14 years 5ヶ月 ago
noreply@blogger.com (hiromi ibukuro)
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14 years 5ヶ月 ago
ある意味「広告しながら全数調査しているようなもの」というのが私の感覚。
DSP研究会を主宰して、広告主さんに参加いただいて昨日までに3回勉強会を実施した。
ネット広告を96年からやってきた間で最も大きな変化を感じているのは、「枠」から「人」へのパラダイムシフトもあるが、ネット広告で行われていることが、マスメディアを含むマーケティング活動全体の改善材料を得ることができるということもある。
広告に反応した人がどういう人かを逆引きして掴むことも可能で、そうすると「こういう人たちがターゲット」と想定しているが、「反応している人たちとはズレている」ということが必ず起こる。
このギャップをどうするか・・・。 「こういう情報を得てどうするか」がマーケティングの大きなテーマになりそう。
顧客は誰か、将来の顧客になるのは誰か、従来はこれが分かっていない。とくにメーカーは、流通の先にいる最終顧客情報を今までほとんど持てないのは普通だった。そのためにECを行うケースもある。
「顧客インサイト」を探れ!というテーマが掲げられることは多いが、インサイトの前に「顧客は誰」が分かっていないことが多い。広告に反応する人は「見込み客」であり、将来の顧客であるはず。
リアルタイムに、発生する1インプレッションづつに広告配信を最適化しようとする(人間技では絶対にできないこと)試みは従来のメディアプランニングの発想にはなかったことを実現する。リアルタイムの状況でリアルタイムに買い付けるという仕組みの可能性は大きい。
オーディエンスターゲティングによって、ターゲティングの精度を上げることもあるが、オールターゲットの商品でも、ひとりひとりのベストタイミングを掴んで、トリガーになる行動に対してカウンターでベストタイミングでの広告配信が期待できるので興味深い。
またリアルな行動データも取り込んでの広告配信は研究対象としても実に面白い。
どういう行動うする人がターゲットなのか、特定の行動とその商品の購買に相関関係があることを見つけ出してみるトライは興味深いものがある。とくに我々が連想できることだけでなく、データから相関を見つけると、人の頭ではどうにも思いつかないが、実際には相関があることも多くでてくるだろう。
他業種同士のタイアップ、クッキー交換などの施策も考えられる。マーケティングコンサルとしてはわくわくする状況だ。来年に向けてますます面白くなりそうだ。
14 years 5ヶ月 ago
「LOVE LOCAL 地元CMコンテスト あなたのジモト愛、大募集!」のエリア選抜10作品が決定し、12月23日(金)19時からJ:COMチャンネル「つなが...
14 years 5ヶ月 ago
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14 years 5ヶ月 ago
2012年1月に開催するCSS Nite back2basicとCSS Nite redux, Vol.6 (Shift 5「デザイントレンド」再演)では、参加費のお支払いをPayPalのみとして来ましたが、リクエストにより銀行振込を追加します。
CSS Niteでは、リーズナブルなセミナー運営を行うことを心がけていますが、この中でも手間がかかるのが、入金管理です。Doorkeeper+PayPalですと、この手間が一気に解消されるのため、CSS Nite back2basicは、かなり低価格に設定しました。
銀行振込の場合、「お申し込みの際に、会社名が書いていないのに、振込は会社名義」、「結婚などでお名前が変わっている口座から送金いただく」などをはじめ、照合に手間がかかります。
このような事情によって、銀行振込の場合には、参加費を高めに設定しています。なるべくPayPalをお使いいただければ助かります。
- 参加費は、ほかの方のPayPalアカウントで決済することも可能です。
銀行振込を希望される場合の流れ
銀行振込を希望される場合には、次のようなフロー(流れ)です。
- 決済のオプションで「銀行振込」を選択いただきます。
- Doorkeeperでは決済までの有効期限が30分に設定されているため、「チケットキャンセル」というメールが届いてしまいます(=キャンセル扱いになります)。
- 1-2日くらい後に、振込先をメールにてご連絡します。
- お振り込みをお願いします。
- 入金確認後、Doorkeeperでのステータスを「入金済み」に変更します。
なお、ご参加はお支払い済みの方から、参加を確定しますので、状況によってはキャンセル待ち等になってしまう可能性があります(その場合には返金します)。

14 years 5ヶ月 ago
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14 years 5ヶ月 ago
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14 years 5ヶ月 ago
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ネット広告の統計データの活用法についてインプレッション数やSOV事例とともに考察