて、コンバージョンを決定しているページに入り、後日別のセミナーのコンテンツでリードの獲得に繋がりました」と。こういうユーザーの履歴がユーザー分ひたすらあるのです。これをバッチで固めることってできないですよね。過去の分から含めて、全件リアルタイムでぱっと出していきます。そこがまぁまぁ大変です（笑）。
杉原：間引きもなし。うわー。
岩田：そうです。これをデータとして他と連携させていくのもよいのかなと。なかなかこのデータはないですから、分析する上でも重要なデータになりますよね。実際すでに一部のお客さんで「MAにデータを持っていきたい」、「DMPに一旦入れてみたい」とかは、やはりあります。
簡略に勝ちパターン分析ができるカスタマージャーニー分析機能
もう一つのカスタマージャーニー分析機能は、潜在層向けの顧客からどのようにうまく動線が辿れたのかという類の話ですが、今までのCPA評価で潜在層向け広告を比較すると、全然ダメだという話になりがちでした。でも、潜在層向け広告と、顕在層の広告とではそもそも目的が違うので、CPA以外の指標でやらなきゃいけないですよと。じゃあアトリビューションの分析なのかという話ですが、基本的にはフローで見ていかなければなりません。ここを評価する指標をどういう風に提供するかというと、この行動パターンって無限にあるわけですが、でも簡単でないとなかなか広がらないという課題もあるので、簡略化させました。
この行動パターンとこの行動パターンで比べて、その間にこの施策が「入った方がいい」のか「入っていない方がいい」のかという単純な軸で評価するわけです。アドネットワークでも、最近だとキュレーション型のものでも、コンテンツマーケティングでも何でもいいんですけど、結局それを、やる価値があったのか、やったときに全体のCPAが上がったのか下がったのかは簡略化させた方がいいと思ったんですね。（管理画面見ながら）例えば、コンテンツを選びます、ページ閲覧、コンバージョンにして検索すると、経由したものの方がコンバージョン率8.7％、入ってない方が5.6％と出て、やっぱりコンテンツはやった方がいいということがぱっと分かります。
杉原：なるほど。ありなしでというのは分かりやすいですね。あっという間に出てきましたね。
岩田：ユーザーのUUなども押すと、全件リソースが出ます。このまま配信などに繋げられます。
杉原：素晴らしいですね。これならUIも簡単だし、いろんな類型を試して、ありなしで一つ一つ見ていけば良いと。
岩田：潜在層のマーケティング活動ってそこまで種類を多くやっていないと思うんですよね。これはあった方がいいのかなかった方がいいのかという話になったときに、いずれかを指定してみればいいわけです。粒度としては、例えばビューでもできますし、カテゴリごとにもできますし、広告ID単位でもできるんですよ。
杉原：それはいいなぁ。アトリビューション分析をやっていて、広告単位とか、キーワード単位まで落とせないと、スコアを出した後の予算最適化ってなかなかできないんですよね。
岩田：我々は分析をやる会社ではないと思っているんです。分析はマーケッターに近い方がやった方がいいと思っていますし、我々のような小さな会社ごときが全てをやるという話ではないなと。当社はもっと強みでもある基盤寄りのところをやって、媒体をやるわけでもプランニングをやるわけでもなく、その上のところは緩やかにいろんな会社さんとやりたいなと思っています。
杉原：あと価格について、分析機能は別ですか？
岩田：顧客プロファイルは無料でアドエビスご利用の皆様が使っていただけます。カスタマージャーニー分析機能はモニター提供期間を経まして、現在は月額5万円でお使いいただけます。
杉原：僕らのアトリビューションでも、データを取ってスコアリングして施策別、媒体別に成績表を出すというところまでは皆さん結構やれなくはないんですよね。その時点で「ここからどうすればいいんだっけ？」というような相談が多いです。普通にPDCAを回して、よかったもの悪かったものを精査して、悪かった分の予算をよかった方にシフトしたときにどれくらいコンバージョンに影響があるか、というシミュレーションをしてみようよと。今までやっていた運用の最適化とそんなに違う話ではないのに、思考停止しちゃうんですよ。でもこのオーディエンスエビスでやっていけばアクションに繋げやすいですね。
岩田：そうですね。本当に単純ですから。これは比較のレベルなので皆慣れているんですよね。
杉原：考えましたね。ここまで簡単にできれば。
岩田：しかも、結構差が出るんですよ。
杉原：一方で、今まで見られなかったものが見られるようになって、引き合いもすごくあり、やる人はやる。でも後押しをしなければやらない人ってたくさんいるじゃないですか。代理店さんにしても広告主さん、事業者さんにしても。そこに対する働きかけはどう考えていらっしゃるんですか？
岩田：一つは、直接リテラシーの高いインハウスの方々にご提供して、こういうものが普通なんだよということを啓蒙していくこと。一方、代理店さんに対しては、例えばコンテンツマーケティングのソリューションを売ってはいるけど、成果が可視化できていないから結果ソリューションが売れてない状況があったりします。そこで、我々のツールを利用すれば、施策の成果を可視化できPDCAを回していけることを訴求すれば、彼らのソリューションと一緒に売れていく。
このように、他社と連携して一緒に売っていけるのは強みだと思っています。我々はそもそもプランニングとかMA、DMP、メール配信といったソリューションを提供しておらず、立ち位置的にはほぼ競合しません。なので、この業界にいらっしゃる様々なスペックホルダーさんに連携して一緒に売っていきましょうと、そういう働きかけをしていくのが一番いいんじゃないかと思っていますね。
杉原：システム連携を通じても、このデータは既存のツールで活用できるから使っていきましょう、という機運を高めていくと。
岩田：そうですね。他のツール側からしても、ここはうちではできないけどあそこのツールを使って、もしくはデータを利用して見ていきましょうといった、ツールベンダーの営業活動の中に入れていただくわけですね。
杉原：ビュースルーを取りたかったらViewThruエビスを使って、コンテンツだったらコンテンツエビスを使ってと。ビュースルーとかお客さんに勧めているんですけどね。
岩田：分析も含めて、単なるコスト、労力がかかるものだと次への利用がないと難しいですが、ちゃんと可視化が第一にあるとなると、そういうのが見たいからその施策をやりましょうということになると思います。
テレビの効果も可視化
可視化という意味では、今後、テレビの計測をやろうとしているんですよ。
杉原：おっ、きましたね。
岩田：オーディエンスのプロファイルを精緻化させていく中で、テレビも必要だという文脈です。プロファイルの中でカスタマージャーニーを遡っていくと、キュレーションのメディアとかになってきて、なかなか割に合わない。そこで、今どき地方のテレビ広告の枠ってめちゃくちゃ安くなっていて、数万単位である程度の枠を買えたりするので、その方がいいんじゃないかという話にはもう当然なってきていると思います。可視化できないとなると対象外になると思いますが、そこもさっきのプロファイルの接点に乗りますよという形をとって、「どこどこのCMを見ました」みたいにぱっと入ってくるという形にしたいなと思っています。少し前にプレスも出しているんですが、今は研究開発で、株式会社トライステージというショッピング型のテレビCMなどを制作している会社とやっています。結構面白いデータが出ているんですよ。
杉原：それもプロダクトとして出てくる可能性もあるわけですね。
岩田：そうですね。このオーディエンスエビスの中にテレビの計測みたいなものも入ってくると。
杉原：それはいい。
岩田：今までテレビの効果を可視化したいとなると、古くからやっている会社さんもいたり、直近でも重回帰分析で統計的に相関関係を見て分析するケースが多くあります。うちも重回帰で一回分析してみたことがありますが、やっぱり説得力がなくて、「本当にそうなの？」となりがちです。我々のソリューションだと、配信エリアや時間、その時のユーザー行動など、事実に基づいたデータから、テレビ番組の効果だろうという紐付けができるんですね。
杉原：なるほど。推計するわけですね。
岩田：そうですね。主観はもちろん一部入っているんですが、聞いてみても納得感がある数字になりつつあります。オーディエンスプロファイルの考え方で、テレビ放映の3〜4時間以内にクリックしたユーザーが、3ヶ月後にコンバージョンしてもここのテレビCMにカウントが上がるという考え方なんですよね。これはオーディエンスエビスを持っているから可能なことです。テストマーケティングで数社にすでに導入しているんですが、結構評価をいただいています。
杉原：本当に、今後が楽しみですね。いろいろ期待しております。本日はお時間ありがとうございました。
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