Google タグマネージャー を活用したソリューションで将来価値を予測し価値の高い取引の獲得に成功したバイク王の事例 | Google Analytics 日本版 公式ブログ

Google Analytics 日本版 公式ブログ - 2020年8月31日(月) 20:41
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ビジネスゴールとデジタル広告の入札方法や目標との距離感に課題



バイク王は顧客から中古のバイク車輌を買い取り、そのバイクをまた別の顧客に販売するビジネスを展開しています。顧客から仕入れるバイク車輌は、当然ながら高市場価値車輌から低排気量車輌まで多数が混在しています。このビジネスモデルでは、高市場価値車輌を、販売先に応じた適正な価格でより多く仕入れることができる事が重要なポイントになります。良い商品を仕入れて、適正な価格で販売することができてはじめて顧客満足度を高め、継続的に利益を得て事業拡大を実現することができるからです。


バイク市場は、市場成長自体が高市場価値車輌に牽引される形にシフトしています。そういった市況の中で力強く、企業として業績を向上させ続けるためには、今までの手法から一歩踏み込んだ「より”高市場価値車輌の仕入れ最大化”に注力する挑戦」が必要でした。


従来では、ウェブサイトに訪れたユーザーが「査定申し込み」を行った件数を計測し、その件数を基軸にして広告投資のコントロールをしていました。しかしこの方法では、極端に言うと例えば「100 万円の価値を持つ車輌の査定申し込み」も「10 万円の価値を持つ車輌の査定申し込み」も均等な価値を持つ “査定申し込み 1 件”として評価をすることになります。


また、ビジネスモデル上、買取査定申し込みから仕入れたバイク車輌の販売まで最大で数か月かかります。さらに買取査定申し込み以降のお客様とのやり取りはすべてオフラインでのコミュニケーションになるため、デジタル広告において「ビジネスの最終ゴール(利益獲得)」に対する最適化は容易ではありませんでした。



機械学習を活用して価値の高い取引を予測し、最適化工程を自動化することに成功



そのような状況において「高市場価値車輌の買取」という部分での機会損失を限りなくゼロにしながら、広告投資に対する価値の最大化を実現するために「ユーザーが選択した製品の傾向をもとに機械学習でモデルを作成し、オンライン予約時に最終的な取引の価値を予測、スマート自動入札にその予測価値を学習させることで、投資あたりの利益を最大化する」というアプローチでチャレンジしました。


本ソリューションの実装過程における特徴としては、既存の機能を活用したシンプルな実装という点が挙げられます。Google BigQuery を活用し構築されたモデルを Google タグマネージャー上で再現することにより、複雑なパイプラインの構築を実装することなく、入札を含めた全工程を自動化することに成功しました。

  1. Google BigQuery 上で利用できる機械学習機能( BigQuery ML )を用いて、従来のオンラインのコンバージョン地点である査定申し込み時に取得できる複数のデータを分析し、最終価値の予測モデルを構築


  2. 上記モデルを Google タグマネージャー上で再現し、査定申し込み(コンバージョン)時に Google 広告に対して予測価値をリアルタイムで返す


この予測価値に対する ROAS 入札のパフォーマンスを、従来からの CPA 入札でのパフォーマンスと Google 広告にて同時期で比較したところ、バイク王社内ビジネス指標(コンバージョン 1 件あたりの想定売上指標)において +19%、ROAS においても +9% の改善がみられました。





このプロジェクトを通して、バイク王、Google アナリティクス パートナーと共に機械学習の活用に対しても知見が深まり結果も確認できました。今後は、機械学習の広告への活用を深め更なる効率改善を実現するだけではなく、マーケティング オペレーション全体の業務効率改善という領域でも、機械学習活用を進めていく予定です。


"今までは CPR 基準で広告の費用対効果を計っていましたが、買取直販をメインとした小売事業を拡大していくなかで、いかに小売に適した高市場価値車輌を仕入れていくかが大きな課題となっていました。今回、実粗利データをもとにした将来価値予測モデルを構築し、Google広告と Googleタグマネージャーを連携させることによって自動最適化が図れたことは、弊社の事業拡大に大きく貢献してくれることと思います。今後も Google のソリューションを活用し、ロジカルかつスピード感のある戦略を展開していきたいと考えています。"株式会社バイク王&カンパニー コンタクトセンター 
デジタルマーケティンググループ マネージャー 大石和生氏



投稿者:  広告営業本部 宮田 崇平、技術コンサルタント 中野 理穂、検索広告スペシャリスト  野々下 智一、マーケティングテクノロジー本部 データソリューションチーム
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