メディア・エンタメ
対象を絞った広告でクロスセルとアップセルを活用
- 広告閲覧者やコンテンツ利用者、その閲覧および利用時間を追跡して広告をパーソナライズし、メディア体験をカスタマイズします。
- 消費状況にもとづいてセグメント化し、顧客離脱時のニーズを予測することで顧客維持率を向上させます。
使用するデータソース
広告サーバーデータ
オーディエンス行動データ
サードパーティの検証データ
Data Cloud for Marketing
サードパーティCDP
メディア消費データ
デマンドサイドプラットフォーム・データ
ファーストパーティの顧客データ
サードパーティの広告主データ
インサイトと予測を活用
本ユースケースで参照されるデータソースをまとめることで、チームは計算済みインサイトを構築したり、Data Cloudで予測的モデルを実行したりして、よりスマートな意思決定を行ったり、新たな自動化を推進したりすることができます。
| インサイトの割り出し | 顧客の生涯価値スコアを作成します。行動データと消費データを組み合わせることで、広告インタラクションと全体的なエンゲージメントに関連するインサイトを得ることができます。 |
| 予測的モデル | 過去の広告データとパフォーマンスにもとづいて、どの広告が顧客にもっとも効果的かを予測できるモデルを構築します。 |
もたらされる効果
オーディエンスエンゲージメントの向上
広告売上収益の増加
業務効率の向上
収益率の改善
アトリビューション：売上につながる施策の効果
費用対効果の向上
