オムニチュアのCEOのJosh James氏-Omniture Summitレポートvol.1

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 少し前になりますが3月に米ソルトレークシティで開催されたオムニチュア・サミットを取材してきました。何回かに分けて、その際のレポートをアップします。
 まずはオムニチュアのCEOのJosh James氏のインタビューです。

-マーケティングの究極の未来とは、どのようなものになるでしょうか?

 すべてはカスタマイズされた経験になると思う。
 例えれば、次のような感じ。スーパーマーケットには幾つも売り場があるけれど、今日のように売り場を歩いて回る必要がない。お店に入れば、売り場自体が
あなたに合わせて形を変えてくれる。あなたが過去に買った商品が自動的に1つの売り場に集まってくる。そんな感じだ。また過去に買った商品に混じって、あ
なたが気にいるかも知れない商品も並べられる。
 こうしたことが実現すれば消費者も喜ぶし、スーパーマーケットにもいいビジネスになる。
 何もスーパーマーケットだけの話ではない。オンラインのコンテンツであれ、オフラインの商品であれ、あらゆるものが自分にとってカスタマイズされたもの
になる、というのが究極の姿だろう。オンラインとはウェブのことだけではない。オンラインとは、ネットワークにつながっているすべてのものだ。

 またインターネットはウェブサイトが中心の現状の形から、ウィジットが中心の状況に変化していくだろう。ウィジットはウェブサイトの延長として、ユーザー一人一人にターゲットされた情報を出すようになるだろう。
 広告も同じで、ターゲティングされパーソライズされたコンテンツになると思う。
 オフラインの世界でも、街頭の広告のQRコードをケータイで読み取ることで、オンライン同様にカスタマイズされた情報を受け取ることができるようになるだろう。
 企業にとってすばらしいことには、何がうまくいって、何がうまくいかないのかというフィードバックを受け取ることができるということだ。このフィードバックを受け、企業は消費者に的確な情報を送れる。ノイズは減少するわけだ。

-テレビのようなメディアはどのような形になるのでしょうか?

 究極の未来にはわれわれが知っている形での「テレビ」というものは存在しなくなる。未来のテレビは、一方通行の放送ではなくなる。放送と通信が融合したときには、テレビ局側は視聴者の情報をたくさん持つようになる。視聴者側もテレビ局に自分の情報を手渡すことになるだろう。
 わたしがテレビを見ているときに、女性向け商品のコマーシャルには興味がない。
わたしの趣味嗜好や、過去の購買履歴を基に、わたしが興味を持つようなコマーシャルを流して欲しい。未来のテレビはこうした要望にも応えてくれるものになっているだろう。

-広告の未来は、どうなるのでしょうか?

 広告はなくならないだろうが、重要性は著しく減少するだろう。広告と360度マーケティングのバランスは、360度マーケティングのほうに急速に傾くだろう。
 それはなぜかというと、消費者の声のほうが重要になるからだ。
 今までは消費者がメーカーに意見を言いたければ、カスタマーセンターに電話するか、手紙やメールを送るしかなかった。でもそんなことをしてまで意見を言う人はそんなに多くなかった。
 しかし今では技術革新のおかげで、簡単にフィードバックできるようになった。また多くの人のフィードバックを集めることで傾向を把握できるようになった。製品のレビューを読む人も増えた。優れた製品と消費者が評価した製品がさらによく売れるようになった。消費者の声が非常に重要になりつつあるというこだ。

-オムニチュアはウェブ解析でも優れているが、他社製品と比べて他のシステムと連携できるところがすばらしいという声を聞いた。他のシステムとの連携で代表的な例を教えてもらえませんか?

 2つの例をお教えしましょう。1つは、あなたが電子機器を販売しているサイトを運営していたとしましょう。あるお客さんがサイトにアクセスしてきた。サイトの過去の記録から、彼は過去にデジタルカメラを買っていることが分かる。彼のメールアドレスなどの情報も記録されている。今回はノートパソコンのページにアクセスしてきた。特定の機種に興味があるらしく、同じ機種の色違いの写真を見比べている。
 それでもこのお客さんは購入にいたらなかった。そこで2、3日後に「特別セール!今買えば5%off」とか「今買えば、オプションのメンテナンス保証が半額です」というようなメールを送る。われわれ消費者は、多かれ少なかれ衝動買いするものです。こういうメールを送ることで、購入してもらえる可能性があるわけだ。これは非常にパーソナルなマーケティングになる。
 今までのシステムでこういったことをしようと思えば、非常に大変だった。データマイニングを行って、多くのユーザーIDを探し出し、CRM(顧客関係管理)システムも検索し、メールアドレスを探し出さなければならない。
 オムニチュアの連携ツール「ジェネシス」を使えば、オムニチュアのウェブ解析ツール「サイトカタリスト」と、他社のメールマーケティングシステムを連動させ、こうしたワン・ツー・ワン・マーケティングがすべて自動でできるようになるわけだ。
 もう1つの例は、エンゲージメント分析、エンゲージメント・マネジメントと呼ばれる領域の話。複数の広告がどのように最終的に購買に結びついたかを分析するんです。
 われわれ消費者は、過去に購入したことのある物以外は、最初の情報だけで購入を決めない。その商品に関する情報に何度か接触する中で、購入の意識を固めていくものだ。
 例えば、わたしがiPhoneを購入したときに、最初にiPhoneのことを知ったときに買ったわけではない。広告も目にしたし、店頭へ行って触ってもみた。ニュースやブログも読んだ。友達とも話をした。その後も、3回も4回も広告を見た。そうすることによってようやく買いたいと思うようになって、googleでiPhoneを検索し、iPhoneを売っているサイトに行って購入た。
 つまり少なくとも4、5回はiPhoneの広告に接しているわけだ。
 今は、購入の直前のキーワード広告だけが評価されているけれど、実際にはバナー広告なども購買意欲を高めることに十分貢献している。そのことを考慮して、バナー広告などにも予算をうまく分散すべきだろう。そうしたニーズに応えることが、複数のシステムを連携させることで可能になっている。
 ダブルクリックの広告配信サーバーの「ビュースルー」と呼ばれる機能がある。特定のユーザーを追跡して同じ広告を何度見たかを把握できる機能だ。これをオムニチュアのウェブ解析ツール「サイトカタリスト」と連携させることで、購入に至るまで同じ製品の広告に何度触れたかが分かる。
 ユーザーがアップルストアのiPhoneの購入ページで「購入」ボタンをクリックするまでに、ウェブ上でダブルクリックが配信するiPhoneの広告を何度目にしたかが分かるわけだ。
 これら途中の広告は、直接の購入にはつながらなかった。でもブランディングに効果はあったわけだ。
 過去にブランディング広告の効果を測定できるツールはなかった。自社以外のサイトでの広告の効果を測るダブルクリックのツールと、自社サイト内での販売の記録を解析するオムニチュアのツールが連携することで、初めて可能になったわけだ。これは非常に画期的なことだ。
 広告を何度見れば購買につながる確率が高いのかが分かれば、広告の打ち方も変えることができる。例えば、広告を2回見た人の50%は購入していることが分かったとしよう。3回だと75%まで上がるのに、4回見た人で購入した人は70%に下がっている。こういう結果がでれば、4回以上の広告配信の予算は無駄ということが分かる。
 そこでダブルクリックの広告配信サーバーで、1ユーザーに配信する広告は3回が上限、というように設定すれば、効率よく広告予算を運用できるわけだ。こうしたことが、2社以上のツールの連携で可能になっているわけだ。

-でもダブルクリック1社がネット上のすべてのサイトに広告を配信しているわけではない。ほかの広告配信会社とも連携する必要があるのでは?

 もちろんその通りだ。まずは大手の広告会社から連携を始め、いずれすべての広告会社と連携できるようにしていきたいと考えている。

-IT大手によるオンライン広告会社の買収が続いています。そしてウェブ解析を提供するところも多い。こうした大手とどう戦っていくのですか?

 グーグルはアドワーズという広告の仕組みを提供している広告媒体でもある。こうした広告媒体がウェブ解析サービスを提供して、「われわれの広告媒体で掲載された御社の広告は効果が高かったのですが、他社の媒体での効果は低かった。もっとわれわれの媒体に広告を出したほうがいいでしょう」という提案を行ってきたとしたら、あなたはどう思う?信じますか?
 だから、ウェブ解析はわれわれのような独立系が手がけるのがいいと考えている。
 広告主は広告会社の独占を希望していない。広告会社が1社しかなくなり競争がなくなれば、技術革新を怠る恐れがあるからだ。広告主は複数の広告会社が存在することを求めている。そして複数の広告会社を通じて出した広告がどの程度の売り上げにつながっているのか、ということを解析する独立系のサービスが求められているのだと思う。
 グーグルが分析ツールを無料で提供するのは、複数の広告会社を利用してあちらこちらに広告を配信することができない小規模の企業のため。中規模以上の企業や大企業は独立系のサービスを求めている。

-でもグーグルはロングテール側からゆっくりと攻め込んでくるのでは?

 大企業はグーグルにウェブ解析を求めない。例えばヤフーは絶対にグーグルに解析を求めないだろう。データを絶対に渡さないだろうと思う。われわれはヤフーからも、マイクロソフトからもデータを受け取っている。それはわれわれが独立系だからだ。
 大手ネット企業が広告会社として競合することはいいことだと思う。技術革新を促進するし、広告主にとって価値を創造する。
 過去何年間かはgoogleが躍進した。でもまた別の企業が表舞台に躍り出てくることもあるだろう。行動ターゲティングという新しい技術で伸びてきた企業もある。競争はいいことだと思う。

-大手ネット企業がオムニチュアの買収を提案してきたらどうしますか?

 われわれはまだ若い企業だし、成長する機会はまだまだある。今は顧客の要望に耳を傾け、製品の改良に力を入れたい。

-さきほど、システム連携の具体例を2ついただきましたが、今後ますます多くの連携が登場するのではないかと思います。今後の傾向をどのように見ていますか。

 1つの傾向としては、複数のシステムの連携がある。
 例えば、あるユーザーがgoogleで「デザイナージーンズ」というキーワードで検索したとしよう。それで検索結果から、そのユーザーが、あなたのジーンズ通販のサイトに来た。このユーザーはあなたのサイトでジーンズをいろいろ見て回ったのだが、結局ジーンズを買わずにベルトを買った。
 このユーザーにメールを使って再びセールスをかけたい。今までなら、このユーザーの過去の購入履歴を見てもベルトを買ったことしか分からない。でも「デザイナージーンズ」というgoogleの検索キーワードから、このユーザーが最新のファッションに興味を持っていることが分かるので、最も新しいおしゃれな製品の宣伝メールを送るのが効果的であることが分かる。
 つまりユーザーを理解できるような情報を持つところと、自社サイトのウェブ解析と、メールマーケティングサービスの3つが連携しているわけだ。われわれのシステムと連携できるシステムを持つパートナーは130社を超えた。こうした複数のシステムの連携は今後ますます増えていくだろう。また連携の形も、もっともっと複雑になっていくだろう。
 もう1つの傾向は、新しい形のレコメンデーション。みんなが今日、何にアクセスしたかというデータを基にしたコンテンツの推薦、商品の推薦が始まっている。
 記事の下に関連記事として見出しのリストが表示されるページがあるが、ほとんどの場合、関連するキーワードが含まれる記事が表示されている程度のもの。
 新しい形のレコメンデーションは、キーワードでマッチさせるのではなく、どの記事をトップページのどの部分に表示させればページビューが上がるのかということを、ウェブ解析の結果を基にシステムが判断してトップページのレイアウトを自動的に変えるというもの。こうした新しい形のレコメンデーションをCMSに取り入れて、サイトのレイアウトを自動的に変化させるサイトが増えてきている。

-それは先ほどのスーパーマーケットの売り場が買い物客に合わせて自動的に商品を変えるという話ですよね?。

 まあそうだけど、今までは過去の購入履歴をベースに商品が並べられた。最近は、解析の結果にもとづいて、並び替えられる。
 例えばポテトチップとディップを並べて売れば両方を購入する人が多いということはだれにでも分かる。ところが解析データによると、なぜか今日はポテトチップを買う人でケチャップを買う人が急増した。このデータを基に売り場が自動的にポテトチップとケチャップを並べるわけだ。あなたは過去にポテトチップにケチャップをつけて食べたことがない。でも中にはポテトチップとケチャップを試しに買う人もいるかもしれない。他の人の行動データからシステムが推薦するわけだ。アフィニティ・マーケティングと呼ばれるものだ。
 こうしたレコメンデーションの機能を提供できるのは、これまではアマゾンなどの大手に限られてた。これだけのシステムを開発するのに非常に多くのエンジニアを必要としたからだ。でもわれわれとわれわれのパートナーが同様のテクノロジーを格安なコストで提供できるようになっている。多くの企業が、先行する大手と同じ土俵で戦えるようになっているわけだ。

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Editor In Chief at TechWave.jp
1990年代初頭からソフトからハードまで50以上のスタートアップ立ち上げを国内外で経験。平行して雑誌ライターとして疾走。シリコンバレーでガレージベンチャーに参画後は、国内でネットエイジを筆頭にスタートアップに多数関与。ブログやSNSの国内啓蒙、ソニーの社内イノベーション事業など関与。通信キャリアのニュースポータルの立ち上げ期の編集デスクとして数億PV事業に育てた後、TechWaveにジョイン。世界最大のグローバルIT系メディアであるスペインの「Softonic」の元日本編集長
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