CASE STUDIES利用実績

企業:
株式会社ヴァル研究所
期間:
2017年4月3日~
導入アプリ:
駅すぱあと
カテゴリー:
位置情報連動広告

「駅すぱあと」オーディエンスターゲティング広告

ヴァル研究所保有のリアル行動データを分析、セグメント化し、ターゲティング可能にした新たなオーディエンス広告を展開します。iPhone・Androidで累計730万ダウンロード(※2017年3月時点)を超える乗り換え案内アプリ「駅すぱあと」のユーザーの移動予測データを活用し、ユーザーの生活圏や趣味趣向を独自にセグメント化した、ユニークなエリアターゲティング広告が可能になりました。

対象ユーザー:
「駅すぱあと」を使う一般ユーザー
利用シーン:
乗り換えアプリ「駅すぱあと」を使用するユーザーの生活圏や趣味趣向を独自にセグメント化してユニークなエリアターゲティング広告を送信
導入効果:
移動予測データに加え実際の行動データも活用することで、より高い精度で趣味趣向を推定するオーディエンスターゲティング広告が可能。 リアルタイムの位置情報や、従来の移動予測データとの連動も可能なため、移動前と移動後の店舗付近とで広告クリエイティブを出しわけるシナリオ配信にも対応。
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「駅すぱあと広告」は、iPhone・Androidで累計730万ダウンロード(※2017年3月時点)を超える乗り換え案内アプリ「駅すぱあと」のユーザーの移動予測データを活用し、ユーザーの生活圏や趣味趣向を独自にセグメント化した、ユニークなエリアターゲティング広告です。

現在のオーディエンスターゲティング広告では、主にユーザーのウェブページ閲覧履歴をもとに興味関心を推定し、ターゲティングを行う手法が一般的ですが、今回、同社保有の移動予測データに加え実際の行動データも活用することで、より高い精度で趣味趣向を推定するオーディエンスターゲティング広告が可能となりました。また、リアルタイムの位置情報や、従来の移動予測データとの連動も可能なため、移動前と移動後の店舗付近とで広告クリエイティブを出しわけるシナリオ配信にも対応いたします。

今後は複数の行動履歴を掛け合わせ、より立体的なペルソナをもとにしたオーディエンスターゲティング配信にも対応します。例えば、ある自動車メーカーが新型SUVを訴求する場合、
・週末に公園によく行く(≒ファミリー層の要素)
・連休にはスキー場へ来訪(≒アウトドア好きの要素)
というような行動をしているユーザーを「アウトドア好きのファミリー層」と推定し、新型SUVに乗って家族でスキーを楽しむ広告クリエイティブを配信することができます。

さらに、そのユーザーがディーラー付近に来た際には試乗キャンペーンなどの来店促進訴求をするなど、ユーザーの状況に応じたシナリオ配信が可能となります。
この位置情報の取得に、「39Geopla」のSDKが利用されています。

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