Google アナリティクス日本版公式ブログ

セゾン自動車火災保険 - BigQuery にデータを集約し、チャネルコンバージョンの質的分析をマーケティング施策へ

2017年7月19日水曜日

お客様に納得して選んでいただける、オンリーワンの保険会社であることを目指すセゾン自動車火災保険株式会社では、お客様目線を重視する最新のテクノロジーを駆使したマーケティング活動に取り組んでいます。

そのために、より精度の高い分析が重要と考え、2016 年 3 月より、Google アナリティクス 360 を導入し、セールスパートナーの電通デジタルと共に、統合マーケティングプラットフォームの構築と活用に取り組んでいます。

データを蓄積していくことの重要性にいち早く着目し、導入後すぐ、Google アナリティクス 360 に DoubleClick Campaign Manager、DoubleClick Bid Manager、DoubleClick Search を連携。また BigQuery エクスポート機能も活用し、Google アナリティクス 360 に蓄積されているデータを BigQuery に蓄積し始めました。

セゾン自動車火災保険株式会社が、どのように Google アナリティクス 360 をマーケティングに生かし、さらに、マーケティング部門が主体となって全社的なデータの民主化に取り組まれているかご紹介します。

BigQuery の活用によってチャネルコンバージョンの質的分析を実施

「おとなの自動車保険」は、ダイレクト自動車保険として（40 代・50 代）新規契約者数 2 年連続で国内 1 位、加入者数 65 万人を突破し、躍進を遂げるセゾン自動車火災保険株式会社の主力商品です。従来の対面型モデルと比較すると、ダイレクト型自動車保険の加入割合は、まだ約 7% 程度。それは、保険は相談しながら決めたいという意識が依然として高い中、ダイレクト型自動車保険に対する、お客様の不安感が理由のひとつとして挙げられます。

「おとなの自動車保険」の魅力は、低価格かつ高品質であることですが、その商品性をそのまま伝えても、お客様の態度変容を促すことは難しく、もともとダイレクト型保険に興味がない人々の関心を引くことが難しいという課題がありました。そのため、態度変容を促すためには、どのようなコンテンツやクリエイティブが良いのか、また的確なチャネルや媒体の選定が必要とされていたのです。

Google アナリティクスでは、何がきっかけでウェブサイトを訪れたかのデータを把握することができます。コンバージョンしたユーザーが、広告メディアも含め、どのチャネルから訪れたのかを分析することは、コンバージョン数を最大化するために重要です。

しかしながら、コンバージョンしたユーザーが、長い検討期間を経て、さまざまな自動車保険の中から、「おとなの自動車保険」を選んだユーザーなのか、契約更新直前に慌てて探して契約をしたユーザーなのか、といったコンバージョンの質的な分析をすることができていませんでした。

「おとなの自動車保険」に関心があるお客様は、ウェブサイトでお見積をされますが、その際に入力いただいた個人情報を除く見積もり情報は、Google アナリティクス 360 と BigQuery を連携することにより、自動的に BigQuery へエクスポートされます。

BigQuery にエクスポートされるコンバージョンデータは、どの広告メディアやチャネルからのコンバージョンであるのかという情報に加えて、入力いただいた見積もり情報も合わせて確認することができます。こうして、広告メディアも含め、各チャネルからのコンバージョン数と、サイト上でお見積作成時に入力いただいた見積もり情報を、BigQuery 上で掛け合わせて分析することで、コンバージョンの質的分析が可能になりました。

こうした分析によって、お見積いただいたお客様に対してメールをお送りする際、一人ひとりのお客様に合わせたメッセージで、メールをお送りすることができるようになりました。

また、はじめのウェブサイト訪問から、コンバージョンに至るまでの検討期間などの指標をを参考に、ご契約いただいたお客様が、商品性をしっかり理解し選んでいただいたお客様であるかどうかを知ることができるようになったため、分析結果は、獲得していきたいお客様に訴求できる広告メディアの選定や、メディア投資を検討する際の参考にしています。

BigQuery に CRM データから IoT データまで、すべてを一元管理

「おとなの自動車保険」は、2017 年 7 月 1 日以降に補償開始となるお客様より、「つながるボタン」「つながるアプリ」 ALSOK を連携した新しい安心のしくみを提供します。万が一の事故の際、「つながるボタン」を押すと、すぐに事故受付担当者への相談や、事故現場に ALSOK 隊員のかけつけの要請ができます。また「つながるアプリ」からは契約者の契約情報や事故現場の位置情報が連携され、必要なサポートをスムーズに受けることができます。

セゾン自動車火災保険株式会社では現在、Google アナリティクス 360 のオンライン行動データに加えて、「つながるボタン」や「つながるアプリ」から収集されるアプリや走行データ、コールセンターへのお問い合わせデータ、ご契約者様の CRM データなどすべてのデータ統合を進めています。これらのデータ統合をマーケティング分析に生かしていく体制を整えていくことで、「車」を起点とするお客様の生活像を可視化することが可能になります。

”自社で保有するあらゆるデータを BigQuery に集約していくことによって、より高度な顧客分析を進め、商品開発、お客様目線のマーケティング施策を実施し、将来的には BigQuery から Google アナリティクス 360 を介した広告配信の自動化までつなげていきたいと考えています。”

セゾン自動車火災保険株式会社マーケティング部白石真那斗様

マーケティング部門が主体となって、Google アナリティクス 360 のデータを全社活用

Google アナリティクス 360 の使い方は、これまで各部門の社員一人ひとりが独学で学んでいました。しかし、今では、全社的な分析力向上と、マーケティング部門だけに偏らない、スピーディーなデータ分析体制を整えデータ活用が重要と考え、マーケティング部門が主体となって、全社的なトレーニングを実践、社内データの民主化が進んでいます。

具体的には、マーケティング部門の若手社員か「GA アンバサダー」となり、各部門に呼びかけをおこない、定期的な Google アナリティクスの勉強会を実施。内容は「基礎編」「応用編」とわけ、各個人のレベルに合わせた内容を展開しています。勉強会終了後には、参加者にアンケートを実施して、希望に適した内容へと改善を続けています。

これは役職、年齢に捉われず、全社的にデジタルへの抵抗感の払拭をおこなう取組ともいえます。

Google アナリティクス 360 の契約は、一社の契約で子会社、グループ会社まで利用が可能です。セゾン自動車火災保険株式会社は今年、契約更新時に、契約主体を、親会社である、SOMPO ホールディングス株式会社へ移行され、グループ全体でその活用とデータの民主化を推進しています。


		GA 勉強会講師（左）システムサービス部大宮小百合様（中央）マーケティング部赤羽様（右）マーケティング部白石真那斗様

投稿者 : 大川英恵 - Google アナリティクス 360 スイートパートナーマネージャー

MercadoLibre、アナリティクス 360 のオーディエンスデータを活用し、RPM を 60% 向上

2017年6月29日木曜日

この記事は、Google アナリティクスソリューション英文ブログ記事「MercadoLibre uses unique audience insights from Analytics 360 to raise ad RPMs by 60% 」を元に構成しております。MercadoLibre Google アナリティクス 360 スイート Google アナリティクス 360DoubleClick for PublishersDoubleClick Bid Managerプログラマティック取引「広告の使い勝手や成果を高めるには、販売チャネルが何であっても、自社のビジネスやリソース、データ、複数の広告フォーマットを惜しみなく活用する必要があります」と Vinitski 氏は話します。「プログラマティック取引によって、リソースを効率よく活用し、時間を節約することができ、それまでは活用できなかった重要なブランドのマーケティング予算を生かすことができるようになります。」MercadoLibre のケーススタディの全文

一休.com - Google アナリティクス 360 データを活用し AdWords を自動最適化、広告 ROAS を 17 % 改善

2017年6月19日月曜日

概要
旅行、レストラン予約などの「コト消費」をオンラインで行うユーザーは年々増加しており、そのニーズや行動は多様化しています。株式会社一休は、「こころに贅沢をさせよう」をモットーに、高級ホテル・旅館宿泊予約サイト「一休.com」、厳選レストラン予約サービス「一休.com レストラン」を中心とした「上質なサービス」の提供を続けてきました。昨年度も新たにハイクラスな別荘やヴィラの予約サイト「一休.com バケーションレンタル」をスタートするなど、そのサービス内容を充実しています。

本記事では、株式会社一休が Google アナリティクス 360 と AdWords の活用を一歩進め、Google アナリティクス 360 と AdWords を連携することで ROI を改善、同時にマーケティングの意思決定を迅速化した取り組みをご紹介します。

導入の背景と課題
サービス開始よりオンラインのサービスに特化してきた一休では、デジタルマーケティングにおいて、これまでも多くの先進的な取り組みを実施してきました。
広告においても自社で運用し、事業の成長を押し上げていく中で、次のステップとして「実際に投下した広告費が、どの程度売上げにつながっているのか」をより精緻に把握し、マーケティング費用対効果を可視化することが課題としてあがってきました。
しかし、その時点では、広告の費用対効果を検証する上で、AdWords で計測されているコンバージョンデータと、社内で KPI としているアトリビューションを含めた「予約数」のトランザクションデータに乖離があり、KPI に対する AdWords の貢献を正確に評価できていませんでした。
一方、Google アナリティクス 360 の導入により、アナリティクス 360 の目標（コンバージョン）と社内のトランザクションデータは、97% と高いマッチ率を実現していました。精度の高いデータにより、日次で経営層にアナリティクス 360 のデータを報告し、データに基づいたマーケティングの意思決定を行う、というサイクルが確立できていました。（参照：一休.com - Google アナリティクス 360 と BigQuery を中心としたオンラインマーケティングプラットフォームの構築とその成果）

「現在は、Google アナリティクスのデータを、流入チャネル別の取扱高、訪問者数などの経営指標や部門指標として活用しています」（デジタルマーケティング部田中和沙様）
そこで、この精度の高い Google アナリティクスのデータを AdWords でも活用することにより、正確な広告費用対効果を評価する試みが始まりました。

写真右より、株式会社一休デジタルマーケティング部部長　石之雅章様、同田中和沙様、同渡部大輔様すべての流入チャネルを Google アナリティクスで評価
通常、AdWords を含め、個々の広告ネットワークでは、広告側の視点でその広告ネットワークで配信された広告のみを経路として評価したコンバージョンを計測します。そこに他の広告ネットワークや自然検索は含まれません。Google アナリティクスを使用するメリットは、サイト側の視点に立ち、すべての流入チャネルのアトリビューションを考慮した、包括的なコンバージョンの評価ができるようになることです。
Google アナリティクスによって、AdWords と AdWords 以外も含むすべての広告ネットワーク、また、広告ネットワークだけでなくその他のマーケティング施策や自然流入も含めたすべてのチャネルのコンバージョン経路が可視化されます。その違いについてはヘルプ記事「アナリティクスと AdWords のコンバージョン指標の違い」もご参照ください。図 1：AdWords, Google アナリティクスのコンバージョンの違い

株式会社一休では、これまでの分析から、AdWords だけの評価では社内指標との一致が難しいことが判明していたため、下記を目的として、広告の効果測定と最適化する取り組みが始まりました。

AdWords の費用対効果を社内のマーケティング評価指標と同等の数値で測ること

広告の費用対効果をより高めること

取り組み内容 - Google アナリティクスの収益データによる AdWords の自動入札
Google アナリティクスと AdWords を利用している広告主は、それらを連携することで、Google アナリティクスで計測したコンバージョンを元にした AdWords の自動入札が簡単に可能になります。
今回の取り組みでは、AdWords の入札戦略のひとつである目標広告費用対効果 ( ROAS ) による自動入札を採用し、Google アナリティクスの e コマース計測機能で取得している「収益」をコンバージョン値として設定しました。 ROAS を自動入札の戦略として選ぶことで、広告にかかった費用に加え、ひとつひとつのコンバージョンの価値も機械学習の指標として扱い、より正しいコンバージョン評価に基づいた上限クリック単価の自動調整が行われます。
さらに Google アナリティクスで計測した「収益」をコンバージョン値としてインポートし機械学習することで、AdWords に加えすべての流入チャネルのアトリビューションを考慮した、精緻な入札単価の最適化が実現します。
株式会社一休ではすでに Google アナリティクスと AdWords のアカウント連携が実施されていたため、設定はわずか 2 つのステップで完了しました。
1. AdWords に Google アナリティクスで計測している収益データをインポートする 2. AdWords 管理画面上のコンバージョントラッキング設定ページにて、　　　　　Google アナリティクスの収益データをコンバージョン値として設定する
詳しい設定方法については、以下のヘルプ記事をご参照ください。 Google アナリティクスの目標とトランザクションのデータを AdWords にインポートする

その後の取り組みと ROAS の改善
Google アナリティクスののデータに基づいた自動入札の開始後、十分な学習時間が経過した約 2 週間後から、顕著な投資対効果の改善が見られるようになりました。
また、今回の取り組みにより、社内で意思決定の基準となる KPI と AdWords の広告評価が同等の値で評価できるようになったため、正確な数値に基づいた迅速な意思決定が可能になりました。
その後さらに、株式会社一休では、Google アナリティクスのデータを活用した AdWords 自動入札を一歩進め、広告の貢献度に応じて入札単価の最適化するデータドリブンアトリビューションを実施しました。また、マーケティング投資の利益に対する貢献が可視化できるようになったことから、動的検索広告を活用した広告配信強化も行うなど、新たな施策を積極的に実施できるようになりました。
こうした施策の結果、取り組み全体を通して、マーケティング投資に対する利益率が 17 % アップという結果を得ることができました。（下図参照）。
図 2：今回の取り組み前後での利益（ROAS）変化

導入前: 1 月23 日 - 2 月 12 日, 2017年導入後: 2 月27 日 - 3 月 19 日, 2017年
データドリブンアトリビューション、動的検索広告を含めた取り組みについては、 Think with Google で公開されています。ぜひこちらもご覧ください。

Posted by Google アナリティクス 360 スイートアカウントマネージャー小澤真由子, Google アナリティクス 360 スイートメジャメントソリューションコンサルタント中島弘樹

企業が抱えるアトリビューションの課題を解決

2017年6月6日火曜日

この記事は、Google アナリティクスソリューション英文ブログ記事「 Solving the enterprise attribution challenge 」を元に構成しております。Google アトリビューション Google アトリビューション 360 Google アトリビューション 360データドリブンアトリビューション容易な設定 DoubleClick Campaign ManagerDoubleClick Bid ManagerDoubleClick Search

「アトリビューション 360 を導入したおかげで、初めてデータが表示されるまでの期間が 3 か月からほんの数週間にまで短縮されました。すでにサイトに Google アナリティクスタグを導入し、確認を終えていた弊社では、Google アナリティクスデータをずっと簡単に利用できるようになり、日々のマーケティング業務が大幅に効率化されました。」
- Eric Bernhard 氏、Dixons、マーケティングイノベーションマネージャー多様なデータテレビの測定テレビアトリビューション対策が簡単

サービスに組み込まれたデジタルオプティマイザでは、マーケティング費用の推移を予測して、より効果的、効率的にメディアを活用するためのさまざまな最適化手法を確認できます。

プログラマティックコネクタを使うと、分析結果が入札プラットフォームに直接送信されるため、最も正確なアトリビューションデータを使ったメディア購入が可能になります。

Confused.com、Google アトリビューション 360 で有料検索経由のコンバージョン数 28% 増を実現

「アトリビューション 360 の緻密なデータ分析とインサイトのおかげで、見積もり依頼の数を増やしながら、全体的なコンバージョン単価を下げることができました。今では削減できた費用を有料検索に再投資して、競合他社と十分に張り合えるようになりました。」- Sophia Glennon 氏、Confused.com、PPC 担当マネージャーこちら

機械学習が後押しする広告と解析におけるイノベーション

2017年5月29日月曜日

この記事は、Google アナリティクスソリューション英文ブログ記事「Powering ads and analytics innovations with machine learning」を元に構成しております。 Inside AdWords ブログに掲載された記事の再掲です。 Google Marketing Next
Google アトリビューションでラストクリック型から脱却

設定が難しい

ユーザーが複数のデバイスを使用している場合、それらをまたいで購入経路を測定できない

広告ツールと連携していないため、対処が難しい

AdWords、Google アナリティクス、DoubleClick Search と統合されているため、各マーケティングチャネルのデータを 1 つにまとめるのは簡単です。そのため、成果の詳細な把握が可能になります。

Google アトリビューションでは、データドリブンアトリビューションへの切り替えも容易です。データドリブンアトリビューションでは、機械学習を利用して、最初のブランド体験となる初期段階における情報収集から購入前のラストクリックまで、購入経路における各ステップに割り当てる貢献度を決定します。アカウントのユニークコンバージョンのパターンを分析し、コンバージョンを達成したユーザーと達成していないユーザーの購入経路を比較するため、ビジネスの成果を正確に反映した分析結果が得られます。

そして最後に、Google アトリビューションでは広告をすばやく最適化できます。AdWords や DoubleClick Search などの広告ツールと統合されているためです。これにより、レポートの作成や入札単価の変更、複数のチャネルへの予算の割り当てを迅速に行えるようになります。

「今日のマルチスクリーン環境では、チャネルをまたいだ測定やアトリビューションを導入しないと、顧客の購入経路を包括的に把握し、正しいデータを基に意思決定を行うことができません。」
- Karl Villanueva 氏、有料検索 / ディスプレイ広告担当責任者

Google アトリビューションは現在ベータ版としての提供となっており、今後数か月間にさらに多くの広告主様にご利用いただけるようになる予定です。

モバイルでローカル情報を充実させて来店を促進

モバイルの台頭により、デジタル世界と現実世界の境界線は曖昧になっています。ほとんどの購入は今なお店舗で行われていますが、事前にスマートフォンを使って Google.com や Googleマップなどで情報収集するユーザーが増えています。

ユーザーを店舗に誘導するため、マーケティング担当者は Promoted Places （英語）やローカル在庫広告などの機能を活用し、付近の店舗のお得な情報や在庫情報を表示しています。また、住所表示オプションにより、YouTube 動画広告を視聴したユーザーが店舗の所在地を簡単に確認できるようになりました。

Google は 2014 年、マーケティング担当者がオンラインで始まり店舗で終わるユーザーの購入経路について理解を深める際に役立つ来店数測定機能を導入しました。それから 3 年弱の間に、AdWords で測定された来店数は、世界中で 50 億件を超えています。

高度な機械学習とマッピングテクノロジー（英語）を組み合わせた Google 独自のソリューションなら、来店数を大規模かつ正確に測定し、その分析情報に基づいてローカル広告の利便性を高めることが可能です。最近では深層学習モデルにアップグレードしたことで、より膨大なデータセットでの機械学習が可能になり、正確な測定が難しい状況でもさらに多くの来店数を一層確実に測定できるようになっています。多層型の商業施設や、東京やブラジルのサンパウロのような店舗拠点が多数集中する高密度都市における来店にも対応します。

来店数測定機能は現在、検索、ショッピング、ディスプレイの各キャンペーンでご利用いただけます。YouTube TrueView キャンペーンでも間もなく利用可能になる予定で、動画広告が来店数に及ぼす効果を測定できるようになります。

とはいえ、来店数を測定しただけでは十分と言えません。オンライン広告がビジネスの収益に与える影響、すなわち店舗での売り上げに結び付いているかについても把握する必要があります。今後数か月以内に、デバイス単位およびキャンペーン単位で店舗での売り上げを測定できる機能を投入する予定です。この機能を利用すると、検索広告とショッピング広告による来店数に加え、店舗での収益を測定できます。

POS でポイントプログラムのメール情報を収集している場合は、店舗の取引データを AdWords に直接送信できます。データ送信はご自身で行っても、サードパーティのデータパートナー経由でも構いません。なお、大規模なポイントプログラムを展開していない場合でも、Google のパートナー事業者を利用すれば、店舗での売り上げを測定できます。こうした事業者は、米国であればクレジットカード取引とデビットカード取引の約 70% に対応しています。お客様側では、時間のかかる設定作業やコストのかかる統合作業は発生せず、顧客情報を提供していただく必要もありません。この機能を利用すると、店舗での売り上げに関するレポートが AdWords で自動的に作成されます。

どちらのソリューションも、安全とプライバシーに配慮した形で取引と Google 広告を関連付けます。顧客データの保護のため、レポートの作成には店舗での売り上げに関する匿名化された集計済みデータのみが使われます。

Virgin Holidays は、店舗での売り上げも考慮したところ、オンライン KPI のみに着目した場合と比べて、検索キャンペーンによって収益が倍増していることに気付きました。また、検索広告をクリックしたユーザーが店舗での購入に至れば、収益はオンラインコンバージョン単体の場合の 3 倍になります。同社のパフォーマンスマーケティングおよびテクノロジーマネージャー James Libor 氏は、次のように話します。「店舗での売り上げを測定することで、モバイルをはじめ、デジタルマーケティングへの投資が店舗での成果に与える影響をより正確に把握できます。その結果に基づき、検索広告への予算を増やし、購入経路における重要な接点により適切に対処できるようになりました。」

機械学習により、一層強力なユーザー層分析に基づく検索広告の掲載が実現

検索を行うユーザーは多くの場合、購入意向があります。Google が、購買意向の強いユーザー層を検索広告に追加したのはこうした事情からです。扱っている商品やサービスを購入する意志があるユーザーにアプローチする際に役立ちます。たとえば自動車販売店であれば、過去に「燃費の良い SUV」や「広々とした SUV」と検索したユーザーを対象にリーチを拡大できます。購買意向の強いユーザー層の場合は、機械学習を利用し、ユーザーの購入意向をさらに詳しく把握します。何百万ものウェブサイトにわたって膨大な検索語句とアクティビティを分析するため、購入へと近づいているユーザーの特定や、ユーザーにとって関連性が高く、興味深い広告の表示に有効です。

これはマーケティング担当者にとって重要な瞬間です。モバイル、データ、機械学習を組み合わせることで、ビジネスチャンスがさらに広がります。皆さんが成功を収められるよう、私たちもお手伝いいたします。

このたびの Google Marketing Next での基調講演はこちらの動画をご覧ください。

投稿者： Sridhar Ramaswamy - 広告およびコマース担当上級副社長

Google アナリティクス、AMP のサポートを強化

2017年5月26日金曜日

この記事は、Google アナリティクスソリューション英文ブログ記事「Google Analytics is Enhancing Support for AMP」を元に構成しております。 Accelerated Mobile Pages取り組みを続けております新たな仕組み導入時期この変更が及ぼす他の影響今回の変更に伴って必要となるご対応自社ドメインと他社ドメインの両方で自社ページを閲覧したユーザーの識別子統合について

Google オプティマイズと Google サーベイ 360 がAdWords と連携

2017年5月25日木曜日

この記事は、Google アナリティクスソリューション英文ブログ記事「Google Optimize and Surveys 360 Join Forces with AdWords」を元に構成しております。顧客理解とサービス向上に役立つ 2 つの新しい手法Google Marketing NextGoogle オプティマイズ Google サーベイ 360Google サーベイ無料版 AdWords ランディングページを改善して成果を向上オプティマイズと AdWords の連携*1ファミリー向けホテル

AdWords アカウント、キャンペーン、広告グループ、キーワードのどんな組み合わせでもターゲット可能

こちら顧客に直接問いかけるサーベイ 360

AdWords で作成されたリマーケティングユーザーを簡単に調査対象に設定できます。

「Jet.com では、トラフィックの促進に Google 商品リスト広告（PLA）を活用して効果を上げていましたが、コンバージョンを主眼とする最適化が必要でした。サーベイ 360 のおかげで、リマーケティングリストを通して顧客に直接アクセスし、購入判断に最も強く影響する要素を調べることができました。結果は一目瞭然。顧客が最も重視するのは、無料の迅速な配送と、当社が提供している無料返品サービスでした。このインサイトをもとに PLA や Jet.com で発信するメッセージを調整し、すばやくパフォーマンスを改善することができました。」‒ Ben Babcock 氏（Jet.com UX リサーチ担当ディレクター）詳細
連携が生み出すメリット

*1 Econsultancy / Google「Marketing and Measurement Survey」（2017 年 3 月）

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