Advertising Audiences の使用

学習の目的

この単元を完了すると、次のことができるようになります。

• Advertising Audiences の使用事例を決定する。
• オーディエンス作成のためのデータを準備する。
• アカウントにオーディエンスを作成する。

Advertising Audiences の利点

Advertising Audiences を使用すると、マーケターは、最もよくアクセスされるチャネル (Facebook、Google、Instagram など) で顧客に簡単にリーチできます。よい点は、ファーストパーティデータを使用することです。これは広告主にとって重要な利点です。Advertising Audiences では、すでに手元にある貴重な情報に基づいてエクスペリエンスのカスタマイズや特定のオーディエンスの作成ができます。 

推奨オーディエンス

データは、既存のリストまたはデータエクステンションから収集できます。Salesforce レポートの作成、データインポートを使用した新規データエクステンションの作成ができます。以下はアクションベースのオーディエンス案です。会社にとって有効なオーディエンスについてブレインストーミングするときの参考にしてください。

• メールまたは SMS にオプトインしたばかりである。
• 店舗を訪れた。
• 特定のマイルストーンまたはアニバーサリーに達した (たとえば、会員になって 1 年、誕生日、など)。
• ソーシャルメディアを介してブランドにエンゲージした。
• メールでエンゲージした (開封した、クリックした)。
• カスタマーサポートに電話をかけ、苦情を言った。
• 特定のロイヤルティステータスに達した。
• 初めて購入した、またはおそらくリピート購入した。
• しばらく反応がない。

次は、顧客に関する知識に基づいて別の戦略を試します。 

連絡禁止オーディエンス	対象オーディエンス	類似オーディエンス
怒っている顧客 (ソーシャルメディアまたはサポートケースに基づく)	最近購入した顧客 (購入種別に基づいて推奨。家を買ったら、おそらく家具が必要になる)。	VIP/ロイヤルティプログラム顧客
既存の顧客 (すでにメールまたは SMS でエンゲージしている)	アニバーサリー	きわめて高額支出の顧客
めったに買わないもの (住宅、自動車など) を最近購入	重要なメールにエンゲージしていない顧客	季節性購入者プロファイル (クリスマスシーズン、セール期間などのみ購入)

連絡禁止オーディエンスを定期的に更新することで、カスタマーエクスペリエンスが改善されます。顧客がオファーの利用、購入、またはカスタマーサービスへの問題の登録をした場合、広告キャンペーンはすぐに停止できます。

再び、データから始まる 

使用するデータがわかったので、データが効果的かどうか確認しましょう。ただし、まずセキュリティについて簡単に説明します。データが元の形式で Marketing Cloud Engagement 外に出ることはありません。共有データはすべて、SHA-256 というハッシュ法を使用し、セキュアな API を介して広告ネットワークに送信されます。この同じアルゴリズムが、Facebook やその他のプラットフォームで使用されています。そのため、そのプラットフォームで一致するユーザーがアクティブであり、会社の広告が入札で勝てば、広告がそのユーザーに表示されます。データがセキュアであることがわかったので、次はチャネル別のデータに関する考慮事項です。 

• Facebook および Instagram
  • 標準または高度なデータポイントに基づいてデータを照合します。1:1 リレーションが保持されているので、照合できる属性が多いほど、一致率が高くなります。
    • 一意の標準属性: メール、電話、モバイル広告主 ID、Facebook アプリユーザー ID。
    • 詳細マッチングデータポイント: 名またはイニシャル、姓、市区郡、都道府県、国、誕生日、誕生年、年齢、郵便番号、性別など。
  • 20 件以上の一致が必要ですが、1,000 ユーザー未満の一致率は表示されません。
• Twitter
  • メール、デバイス ID、または Twitter ハンドル/ID を使用して Twitter ユーザー ID と照合します。
  • 500 件以上の一致が必要ですが、ユーザーが過去 30 日以内にアクティブであったことが必要です。
• Google 広告エコシステム 
  • 標準: メールを使用して、データを Google プロパティのログインユーザーと照合します。
  • Google カスタマーマッチ: メール、モバイル ID、電話番号で照合します。
  • 1,000 件以上の一致が必要です。

• LinkedIn
  • メールでデータを照合します。
  • 300 件以上の一致が必要ですが、最適なパフォーマンスを得るには 10,000 件以上が推奨されます。
• Pinterest
  • メールでデータを照合します。
  • 100 件以上の一致が必要です。

オーディエンスを作成する前に、データにチャネルごとの基本要件が含まれているか確認することが重要です。オーディエンスに使用するデータに関して、次のような追加のベストプラクティスがあります。

• 処理時間が長くならないようにテーブルの列数を制限し、不要なデータを削除します。
• 適切なデータ型とフィールド長を使用し、100 文字を超える長さは避けます。
• オーディエンスに使用するすべてのデータエクステンションには、メールデータ型のメールが必要です (空白のままの場合も含む)。
• 電話番号を含める場合は、国コードも追加します (例: 米国の場合は +1)。

Advanced Match

Advanced Match はとても便利なマッチングツールです。デスティネーションネットワークがオーディエンスで送信された連絡先情報を認識したときに照合が行われ、1 対 1 の一致を確認できます。Facebook と Google のどちらも、より多くの一致を検出できるように複数の ID の使用を許可しています。なぜ使用するのでしょうか? オーディエンスの一致率が高くなるのは、ID が増えた場合のみです。ID が適切なほど一致率は高くなり、より多くの適切な人々に広告が表示されます。

オーディエンスの作成

Cloud Kicks の Linda を思い出してください。Linda は上位購入者オーディエンスを作成して、連絡禁止に使用する予定です。そうすれば広告費が削減されます。すでにブランドを知り、気に入っている顧客に広告を表示する理由はないでしょう。

Linda は最初に、概要ページに移動して、[新規オーディエンス作成] を選択します。オーディエンスに「Top Purchaser」(上位購入者) と名前を付け、説明を追加します。次に、Cloud Kicks Facebook アカウントを [デスティネーション] として選択し、[広告アカウント] で正しいアカウントが選択されていることを確認します。その後で [構成] を選択します。

[構成] で、Linda は [データエクステンション] を選択し、作成済みの [Top Purchasers (上位購入者)] データエクステンションを見つけます。Facebook アカウントの場合、Linda は Cloud Kicks のデータがどこで取得されたかを確認する必要があります。[データの取得元] (1) の 3 つのオプション (ユーザーによる提供/ファーストパーティデータ、パートナーによる提供/サードパーティデータ、ユーザーとパートナーの両方による提供データの組み合わせ) から選択します。このデータは Marketing Cloud Engagement アカウントから取得されたため、[ユーザーによる提供] を選択します。次に、データエクステンション属性を [Facebook ID] (2) に対応付けます。ID が多いほど、一致率が高くなるのです! 

次に、Linda はチェックボックスの下に自分のメールアドレスを追加して、このオーディエンスに関連した [任意のイベントの発生時] に通知を受け取れるようにします。

Linda は構成を確認し、最後に [アクティブ化] を選択します。このとき、[手動で更新] または [更新のスケジュール] オプションを選択できます。効率を重視する Linda は、[更新のスケジュール] を選択し、毎日オーディエンスを更新するように選択します。完了したら、[アクティブ化] をクリックします。

アクティブ化の後、一致数の表示が開始されるまで時間がかかります。オーディエンスが安定するまで 24 ～ 48 時間待ってから利用してください。 

2 日後、忍耐が報われ、Linda のチームは作成したオーディエンスの使用を開始できるようになりました。

ドッペルゲンガー 

ここではセレブのドッペルゲンガーではなく、顧客の類似について説明します。Marketing Cloud Engagement (MC) で Facebook ベースのオーディエンスを作成するとき、類似オーディエンスを作成するかどうかのオプションがあります。これはどう機能するのでしょうか? Facebook は MC オーディエンスのデータを Facebook ユーザーと比較し、元のリストの個人に似た新しいオーディエンスを生成します。照合には 2 つのオプションがあります。

• 類似性に最適化: 一致するユーザーの上位 1% を検出します。
  • 利点: 現在の顧客とより似ている。
  • 欠点: オーディエンスサイズが小さくなる。
• より多いリーチに最適化: 一致するユーザーの上位 5% を検出します。
  • 利点: オーディエンスが大きくなる。
  • 欠点: 理想的な顧客ではない場合がある。

Linda は、Cloud Kicks が最もロイヤルティの高い顧客に似た個人を対象にするときにこの機能が役立つことを知っています。作成したオーディエンスが安定したので、Top Purchaser オーディエンスに移動し、[追加] をクリックします。 

Linda は類似オーディエンスの名前を入力し、[類似性に最適化] を選択してから、[国] を選択します。完了したら、[完了] をクリックします。

オーディエンスを作成したので、Linda は次の作業、Facebook でのリードキャプチャキャンペーンの作成に進む準備ができました。 

リソース

• Salesforce ヘルプ: Marketing Cloud Advertising FAQs (Marketing Cloud Advertising の FAQ)
• Salesforce ヘルプ: Advertising Audiences