プレイド、1st Party Customer Data で広告配信最適化を実現する「KARTE Signals」の広告ダッシュボード機能を提供開始

Google や Yahoo! などの各広告媒体レポートの自動取込、広告データと店舗などのオフラインデータの統合、広告費用対効果の多面的な可視化とLTV観点での評価を実現

# KARTE Signals

株式会社プレイド（東京都中央区：代表取締役CEO 倉橋健太）は、1st Party Customer Data の活用により広告配信最適化を実現する「KARTE Signals（カルテシグナルズ）」の広告ダッシュボード機能「KARTE Signals Dashboard」を提供開始します。

サービスサイト https://karte.io/feature/signals-dashboard/

KARTE Signals に新たに広告ダッシュボード機能が加わることで、広告レポートおよびその効果を可視化します。これにより、Google 広告や Yahoo! 広告といった主要広告媒体レポートの自動取込、その広告データと店舗などオフラインデータの統合、ROAS（広告の費用対効果）やROI（投資収益率）などのLTVの観点を取り入れた指標による広告評価ができます。KARTE Signals は今回のダッシュボード追加を経て、1st Party Customer Dataの活用による広告配信最適化とその事業成果への貢献の計測、可視化を実現するプロダクトに進化します。

KARTE Signals Dashboard は2022年10月にプレイドグループのグループ企業となったアジト株式会社の提供するマーケティングデータプラットフォーム「Databeat（データビート）」と、KARTE Signals のプロダクト連携により実現しました。主要広告媒体とのデータ収集・統合と効果可視化を自動でできる Databeat と、各顧客接点での 1st Party Customer Data のリアルタイム解析とユーザー統合に強みを持つ KARTE の技術をかけ合わせることで、デジタル広告を含むあらゆる顧客接点でのカスタマーデータを一気通貫で可視化できるようになりました。

ダッシュボード機能の開発背景：事業成果に近いポイントでの評価が求められるデジタル広告

これまでのデジタル広告は集客によるCV（コンバージョン）最大化に偏重しており、広告経由のユーザーが継続的にサービスを利用しているのか、どういったユーザーなのかといった LTV（顧客生涯価値）などの本質的な事業成果を計測することは困難でした。また、広告配信の対象も 3rd Party Cookie を利用した不特定多数が中心で、結果的にユーザー側にとって心地良いとはいえない広告接触体験を提供してしまい、企業イメージやブランドの毀損につながることもありました。

また、3rd Party Cookie の利用制限の潮流と新規ユーザー獲得の難易度の高まりにより、デジタルマーケティングの発想が「獲得して終わり」というコンバージョン重視から、1st Party Data を適切に扱い「ユーザーにとっても好ましいかたちで関係づくりを始め、そして関係を深める」というエンゲージメント重視に移行しつつあります。これに伴い、デジタル広告は事業成果に近いポイントでの評価が求められるようになっています。

このような課題に対してプレイドは、KARTE でリアルタイム解析する 1st Party Customer Data を広告配信最適化に活用するプロダクトとして、2022年2月より KARTE Signals の提供を開始しています。3rd Party Cookie の利用制限による 1st Party Customer Data の広告領域での活用という広告主企業のニーズを捉えて、KARTE Signals は多くの企業に導入いただいています。

一方、導入企業からは別途保有するファースト・パーティ・データのオフラインデータ（店舗での購入履歴など）を広告配信に活用したいという声が多く、またそれらの効果の計測や可視化は他の広告ダッシュボードツールでも実現することは難しい状況にありました。そこで、KARTE Signals はダッシュボード機能を備えることで、オフラインCVなど複数のタッチポイントでの広告の貢献度合いの測定、新規ユーザーと既存ユーザーの区別など 1st Party Customer Data が持つ情報に基づく広告配信最適化とその事業への貢献の評価ができるようになりました。

ダッシュボードで各タッチポイントのデータ統合と可視化を実現し、事業成果につながる広告投資を

広告ダッシュボード機能の追加により、KARTE Signals では新たに以下ができるようになります。

1）複数広告媒体レポートの自動取込

検索、動画、アフィリエイトを含む様々な広告媒体に対応。媒体レベル、キャンペーンレベル、パラメーターレベル、出稿金額、各媒体指標など、さまざまな水準でレポートの自動取込が可能です。

2）広告レポート、KARTE で解析するデータ、オフラインデータとの統合

デジタル広告が店舗購買にどの程度貢献しているかなどを可視化できます。複数のアトリビューションモデルを使った分析もできます。

3）事業成果につながる指標での広告評価。評価軸も柔軟に設定可能

LTVやサービス継続率など長期視点で、ROIやROASといった指標で広告の費用対効果を評価できます。広告接触からの期間や購買など広告評価の対象となるゴールの期間、LTVの定義など評価軸は柔軟に設定することが可能です。

先行導入企業のコメント

株式会社パル WEB 事業推進室 AD ディレクター高島涼氏

顧客データや店舗購入データを統合して実LTVを把握、広告集客チャネル毎の投資対効果をトータルで把握し、パフォーマンス評価をしていきたい思いがありました。KARTEに従来から連携していた顧客データや店舗購買データを統合して、EC購入以外の指標でも新規/既存を含めたLTV軸で広告媒体の効果を捕捉し、広告投資効率を高めるため単価の低い雑貨ブランドとアパレルブランドを切り分けて広告効果を評価することで、適切なCPAを知るために先行導入をしています。WEB広告経由の新規獲得を推進する中で、新規CPAを軸とした強化媒体の選定ができそうだと期待を寄せています。

株式会社ミュゼプラチナムマーケティング部川端伸幸氏

実来店や契約に効く施策がどの媒体やキャンペーンによるものなのかを早く検知し、迅速な意思決定に繋げたいと考えていました。また、アップセルやクロスセルといった、契約後のユーザーのLTVを把握し総合的に広告の費用対効果を計りたい、という課題もありました。Web上の来店予約だけでなく実来店や契約も広告集客評価軸としていましたが、データの出力で工数が掛かっていたことから、ダッシュボードによる一元管理として先行導入して日々の広告運用への活用を進めています。