近年、Eコマースは大きな変化と急速な変化を遂げています。パンデミック以降、消費者行動は大きく変化し、DTCマーケットプレイス（Direct-to-Consumer Marketplaces）という新たな概念が消費者へのリーチにおいて極めて重要な役割を果たすようになりました。
DTCマーケットプレイスは、小売業の進化における次なる大きな潮流と考えられており、私たちはそれが大きな足跡を残すと信じています。DTCマーケットプレイスの本質的なコンセプトは、ブランドと消費者の間の溝を埋めるプラットフォームを通じて、消費者にとってブランドからの購入をより便利にすると同時に、企業がターゲット顧客にリーチするための簡単かつ直接的なソリューションを提供することです。
DTCマーケットプレイスの顕著な特徴とメリットには、強力なeコマースインフラを通じてターゲットオーディエンスに価値ある体験を提供できること、そして優れた分析ツールを活用してプラットフォーム上のパフォーマンスを詳細に追跡・最適化できることなどが挙げられます。これは、ブランドと消費者のより強固な関係構築に役立つだけでなく、ブランドがターゲットオーディエンスにパーソナライズされた体験を提供できるようになることにもつながります。
プログラマティック広告は、DTCブランドがターゲットオーディエンスにリーチする上で重要な役割を果たします。プログラマティック広告がDTCマーケットプレイスにどのようなメリットをもたらすのか、詳しく見ていきましょう。
DTC マーケットプレイス向けの効率的なターゲティングとパーソナライゼーション:
DTCプラットフォームの大きなメリットの一つは、ブランドが従来の流通チャネルに縛られることなく、消費者と直接エンゲージできることです。これに伴うメリットの一つは、ファーストパーティデータへのアクセスです。ファーストパーティデータ（1Pデータ）は、消費者自身から直接取得されるため、貴重なユーザーデータソースとして機能し、関連性の高いオーディエンスを効果的にターゲティングするために非常に信頼性の高いデータです。これは、プラットフォームを訪問したり、プラットフォームで商品を購入したりすることで、プラットフォームと関わりを持った消費者のユーザーデータです。
ファーストパーティデータは、最も正確で信頼性の高いデータの1つと考えられており、高度にターゲットを絞った広告を通じて消費者によりパーソナライズされた体験を提供することで、より高いコンバージョン率を促し、最終的にはより高いROAS（広告費用対効果）をもたらします。ファーストパーティデータを活用する上で最も重要なのは、このデータの収集が進化するプライバシーガイドラインに準拠していることです。一例として、パーソナライズされた体験を提供するためにユーザーデータを収集する衣料品のeコマースアプリが挙げられます。アプリ内の行動、好み、ウィッシュリスト、購入履歴、閲覧履歴、人口統計などの収集されたデータを活用することで、アプリはユーザーエクスペリエンスを向上させることができます。このデータにより、アプリは広告、動的コンテンツ、特別オファーを通じてパーソナライズされた推奨事項を提供し、望ましいユーザーアクションを促します。さらに、この情報により、ブランドは貴重なフィードバックを受け取り、必要な改善を行うことができます。
パーソナライゼーションの観点から言えば、ダイナミッククリエイティブ最適化（DCO）の導入は、ターゲットオーディエンスによりパーソナライズされた体験を提供するための優れた方法です。DCOとは、視聴者に関する利用可能なユーザーデータに基づいてパーソナライズされた広告を提供することで、ターゲットオーディエンスにパーソナライズされた広告視聴体験を提供することを目的としたディスプレイ広告テクノロジーと定義できます。これらのダイナミック広告は、その関連性と最適化された出力により、スタティック広告よりも優れたパフォーマンスを発揮することが実証されています。DCOが非常に効果的であることが実証されている分野の一つは、アプリのリターゲティングキャンペーンです。これらのキャンペーンでは、ユーザーの行動、人口統計、地理的位置、コンテキストといったターゲティング変数が頻繁に使用されます。
効果的なリターゲティングと最適化:
モバイル測定パートナー（MMP）は、アプリマーケターのテクノロジースタックに必須のモバイルマーケティングプロバイダーです。ユーザーデータのアトリビューションと整理を支援し、キャンペーンの効果的なパフォーマンス指標を提供します。DTCマーケットプレイスにとって、MMPと提携することで、データに基づいた効果的な広告を配信することは非常に有益です。これは、確率モデルとUnified ID（UID）を用いてターゲティングを行うことで実現されます。
確率モデルは、データ収集を主要ステップの2.0つとして使用し、効果的なターゲティングのためにIDFAを除くIPアドレス、OSバージョン、デバイスモデル、キャリア情報などのさまざまなパラメータに関するユーザーデータ収集が含まれます。さらに、Unified ID 2.0またはUID XNUMXは、ユーザーのプライバシーを損なうことなく、広告ターゲティングにおけるサードパーティデータの使用を置き換える方法です。サードパーティCookieなどの他のテクノロジーに依存せず、アプリマーケターと広告主がユーザーIDを設定できるようにします。この識別子は、消費者の同意を得た場合にのみ共有される安全なメールIDと電話番号に基づいて構築されます。さらに、これはコネクテッドTV（CTV）やログインが必要なアプリに追加されます。全体として、これはブランドが価値ある交流を維持し、消費者に優れた体験を提供するのに役立ちます。
機械学習は、ユーザーのアプリ内行動、好み、エンゲージメント パターンを分析して広告キャンペーンを最適化し、ターゲット ユーザーに高度にパーソナライズされた広告を配信してより高い ROAS を達成するデータ駆動型プロセスとして、DTC マーケットプレイス広告に適切に使用すると強力なツールになります。
RevX の高度な機械学習サービスの詳細については以下をご覧ください。
結論：
絶えず進化を続けるDTCマーケットプレイスにおいて、プログラマティック広告はアプリマーケターにとってマーケティング戦略に組み込むべき優れたツールです。DTCマーケットプレイスならではのファーストパーティデータを活用し、効果的な広告キャンペーンに活用することで、そのデータを最大限に活用できるからです。これらのキャンペーンは、購買意欲の高いユーザーに価値ある体験を提供する可能性が高く、ユーザーが望むアプリ内アクションを促すことで、コンバージョン率の向上にも繋がります。
RevXがDTCビジネスにどのようなメリットをもたらすかについて詳しくは、当社チームにお問い合わせください。 こちら.
ローレン・ハイネック
