真実を利用する：広告データプロバイダーに尋ねる10の質問
公開: 2022-06-04広告キャンペーンの戦略段階であろうと実行段階であろうと、メディアとデータプロバイダーが使用しているデータの違いを見分けることは、まったく不可能ではないにしても、難しい場合があります。 「最高のデータ」と「適切な場所で、適切なタイミングで、適切なメッセージで」オーディエンスにリーチする能力について多くの主張がありますが、顧客をターゲットにするために使用しているデータをどのように確認できますか新鮮で、清潔で、そして最も重要なことに、効果的ですか？ 多くの場合、それはできません—投資がすでに使われた後のキャンペーンの終わりまで。 その時点では手遅れであり、資本化するビジネスチャンスは失われています。 キャンペーンを実行する前にデータプロバイダーに尋ねる必要がある10の重要な質問をまとめました。 それはあなたがあなたが支払ったターゲットオーディエンスを得ることを確実にし、あなたのキャンペーンを保存することさえできます。
1.あなたのデータのユニークな点は何ですか、そしてそれはどこから供給されていますか？
重要な理由：
データが優れていることを納得させるのはデータプロバイダーの仕事ですが、データのソースを理解することで、売り込みを超えて実際に購入しているものの核心をつかむことができます。 それらのデータは内部（ファーストパーティ）から供給されていますか？もしそうなら、どのようにですか？ プロバイダーに挑戦することを恐れないでください、そして彼らにこの質問を急がせないでください。 データの入手方法を完全に理解していない場合は、データを購入しないでください。
2.リーチ/ターゲット可能なスケールはどれくらいですか？
重要な理由：
データプロバイダーは自社データを持っているかもしれませんが、かなりの数のユーザーに関するデータを持っていない場合、達成しようとしている規模でオーディエンスに到達するのは難しいかもしれません。 大量のデータストレージテラバイト（TB）に騙されないでください。実際の視聴者には、話をしません。 彼らが実際に広告で到達できる実際の人々の数を調べてください。
3.データの何パーセントがそっくりさんモデルから作成されていますか？そっくりさんとは別に、自社データのみをターゲットにできますか？
重要な理由：
一部のデータプロバイダーは、強力なファーストパーティのデータ信号を使用できますが、規模は比較的小さくなります。 スケールを人為的に膨らませるために、彼らは「データサイエンス」とそっくりさんのモデリングを使用して、より広い範囲にスケールアップし、提供物をより魅力的にします。 データプロバイダーがこれを行っている場合は、セグメントの何パーセントがファーストパーティであり、どのパーセントが類似しているかを十分に認識して理解する必要があります。 「フィラー」は必要ありません。 あなたは本物の取引をしたいです。
4.特定のユーザーがオーディエンスセグメントに配置される原因となるシグナルまたはアクションはどれですか。
重要な理由：
データプロバイダーが特定の関心セグメントに分類されるユーザーを販売しようとしている場合、特定のユーザーをその特定のセグメントに配置するようになった要因を知ることが重要です。 ユーザーは単一のデータ信号の後にオーディエンスセグメントに追加されますか、それともユーザーがセグメントに追加される前に複数の信号を受け取りますか？ 一般に、特定の期間の信号の数が多いほど、ユーザーの意図のレベルが高いことを示しますが、これらのデータ信号が新鮮で関連性があることを確認する必要があります。
5.ユーザーがオーディエンスセグメントに配置された後、そのユーザーはどのくらいの期間そこに留まり、どのようなアクション（または期間）によってユーザーが削除されますか？
重要な理由：
消費者の欲求は、気分、興味、何を購入したいか、何を購入する必要があるか、さらにはその年の時間帯や月によっても変動します。 ユーザーがセグメントに分類されても、関心と意図を表示し続けない場合は、オーディエンスセグメントから削除する必要があります。 追加のシグナルなしで時間が経過すると、ユーザーはその特定のセグメントに興味を持ったり、関連したりする可能性が低くなります。 古い情報ではなく、現在エンゲージしているユーザーのオーディエンスを最新の状態に保つための戦略を持っているデータプロバイダーを探す必要があります。 古いデータを含むオーディエンスセグメントは、それらのユーザーにとって無関係で潜在的に迷惑な広告につながります。
6.オーディエンスセグメントに名前を付けたりラベルを付けたりする方法の背後にあるプロセスと、それらにフィードされるデータについて説明してください。
重要な理由：
多くの場合、データプロバイダーは、「リフォーム愛好家」や「便利な夫」などのジャズな名前でオーディエンスを売り込もうとします。 誰かがDIYの記事を読んだり、オンラインでツールセットを見たりしたからといって、彼らはリノベーション愛好家になります。 過去30日間に5つのツールセットを見て、複数のレビューを読み、それらを徹底的に調査してからツールセットを購入した人は、タイムリーな住宅改善製品の広告に関与し、影響を受ける可能性がはるかに高くなります。 この重要な違いは、適切にラベル付けされたオーディエンスとともに、より効果的なターゲティングにつながる可能性があります。
7.どのデバイスでアクティブ化できますか？また、複数のデバイス間で同じユーザーにリーチできますか？ これをどのように達成しますか？
重要な理由：
オムニチャネルデバイス戦略は、ほぼすべての人が複数のデバイスを使用し、1日中シームレスにデバイス間を移動する、今日のデジタル世界で最も重要です。 すべてのデバイスで同じユーザーにリーチすることで、ユーザーとの一貫した会話が可能になり、購入までのすべての過程でユーザーの関心を維持できます。 データプロバイダーに、全体的なターゲティング戦略のためにユーザーデバイスをリンクするデバイスグラフ（または信頼できるクロスデバイスプロバイダー）があることを確認します。
8.データのパフォーマンスが最も高いのはどの業種ですか。その理由は何ですか。
重要な理由：
質問1に戻ると、データがどのように供給されているかを正確に理解する必要があります。 主にアパレルなどの単一の業種を扱っているソースからのものである場合は、データプロバイダーに、データがアパレルキャンペーンに最適である理由と、アパレルの買い物客の旅を示す特定のシグナルを説明するよう依頼してください。
9.データのパフォーマンスが最も高い指標とその理由を教えてください。
重要な理由：
キャンペーンを開始する前に、データ戦略と推奨されるオーディエンスセグメントがビジネス目標と完全に一致していることを確認するために、データプロバイダーの強みがメトリックとパフォーマンスのどこにあるかを理解する必要があります。 そうでない場合は、希望するキャンペーンの結果を促進するのに役立っていないユーザーに広告投資を無駄にする可能性があります。 たとえば、ブランドの対価（声のシェア）を増やしたい場合は、データプロバイダーのデータがブランド戦略にどのようにマッピングされ、目標に向けてどのような対策を講じているかを正確に理解できるはずです。
10.データは実際にブランドの検討や売上を促進しますか？また、パフォーマンスの向上をキャンペーンに直接起因させることができますか？ もしそうなら、どのように？
重要な理由：
広告の最終目標は、最終的に売上を伸ばし、投資収益率を高めることです。 データプロバイダーは、直接的な売上に起因するキャンペーンの具体例を使用して、データの価値を示すことができるはずです。