元Google社員がファーストパーティデータを実際に活用する方法を明かす

エピソードの説明2024年は、クッキーがついに崩れる年です。

Googleは、年末までにすべてのChromeユーザーに対してサードパーティのクッキーを完全に削除する予定です。

もちろん、真の広告主は、この問題の解決策が自社のファーストパーティデータに投資することだと知っています。

そして、それが今回のPPC Town HallでRonan Carreinと話し合った内容です。

Ronanは、製品戦略、営業運営、データソリューションチームで働いていた元Google社員です。現在、彼はフランスのリヨンに拠点を置くデジタルマーケティングエージェンシー、Better & StrongerのCOOです。

このエピソードを視聴して学べること：

- なぜ多くのマーケターがファーストパーティデータを誤解しているのか

- なぜファーストパーティデータを積極的に収集することがビジネスにとって素晴らしいのか

- ファーストパーティデータを使用して広告パフォーマンスを向上させる方法

- データハイジーンを維持する方法

- 米国におけるデータプライバシー規制の未来

エピソードの要点

1. ファーストパーティデータの誤解:
   • マーケターはしばしば、複雑で急速に変化する規制のためにファーストパーティデータを理解するのに苦労します。この誤解は、マーケティング戦略での活用不足につながることがあります。
2. ファーストパーティデータを積極的に収集することの利点:
   • ファーストパーティデータを負担ではなく資産として見ることで、ビジネスのハイジーンとROIが大幅に向上します。直接的で透明なやり取りを通じて顧客関係を強化します。
3. ファーストパーティデータを使用して広告パフォーマンスを向上させる:
   • ファーストパーティデータを活用したターゲット広告は、キャンペーンの効果を高め、顧客行動の予測を改善し、ROASを向上させます。
4. データハイジーンの維持:
   • 効果的なデータハイジーンには、データソースの理解、一貫したデータ定義の確保、明確なガバナンスの確立が含まれ、コンプライアンスと情報に基づいた意思決定をサポートします。
5. 米国におけるデータプライバシー規制の未来:
   • より厳しいプライバシー規制が予想され、データの同意使用とデータプラクティスの透明性の向上が強調されます。

追加の要点:

• データ中心のビジネスモデルへの移行は段階的に行うべきで、基本的なデータ管理から始め、徐々に高度な分析へと進むべきです。
• データプライバシーの変化に対応するには、企業がデータ処理とコンプライアンスの取り組みにおいて積極的かつ適応的である必要があります。

エピソードのトランスクリプト

RONAN CARREIN: 過去20年間で業界全体が非常に怠惰になりました。広告を販売し、そのパフォーマンスを報告するためにクッキーに基づく報告を行っていましたが、これは報告の観点から非常に弱いものでした。そのため、人々は80年代の保険会社が行っていたように、データをセグメント化し、誰が事故を起こしやすいかの傾向モデルを構築する方法を忘れてしまいました。

ですから、これは良いことだと思います。人々をより良いビジネスハイジーンに強制することです。20年後、人々は振り返って「おお、私たちのビジネスはターゲティングのためではなく、ビジネスを適切に監査し始めたからこそ大幅に改善された」と言うでしょう。

FREDERICK VALLAEYS: なるほど。

では、Ronan Carrein、PPC Town Hallへようこそ。今日は大きなトピックがありますし、ヨーロッパの方が参加しているので、ファーストパーティデータとプライバシー規制について話すのにぴったりです。ですが、あなたの会社Better & Strongerはアメリカにも進出しています。

今日話す内容は、ヨーロッパではプライバシー規制のためにファーストパーティデータが必要不可欠ですが、アメリカやカナダ、他の地域ではまだその段階には達していませんが、それには多くのビジネス上の利点があります。だからこそ、ファーストパーティデータについて話したいのです。

RONAN CARREIN: そうですね、中心的な考え方は、ファーストパーティデータとその戦略を制約としてではなく、より良いビジネスハイジーンと投資収益率の向上の推進力として捉えるべきだということです。したがって、制約よりも機会の方がはるかに大きくなる可能性があります。

FREDERICK VALLAEYS: なるほど、では、話題に入る前に、あなたの経歴について少し教えてください。あなたは元Google社員で、現在はスイスにいると聞いています。

RONAN CARREIN: そうです。私は約15年間Googleでキャリアを積み、広告製品の開発と商業化に多くの時間を費やしました。

出版社側でも働いていたので、データの問題と機会について両面から理解しています。Googleでの最後の数年間は、主にファーストパーティデータの収益化と法的環境の理解に取り組んでいました。これが私の専門分野の核心です。

データを活用して、より良いビジネスハイジーンと新しい収益源、または収益の改善を実現する方法です。最近では、Better and Strongerという会社のパートナーの一人になり、デジタル戦略の中心にデータを据えるというアイデアのもと、サービス提供全体を再構築することを目指しています。

FREDERICK VALLAEYS: いいですね。では、ファーストパーティデータについて話しましょう。ヨーロッパではそれが必要不可欠ですが、アメリカ市場に進出する中で、ファーストパーティデータに対する人々の認識や必要性について、どのような違いを感じますか？

RONAN CARREIN: 2つの主要な考え方があると思います。1つ目は、誰かにファーストパーティデータとは何か、それがビジネスにどのように影響するかを定義してもらうと、正確な答えを出せる人は非常に限られています。オブジェクトはすでに十分に理解されていません。

2つ目は、規制を誤解しているために、課題に直面すると凍りついてしまうことです。規制は理解し始めると変わってしまうので、変化が非常に速く、異なる国で一様に適用されていません。人々は「トピックが理解できない」「オブジェクトが理解できない」「規制が混乱しているように見える」と言い、行動するリスクが高いと感じるため、何もせずに凍りついてしまうことがよくあります。

時には法務顧問にアドバイスを求めることもありますが、法務顧問はすべてに対して「ノー」と言う傾向があります。理由は簡単で、計画のない家の建築許可を求めても許可が下りないからです。これが多く見られる現象で、ファーストパーティデータを活用するための法的計画を立てる方法がわからないため、行動できないという麻痺を引き起こします。そのため、大企業以外ではあまり行動が見られません。

FREDERICK VALLAEYS: そうですね。ファーストパーティデータの核心は、ビジネスを行う中で人々が提供してくれたデータです。法的な許可を得ることが基盤です。ほとんどのウェブサイトはクッキーの許可を求めています。それがファーストパーティデータを持っているということです。しかし、ファーストパーティデータについて話すとき、人々はそれを誤解しているのでしょうか？

RONAN CARREIN: そうですね。データをその起源と性質で考える必要があります。ファーストパーティデータは、ユーザーとの直接的なやり取りから生まれたデータです。理想的には、意図的で透明な方法で行われます。それはファーストパーティクッキーであるかもしれませんし、店舗でのやり取りの結果であるかもしれません。

クッキーベースのものかもしれませんが、全く異なるものかもしれません。店舗でのやり取りの結果であるかもしれませんし、以前の取引の結果であるかもしれません。例えば、CVSや同等の店舗で商品を購入し、現金で支払った場合、それはユーザーデータではなく、ファーストパーティデータでもありません。しかし、CVSカードを使用して支払った場合、その取引はあなたにリンクされ、ファーストパーティデータになります。これはオフラインで起こることもあります。

データの性質としては、クッキーベースか非クッキーベースかであり、ファーストパーティとは、あなたとユーザーとの直接的なやり取りの結果であることを意味します。

FREDERICK VALLAEYS: 興味深いですね。最近のニュースでは、Cox Mediaがデバイスのマイクを使用して人々を聞き、それを広告やターゲティングに使用していると聞きました。ある意味では、それもファーストパーティデータと考えられますが、明らかにそのデータを広告に使用するための適切な許可を得ていないため、線を越えてしまいます。人々が「おお、私のことを聞いていたのか」と驚くこともあります。それはファーストパーティデータであっても、正しくありません。

RONAN CARREIN: そうですね。実際にはその理論をさらに進めることができます。ファーストパーティデータが非常に価値があり、それを活用してユーザーにより良い体験を提供できると確信したら、その基準を受け入れたら、ユーザーに少しのデータを共有してもらう代わりに価値を提供する方法を見つける大きな機会と見なすべきです。

このように考え始めると、製品やサービスの体験が取引を超える可能性があると考え始めるべきです。例えば、ランニングシューズを販売している場合、製品の体験はランニング中やFacebookやStravaでランニングについて話すときに起こります。製品を選ぶときや友人と競技に参加するときにも起こります。これらは製品体験の一部であり、そこに存在し、価値を追加し、貴重な情報を収集することができます。

それは新しい考え方として見なされるべきです。人々をだましてファーストパーティデータを提供させようとするのではなく、ファーストパーティデータを収集することを口実にして、本当に意味のあるブランドのやり取りを開発することを試みるべきです。

FREDERICK VALLAEYS: それは良いポイントですね。最終的には、ランニングシューズに関しては、Adidas、Nike、Under Armour、Brooksなどがあります。では、誰が最良の体験を提供してくれるのか、誰が長距離ランナーやトレイルランニングが好きだと知っているのか、そしてそれを強化する体験を提供してくれるのかということになります。非常に興味深いです。

ヨーロッパとアメリカでは、消費者がより良い体験のために情報を交換する意欲に違いがあると感じますか？

RONAN CARREIN: ええ、実際には、Googleが資金提供したかもしれない古い研究がありますが、確かではありません。しかし、その研究は確かに実在します。彼らは人々にプライバシーとデータに関する恐怖について尋ねました。結果として、彼らは企業がそのような情報を知っていることをあまり気にしていませんでした。彼らが本当に恐れていたのは、親族や同僚が自分について恥ずかしいことを知ることでした。これは商業取引とはほとんど関係がありません。

これは地球上のすべての人に共通していると思います。国に関係なく。ですから、その点で、データ使用に関する多くの恐怖はかなり合理的です。おそらく、米国とヨーロッパでも同じでしょう。ヨーロッパでは、社会的な場で人々に「Googleに月に20ドルか30ドルを支払って、地図やすべてのサービスを利用しますか？」と尋ねることがあります。このように言うと、人々は「実際には、いいえ、支払わない」と言います。

ユーザーの習慣に関しては、恐怖は最新のトレンドやメディアで伝えられることに応じて変動します。それらは主に、データで何が起こっているのかを非常に理解していないことに基づいています。それは本当に残念ですが、理解するのが難しいのはわかります。技術業界のほとんどの人々、つまりエンジニアやデジタルマーケティング業界の人々でさえ、ファーストパーティクッキーとサードパーティクッキーの違いを説明するのに苦労しています。

ですから、驚くことではありません。ヨーロッパと米国の間で、驚くほど、アメリカの企業がファーストパーティデータをより良く活用しているとは感じません。彼らが規制をあまり気にしていないにもかかわらず、ファーストパーティデータを完全に採用し、それを企業の力に変えるための大きな障害があると思います。

その主要な障害は、データガバナンスの欠如、意図の欠如、つまり人々がそれで何ができるのかを知らないことです。そして、それに基づいて計画を立てないことです。これが主な理由であり、また、必要なスキルセットもあります。データサイエンティストだけでなく、ビジネスをある程度理解し、ビジネス監査やデジタルマーケティングも理解するデータサイエンティストが必要です。

アメリカの企業からの採用が大幅に増えているとは感じません。大企業からの採用が大幅に増えていると感じます。それは非常に異なることです。ヨーロッパでもアメリカでも、大企業がユニークなユーザーIDを構築し、非常に洗練されたものを構築しています。そして、法的な観点からはもう少し注意深く行動していますが、どちらにしてもそれを実行しています。彼らは適切な法務顧問を持っているからです。大手法律事務所と協力して、何をすべきかを示しています。

FREDERICK VALLAEYS: いくつかの障害について言及しましたね。1つは法的なものです。もう1つは、ファーストパーティデータで何をしたいのかという計画を持つことです。そして、データサイエンティストやアナリストをチームに持つことです。これらの3つの障害について、企業がこれを解決するための典型的な順序を見ますか？また、小規模な企業がこれを行う方法はありますか、それとも大企業だけができるほど複雑だと思いますか？

RONAN CARREIN: それは非常に良い質問です。実際には、物事を非常に簡単にする道があります。優れた料理人がキッチンで料理をしているのを見て、「おお、私にはできない」と思うのと同じです。そして彼が本を出版し、その本を開くと、2倍か3倍の時間がかかり、玉ねぎの切り方も違いますが、料理の味は驚くほど同じになります。それと同じ考え方がここにも当てはまります。

法的な観点から始めましょう。少しの注意事項や比喩を使いますが、比喩はこれで終わりです。

デジタルマーケティングについて話すとき、「SEOを強化しなければならない」とか「リマーケティングを強化しなければならない」と言うのは、「ジムに行ってスクワットを増やす」とか「ベンチプレスを増やす」と言うのと同じです。しかし、「適切なファーストパーティデータ戦略を持つ必要がある」と言うのは、「生活のハイジーンを変える必要がある」と言うのに近いです。それはジムに行って1つのことを押したり、1つのマシンを持ち上げたりすることではありません。それは、より広範なトピックを受け入れることです。まず、その考え方から始める必要があります。

その考え方から始めると、会社の主要な利害関係者全員を集めて、「私たちが生み出しているデータは何か、それをターゲティングやビジネスの効率性の報告、または私たちが気にするKPIにどのように活用できるか」を考えることができます。

これらの質問を持っていると、誰もが自問する質問ですが、実際に答えを持っている人は非常に少ないです。それはおそらくあなたのファーストパーティデータにあります。これを持っていると、それを活用する計画を立て始めることができます。その順序で、計画と意図を立てます。これが私がやりたいことです。これが今日持っているデータであり、それがどこにあるかです。

意図について一時停止します。

FREDERICK VALLAEYS: ジムに行くという素晴らしい比喩をしましたが、なぜ人々はジムに行くのでしょうか？痩せたい、筋肉をつけたい、健康になりたいという理由があります。誰も「ファーストパーティデータを始めよう」とは思わないでしょう。それは実際には非常に恐ろしいことです。

RONAN CARREIN: 誰も触れたくないです。

FREDERICK VALLAEYS: では、なぜ触れるのでしょうか？あなたのクライアントと話すとき、彼らが「やろう」と言う主な理由は何ですか？

RONAN CARREIN: 出発点は通常、データへの信頼の欠如による非常に具体的な問題です。例として、別の資金調達ラウンドを行いたいが、VCにCACからLTVの比率を示すことができない。会社の5人に尋ねると、5つの異なる答えが返ってくるからです。または、経営陣の25％が手動でレポートを作成するのに費やしているため、データの真実を完全に失ってしまったという問題から始まります。

それとも、ええと、私たちはユーザーをセグメント化し始める必要があることを完全に認識していますが、どこから始めればいいのかさえわからないのです。

FREDERICK VALLAEYS: 興味深いですね。それはほとんどデータの衛生報告のような非常に高いレベルから来るようです。それが、ええと、申し訳ありませんが、なぜか親指を立てているように見えます。

ええと、でも、でも、でも、それがROASに対する不満から来ることはありますか？

RONAN CARREIN: それは非常に良い質問です。ROASに対する不満はありますが、ファーストパーティデータとの関連性はほとんどありません。人々はROASに不満を持っていると言いますが、もしあなたが彼らに、ファーストパーティデータをこのように活用すれば、ROASを二桁改善できると伝えたら、それはほとんど失敗しません。

特にファーストパーティデータをほとんど活用していない場合、人々は最初は非常に懐疑的になりますが、その後、本当に関心を持ちます。出発点はしばしば報告であり、増分投資はしばしばより大きなROASから来ます。

FREDERICK VALLAEYS: そうですね。それは興味深いです。

そして、あなたはこれらの会議に参加していますよね。クライアントと一緒に、みんながROASに不満を持っています。たとえ満足していても、もっと良くしたいと思います。

RONAN CARREIN: 私は今までに、はい、それは完璧に良いです、ありがとうございます、もっとお金を払ってもいいですかと言ったクライアントを一度も持ったことがありません。

FREDERICK VALLAEYS: いいえ、それは一度も起こりませんでした。まさにその通りです。そして、あなたはその断絶があると言います。

それで、人々は、ああ、もっと簡単なことができるか、ランディングページの最適化、CROの最適化、広告文の最適化など、これらがより効果的なレバーだと見ているのか、それとも、ファーストパーティデータを持っていて、オーディエンスに何かをして、より洗練されたことをすれば、素晴らしい結果が得られるということを文字通り理解していないのか。

RONAN CARREIN: 彼らは過去に経験したことのあるトピックに傾く傾向があります。過去にSEOやCROで結果を出したことがある人は、CROやメールオートメーション、何でも手伝ってほしいと言います。今日、非常に少数の人々が、過去にパフォーマンスを向上させるために洗練されたファーストパーティデータインフラを構築したと言います。そして、彼らが通常尋ねる質問の1つは、彼らはそのように尋ねないが、私たちはその質問に答えようとするのは、次のステップは、広告投資のリターンを本当に迅速に改善できる最も簡単なものにするべきだと言うことです。そうすれば、私たちを信頼し始め、次のステップに進むことができます。

ファーストパーティデータは通常非常に怖いもので、人々はそれを新しいCRMや新しいウェブサイトのようなプロジェクトに関連付けます。彼らはそれが2年かかると思っています。彼らはそれが期限を過ぎると思っています。彼らは価格が倍増すると思っています。彼らはあなたと訴訟になると思っています。しかし、それは技術的にはそれほど複雑ではありません。それはサービスの問題です。だからこそ、人々はそれを避ける傾向があります。そして、あなたがそれを言うとき、それは医者に行って、20年間体重を減らすことについて言われた男と同じように感じます。彼は、はい、はい、はい、はい、知っています、知っています、今は無理です、仕事が多すぎます、2人目の子供がいます、それはそのように扱われます。

FREDERICK VALLAEYS: 小さなステップでそこに到達するために始めるのです。そうですね、Ronan、あなたがそこに示しているのは、ほとんど秘密のようなものです。ほとんどの人はファーストパーティデータとより良い広告パフォーマンスの間のつながりを理解していないようです。

そして、あなたはそれが怖いプロジェクトだと言っていますが、人々が時々信じているほど怖くも難しくもない必要はありません。

RONAN CARREIN: その特定のポイントについて、いくつかの非常に重要なことがあります。それは、AからZまで構築する必要はありません。完成というものはありませんが、完成した製品というものはありません。能力を構築し、それを少しずつ活用し、いくつかの増分を追加することができます。それはデータを扱う非常に科学的な方法論です。仮説を立て、それをテストし、それがより多くのお金を生み出していることを証明し、それをスケールで実装します。小さく始めて短期的な結果を得て、それを繰り返すことができます。それは新しいウェブサイトを立ち上げるようなものではなく、緑のボタンを押してクラッシュしないことを願う日があります。そのようなことはありません。その点では、はい、絶対に。

FREDERICK VALLAEYS: では、1つの例を通じて、広告費用対効果の改善が私の目標であり、それを達成するためにファーストパーティデータを使用する場合の戦術的な例をいくつか教えてください。

RONAN CARREIN: 私の最初の2つのステップは常に同じです。最初のステップは非常に短期的で非常に簡単です。それは、すべてのファーストパーティ、いわばトランザクションDRMタイプの情報を収集することを確認することです。あなたのクライアントが誰であるかについての可能な限り最大の同意を得たユーザーリストです。そして、たとえ最初の週にそれを行い、セグメンテーションをまったく行わなくても、もしそれを行っていない場合は、その全体をターゲティングプラットフォームに一括でインジェストします。もしそれを6百万回も聞いたことがないなら、Perfmax、Google、Facebookなど、すべてが非常にアルゴリズム的になっています。

そして、最初にやるべきことは、これが私のクライアントであり、これが私のクライアントではないと定義によって逆に言うことです。そして、ただそれをやってください。それが整っていない場合。

FREDERICK VALLAEYS: 既存のクライアントリストを広告プラットフォームにインジェストして、少なくとも新規と既存を区別できるようにします。

RONAN CARREIN: 彼らに、見て、何か取得をしたいなら、これらの人々を除外し、彼らのような人々を探すように言います。それは非常に基本的な原則です。これを始めるだけで、これをやっていない人よりもパフォーマンスが向上します。次のステップは基本的に同じことをすることですが、人々をセグメントに分け始めます。多くの異なる方法で行うことができますが、私が好きな方法は、あなたのビジネスに依存します。同じタイプの製品を販売しているかもしれませんが、価値の面でセグメントがあります。たとえば、あなたが単一製品、単一サービスのビジネスであるとしましょう。しかし、ある人々は他の人々よりもはるかに多く消費します。

それから、彼らをティアでセグメント化します。最も価値の高い上位35％の人々を別のキャンペーンに同じ論理で入れ、彼らのような人々に対してより多く入札したいと言います。そして、中間層と最下層を作成するか、最下層をターゲットにしません。もしあなたが多くの異なる製品を販売している場合…

FREDERICK VALLAEYS: ちょっと止めさせてください。

だから、あなたの上位35％の顧客を見たとき、アルゴリズムに役立つ期間についての推奨がありますか、それともかなり遠くまで見ても大丈夫ですか？

RONAN CARREIN: もちろん、それは製品のライフサイクルにも依存します。たとえば、車を2週間で誰かに販売するわけではありません。データが非常に古くなり、アルゴリズムが7年のライフサイクルで何もできないことがあります。歴史的なデータが十分でない場合やライフサイクルが長すぎる場合、私たちが行うことは、過去数週間のオンサイト行動を見て、90％の確率でその人が購入する可能性が高いかどうかを示す傾向モデルを持つことです。したがって、彼を購入者ではなく、ほぼ購入者として扱います。したがって、常にそれを操作する方法を見つけることができます。もちろん、非常に短いライフサイクルを持つビジネス、たとえば食品配達やアパレル、特に安価なものでは、それが役立ちます。すべてに同じではありません。

住宅を販売したり、バスルームを改装したりするビジネスに入ると、リードジェネレーションのためにデータを使用することになります。それは非常に価値がありますが、少し異なるユースケースです。私は今、たぶんあなたの質問に答えていますが、ファーストパーティデータを使用して、消費者との直接的なやり取りのコンセプトで何をするかについてです。リードジェンについては後でやりましょう。しかし、はい、確かにそれは役割を果たします。

FREDERICK VALLAEYS: それは役立ちますね。販売サイクルが長すぎる場合、回帰モデルや予測分析を行って、これらのユーザーが変換する道にいるように見えると言うのですか。それをどのように戻しますか？日々の一括ファイルを好みますか、それとももう少しリアルタイムなものを好みますか？

RONAN CARREIN: たとえば、再発がそれほど高くなく、価格がかなり高いものを販売しているクライアントがいます。したがって、予測モデルを持ち、モデルによれば購入するはずだったが購入しなかったすべての人々を見ます。そして、それは非常に正確ですが、それは非常に高い確率で実際に購入する可能性がある人々の短いリストを提供します。したがって、メールを送信したり、直接電話をかけたりして、彼らを完了させることができます。なぜなら、それは高価格で低ボリュームだからです。

他のケースでは、特定のユーザーリストの変換値を人工的にブーストすることを言うことができます。なぜなら、そのユーザーリストには、過去2年間のCRMデータからの生涯価値を持つトップ20％の人々を見て、彼らが変換する場合、その変換の価値は彼らの生涯価値と信じるものによって重み付けされるからです。したがって、それはキャンペーン設定で変更されます。傾向モデルを使用する方法は複数あります。

FREDERICK VALLAEYS: それは理にかなっていますね。つまり、これらは私の最も価値のある顧客であると言って、彼らのためにより高い変換値を設定し、GoogleやMetaの自動入札システムがそれらをより高い価値として認識するのです。

RONAN CARREIN: ちなみに、アルゴリズムのアイデアに限定するのは悪いアドバイスになるでしょう。したがって、仮想の広告主のトップ20％の人々を特定した場合、ファーストパーティデータを使用して行うことができることは、価値を見つけることですが、彼らが何を購入したか、彼らが誰であるか、彼らが最も購入する製品ラインは何か、彼らが最初に何を購入したか、彼らが私のソーシャルメディアキャンペーンにさらされたかどうか、メールキャンペーンにさらされたかどうかを見ます。高価値の人を製造できるかどうかを確認します。そして、これらの情報に基づいてターゲットにすることを決定した場合、プッシュするアセット、プッシュするフォーマット、プッシュするネットワーク、プッシュするチャネルを決定することもできます。

それはそれを超えていきます。あなたのトップ20％のユーザーが、たとえば、あなたの製品ライン1を好んでいることを実現することができます。そして、彼らがその製品ラインに関するソーシャルメディアコンテンツにさらされると、彼らのショッピングカートが増えるように見えることを実現することができます。したがって、あなたのソーシャルメディアチームに情報を提供できます。あなたはリターゲティングを行っています。また、多くの人々をグループテストし、仮説を立てることができます。これを露出させた場合、またはこれを露出させなかった場合、彼らの生涯価値にどのように影響を与えるかを確認します。

アイデアは実際には、少し休息していますが、これには本当に重要なことがあります。もちろん、アルゴリズムを情報で強化し、異なるユーザーカテゴリに異なる価値を与えることでターゲティングを改善しますが、ファーストパーティデータからターゲティングを考え始めると、主なことは、あなたのオーディエンスセグメントがあなたの作業の対象となることであり、チャネルではありません。それは本当に重要です。

たとえば、あなたが一群の人々をリターゲティングしたいとしましょう。彼らは長期的に高価値ですが、毎年1回余分に購入してもらいたい、または毎回20％多く支払ってもらいたいとします。これを行う方法は複数あります。ソーシャルメディアでコレクションをプッシュすることができます。メールオートメーションを送信することができます。リマーケティングを行うことができます。多くの異なることを行うことができます。紙のクーポンを送ることさえできます。しかし、ファーストパーティデータを使用する場合、次の質問に答えることができます。これは私にとって本当に重要です。つまり、そのユーザーセグメントの価値を増加させるために、各チャネルの貢献は何ですか？

3つのチャネルがあると仮定しましょう。あなたは文字通りあなたのセグメントを3つに分割し、3つの異なる予算配分を持つことができます。そして、それは基本的な高校の数学になります。どのチャネルが他のチャネルよりも貢献しているかです。

これは本当に素晴らしいことです。なぜなら、ターゲティングがクッキーリストから取られた場合、Googleには独自のクッキーリストがあり、Facebookには独自のクッキーリストがあります。アイデンティティランドスケープと呼ばれる問題があります。つまり、これはGoogleのクッキーリストであり、Facebookのクッキーリストではなく、互いに話し合うことはありません。したがって、オーディエンスセグメントを中心に作業することはできません。重複があるかもしれませんが、それは非常に混乱しており、ビジネスの観点からは何も教えてくれません。

しかし、クッキーではなく、リストをすべてに渡し、同じリストであると言う場合、テストできる仮説の量と、メディアミックスの最適化、アセットミックスの最適化が、単にアルゴリズムを助けることによって得られる影響をはるかに超えます。それは本当に重要です。これが、以前に比較した理由です。それは、筋肉を少し鍛えるようなものではありません。いいえ、それは生活の衛生のようなものです。ファーストパーティデータの力を見始めた瞬間に、人々をターゲットにする方法を変えるのです。

FREDERICK VALLAEYS: それは素晴らしいですね。そして、今、あなたは衛生に入っています。それはクロスプラットフォームマーケティングを行い、一貫性を確保し、エンジンからの重複を回避するための素晴らしい利点です。あなたはまた、非常に興味深いビジネスの質問をいくつか示唆しました。それをどのように設定し、どのように衛生を維持しますか？ビジネスパーソンとして、質問をしてその答えを得るのが簡単なツールは何ですか？あなたは何をお勧めしますか？

RONAN CARREIN: 良いニュースは、これは6羽の鳥を1つの石で打つような状況です。この答えは、規制や弁護士との対処方法に対する同じ答えです。それは、組織内の複数の利害関係者間で真実を維持する方法に対する同じ答えです。それはすべてに対する1つの答えです。基本的に、あなたのデータソースが何であるか、データが何を意味するかを理解するポイントに到達する必要があります。そして、データが何を意味するかを言うとき、それは、テーブルを開いて、何かの日付と書かれている場合、組織の半分が製品が送られた日付であると仮定し、組織の半分が製品が請求された日付であると仮定するような愚かなことです。

そして、それは2週間の間にあり、会計や財務報告などの月の結果が完全に異なります。まず、データの所有者とデータガバナンスを確立し、誰かの仕事が実際に、私たちの異なるシステムでデータが何を意味するかを確信していることを確認することが非常に重要です。次に、文字通りすべてに役立つ1つの部分は、クリーンなデータマッピングを持つことです。データマッピングとは、文字通り、スプレッドシートのようなものです。それは、これらのデータソースがあり、ここから来ており、これらのルールの下で収集されていることを意味します。それらはこれらの人々によって所有されており、それらがどこに行き、どのように処理され、どのような使用のために処理されているかを知っています。そして、私がこの方法でデータを処理することのユーザーへの利益です。

そのドキュメントを持っているだけで、まず、誰かが何かを追加する必要があるとき、新しいデータソース、新しいブランド、新しい製品ラインを購入するとき、それが何に接続されているかを知っています。それは、誰かのキッチンにいて、食器洗い機を空にする必要がある場合、引き出しを開けて、フォークがどこにあるかを見て、フォークがどこに行くかを見て、それを正しい場所に置くことができるようなものです。

それは、あなたの弁護士があなたのコンテンツと一緒に作業するのを可能にします。彼らは、まあ、これは大丈夫です、あなたの今年の意図を見せてください。このデータを取り、それをその目的のために移動したいのです。まあ、それを行うことができるか、できないか、または特定の条件の下で行うことができます。

そのデータマッピングがない場合、それは建築許可を求めるのと同じです。私はただ家を買いたいのです。いいえ、できません。まあ、なぜできないのですか？

FREDERICK VALLAEYS: ここで笑わなければならないのは、あなたが言っていることは、ほとんどの組織がその衛生を持っていない場合、彼らは基本的に食器洗い機を空にし、フォークをここに置き、フォークをそこに置くということです。それは、あのキャビネットにフォークがあるかもしれないし、2回そこにあるかもしれないということです。あなたはビジネスの下にいますよね？

RONAN CARREIN: これを続けたいと思います。その正確な状況を想像してください。誰かがあなたの家にいて、食器洗い機を開け、そしてたぶんあなたが引っ越したばかりのために箱を開け、完全にランダムに物を置きます。

これは、私がクライアント側で見つけるデータインフラの75％から85％の状態であり、彼らにそれをどのように手に入れたのかを尋ねるとき、彼らがサービスを求める理由に対する良い答えです。彼らは文字通り、まあ、その問題があり、その男がそのものを買ったと言います。

そして、私たちはその問題があり、その他の男がそのものを実装しましたが、それはそれと矛盾していました。しかし、私はそれを機能させていると思います。そして、その後、他のものを実装しましたが、それは2年間壊れていて、誰もそれがどのように機能するかを知りません。したがって、それをそのままにしておきます。それをプラグオフするのが怖すぎます。

そして、これが私のファーストパーティデータインフラであり、まるで本当のスラムのように見えます。そして、これは非常に多くのことが起こります。そして、実際に不条理なのは、人々が、はい、私はすでにソフトウェアライセンスやその他のすべてに多くのお金を費やしており、これにもっとお金を費やしたくないと言うときです。

まあ、どう思いますか？完全に無駄なものをすべて取り外して、スリムで機能的なものに置き換えれば、1年目でお金を節約できるでしょう。それは本当に重要なことです。でも、そうです、まさにその通りです。それが実際に起こることです。そして、最初の、ええと、日々の最初の項目は、部屋を掃除することから始めるべきです。そうすれば、人々はそこに住むことができます。

そして、それがデータであまり見られないことです。

FREDERICK VALLAEYS: つまり、あなたは多くのGoogleツールのファンだと思いますが、そうですよね？

RONAN CARREIN: データを配置してクエリを実行する際には、BigQueryのGoogleツールを多く使用する必要はありません。非常にシンプルな理由で、非常に使った分だけ支払うというモデルです。そして、Googleツールは、

私はいつも同じことを言っていました。もし、フィットネスが必要な人々に1,000のフィットネスアプリケーションを与えて、それだけで放置し、2年後に戻ってきたら、ほとんどの人には何も起こっていないでしょう。何かを成し遂げた人々は、コーチ、医者、心理学者、支援する家族などがいて、彼らが目標を設定し、それに向かって戦うことをサポートする人々です。

その場合、フィットネスアプリケーションは非常に重要な役割を果たします。25,000ドルをフィットネスアプリケーションに費やして、コーチには1セントも使わないのは馬鹿げています。データに関しては、Googleはその点で素晴らしい仕事をしています。彼らはレゴブロックの箱のような製品を持っています。残念ながら、それを使って何ができるかについてはあまり教えてくれませんし、その点では非常に貧弱ですし、彼らもそれを認識しています。

私はまだ多くの人々と連絡を取り合っています。しかし、それが彼らの目的ではありません。彼らは技術提供者です。少しのソリューショニズムを持っています。そして彼らが言っているのは、「見て、これを使う方法を学んでください。それは非常に素晴らしいです。そして、それを使って多くのことができます。」ということです。私は同意します。BigQueryを使うのに多くのお金を払う必要はありません。

あなたは、内部または外部の人々を雇うためにお金を使うべきです。それを使って収益を上げるために。それに関しては、私たちは彼らに依存しています。それは安全で信頼性があり、他のすべてと超接続されています。ですから、ゼロからコネクタを構築する必要があることはまれです。

APIやその他のものも。

FREDERICK VALLAEYS: だから、良いサポートを得てください。そして、もちろん、あなたの会社もそれを手伝うことができますよね。もし人々が必要なら、ええ、ロナン、それはすべて素晴らしいです。では、締めくくる前に最後の質問ですが、プライバシー規制の未来についてどう思いますか？私たちは、ファーストパーティデータを使ってキャンペーンを改善することや、衛生について多く話しました。

GDPRやアメリカのプライバシー規制に関して、私たちが話していることを変えるかもしれない何かが見えてきていますか？

RONAN CARREIN: アメリカでは、質問がさらに複雑になっています。ですから、規制が登場したとき、私の最初の反応は、Googleの製品や市場参入の担当者としては、「ああ、残念だ」というものでした。

しかし、少し時間が経ってから気づいたのは、過去20年間で業界全体が非常に怠惰になってしまったということです。プラットフォームは広告を販売し、クッキーに基づいて自社のパフォーマンスを報告するための報告を提供していましたが、これは報告の観点からは非常に弱いものでした。

そのため、人々は1980年代の保険会社が行っていたように、データをセグメント化し、誰が事故を起こす可能性が高いかを予測するモデルを構築する方法を忘れてしまいました。ですから、これは良いことだと思います。ビジネスの衛生を改善することを強制することです。

20年後、人々は振り返って、「ああ、私たちのビジネスはターゲティングのことではなく、ビジネスを適切に監査し始めたからこそ、非常に改善された」と言うでしょう。ですから、あなたの質問に答える前にそれを言っておくことが重要です。私の規制に対する見解は、

ストリートビジネスの観点から見ても、必ずしも悪いことではありません。お金を稼ぐことだけを気にしている場合でも、悪いことではないと思います。ですから、それを念頭に置いて、どのように進むかを予測するのは難しいです。私は法律事務所や技術面を担当するパートナーと多く話しますが、

彼らも私たちと同じくらい明確に見えていません。ヨーロッパの規制当局は、データの同意を確保するために、さらに厳しくしようとしていると思います。それが間違っているとは思いません。消費者として、最近ブラックフライデーがあり、私は好きなブランドから受け取ったメールに基づいてほとんどのブラウジングを行いました。そして、私はそれらのメールを受け取り続けたいと思っています。なぜなら、いくつかの良い取引をしたからです。

最終的に消費者は自分の利益を見つけるでしょう。そして、

最も優れたインタラクションと価値交換を提供する会社が勝つのであれば、それはおそらく良いことです。私はもっと恐れているのは、彼らが取っている方向性です。これは難しい質問です。なぜなら、これに関して多くの考えがあるからです。しかし、Facebookのような会社が、「人々に料金を支払わせるべきかもしれない」と考えているのを見ていると、彼らは広告を受け取るか、料金を支払うかのどちらかを選ぶことになります。

Googleは、トニースタークのようなアプローチで、コンプライアントで同じタイプのターゲティングを可能にするものを作ることができると考えているかもしれません。それがブラウザ上で行われる場合などです。そして、彼らはフロックやその他のものを試みています。それは非常にエレガントですが、

平均的な代理店がこれを見て、「はい、それは完全に理解できます」と言うことはありません。ですから、私の意見では、規制当局は技術に関しても賢くはありません。

FREDERICK VALLAEYS: まったくその通りです。そして、Metaは基本的に、「私たちは非常に高額な料金を請求するので、合理的なユーザーは支払いたくないでしょう」と言いました。もちろんです。あなたが言ったように、たとえコストが合理的であっても、Gmailやマップ、Google検索へのアクセスに月額20ドルを支払うことはできません。私はそれなしでは生きられません。

私はそれに20ドルを喜んで支払います。しかし、今では、「それに月額100ドルを支払わなければならない」と言っています。

RONAN CARREIN: 最も良い例は、親の家を出て、水道水にお金を払わなければならないと気づいたときです。「何？」と思います。それがまさにこれです。では、どこに向かっているのでしょうか。客観的に見て、政治的なトレンドを見ることが、技術そのものを見るよりも良い予測源になるでしょう。

FREDERICK VALLAEYS: しかし、それまでの間、あまり遠くを見すぎないようにしましょう。今のところ、ファーストパーティデータは、一般的に許可を得ている場合、素晴らしい結果をもたらします。人々がもっと知りたい場合、ロナン、どこであなたを見つけることができますか？

RONAN CARREIN: ええ、今日の時点で、私たちの米国事業を担当している人は産休を楽しんでいますので、彼女をそっとしておいてください。その間、私に直接連絡することができます。Ronan、R O N A N @ betterstronger.comにメールしてください。私は会社のTシャツを着て代表しています。なぜなら、私たちは非常にクールなオフサイトを行っているからです。ですから、素敵なTシャツもあります。

それが最良の方法です。私は彼女をサポートします。米国市場の入札に関しては、私たちのウェブサイトをチェックしてください。私たちの会社のポジショニングは、戦略からデジタル戦略設計まで、実装までをカバーしようとしています。

ですから、代理店がカバーする他の多くの仕事をカバーしています。主な専門分野は、データバックボーンを中心に据えることです。ですから、Ronan @ betterstronger.comにメールしてください。リンクにそれを入れることができると思います。喜んで、喜んで話をします。私たちは、必ずしもあなたのデータインフラ全体を構築する必要はありません。

単にアドバイスやトレーニングを受けたい場合、リーダーシップチームのためのトレーニングなど、私たちはそのようなことをすべて行っていますが、時間をかけて説明するつもりはありません。それがポイントではありません。

FREDERICK VALLAEYS: 私が思うに、最良の提案は常に教育です。ですから、今日あなたが私たちと共有したのは、ビジネスを改善する方法についてのアイデアです。

ビジネスの基本を作り、より良いROAS、より良い報告を生み出すことです。無数の、無数の、無数の実際の使用例があります。ファーストパーティデータを活用する方法について実装したものです。

RONAN CARREIN: 最後の一押しが必要な場合は、以前にレゴを例えとして使いました。レゴが好きなら、このものが大好きになるでしょう。なぜなら、あなたが持っているすべてのものと、あなたができることを知らなかったすべてのものがここにあり、突然、宇宙船や城を作りたくなり、そのデータを使ってビジネスのために多くのことができるからです。そして、私たちはそれに興奮させることが重要だと気づきました。教育の部分は重要です。なぜなら、それは怖いことだからです。そして、私たちはその部分でもそれを行うのが大好きです。それに興奮を生み出すことです。

FREDERICK VALLAEYS: そして、レゴが好きで、その小さな説明書が必要な場合は、Better Strongerに行って、そのプレイブックを提供してもらうこともできます。

ええ、ロナン、これは素晴らしかったです。これらのエピソードを見てくれてありがとう。購読ボタンを押して、コメントを使って感想を教えてください。他に質問があれば教えてください。次のPPC Town Hallエピソードでお会いしましょう。ありがとう。ありがとう。そして、ええ、Googleにいたとき、何か良いGoogleの話はありますか？

RONAN CARREIN: あなたがそのポッドキャストに残せる良いGoogleの話はありますか？いや、私はこれを誇りに思っているかどうかわかりませんが、非常に長い間前にラリー・ペイジに初めて会ったときのことです。彼が30代だったと思います。Googleでの最初の仕事で、2、3か月目だったかもしれません。私の仕事は、アルゴリズムが成人向けのコンテンツを成人向けとして識別していることを確認することでした。非常に退屈な仕事でした。博士課程プログラムから出てきたばかりで、はい、いいえ、はい、いいえ、それはポルノです。

そして、私は博士課程プログラムの作業中でした。すべての含意を伴って、その瞬間に私の画面に表示されていたものに関して、突然、周りの人々が非常に静かになりました。そして、ラリー・ペイジが私の肩越しに腕を組んで、私の画面を見つめていました。それは、まあ、あなたが知っている、ベルトの下の何かを表示していました。

それは、私がこれまでに行った中で最も混乱した自己紹介につながりました。彼がそれを覚えているかどうかわかりませんが、それは非常に恥ずかしいものでした。良い思い出です。

FREDERICK VALLAEYS: ええ、ラリー・ペイジとそのように出会ったのは本当に興味深いですね。でも、少し気まずい状況かもしれませんが、あなたがしていたことは重要でした。私がGoogleに入社したとき、これに対するアルゴリズムはありませんでした。基本的には人間が担当していました。それが仕事の一部で、広告を見て、それらの一部がベルトの下に詰め込まれていることを確認し、迅速に作業しなければならなかったのです。さもなければ、大きな問題が発生する可能性がありました。

RONAN CARREIN: Googleを知っている人には、私は広告ビンではなく、アドセンスビンでした。ですから、通常はUGCの実際のコンテンツを見ていました。広告だけではなく、それは、まあ、スパイシーでした。そして、最後に言い忘れたのは、私の画面がマイクロキッチンに直接向いていたことです。ですから、そのフロアでコーヒーを飲んでいる人は誰でもこれを見ていました。ですから、それが起こるのは避けられませんでした。

FREDERICK VALLAEYS: 人々はたくさんのコーヒーを飲んでいましたか？

RONAN CARREIN: ええ、当時、人々は無制限のキンダーブエノを手に入れることにまだ興奮していました。ですから、マイクロキッチンには多くの人がいました。

FREDERICK VALLAEYS: ええ、まさにその通りです。