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マーケティングインサイトを近代化。

アドビはデータドリブンプランニングで運用を変えながら、マーケティングの有効性を最大化します。

Adobe Inc.

創業:1982年

従業員数:29,945人

Adobe.com

80%

増加 - 5年間にわたるメディア経費のリターン

導入製品:

Adobe Mix Modeler

目標

広告およびメディアチャネルのインクリメンタルインパクトを測定することで、マーケティング経費を最適化

チャネル全体のマーケティングデータを統合し、一貫したインサイトとより適切な意思決定を実現

データドリブンインサイトで迅速に予算を再割り当てすることで、キャンペーン全体のROIを最大化

成果

80% 増加 - 5年間にわたるメディア経費のリターン

75% 上昇 - デジタルサブスクリプションのメディアの分け前

AI-as-a-Serviceフレームワーク により機敏な意思決定のための迅速かつ実行可能なインサイトを提供

マーケティングが主導権を握っている

10年前、アドビのグロースマーケティングパフォーマンス担当バイスプレジデント、Matt Scharf氏は、マーケティング測定が分断化されている状況に直面しました。マーケティングチャネルは相互に独立して運用されており、ディスプレイ、有料検索広告、ソーシャルなど、チャネルごとに様々な実行チームが関わっています。

財務に対するマーケティングの貢献を報告することは課題でした。各チャネルが、多くの場合は異なるKPIで個別に測定されていたからです。これによって、チャネル全体のパフォーマンスを比較することや、これらのKPIを財務の主要な第一焦点、売上と合わせることが難しくなっていました。問題は悪化し、一部のKPIが収益のトレンドと矛盾することもあり、マーケティングと財務間の関係にさらに緊張を生み出しています。

「このアプローチではチャネル全体の報告が一貫せず、常に同一条件での比較ではありませんでした。また、マーケティングからの予算や貢献に関して財務と洗練された会話をしたり、ビジネスへの貢献を拡大するためのパスを見つける能力が制限されました」とScharf氏は説明します。

マーケティングが主導権を握っている

さらに統合されたアプローチの必要性を認識しながら、アドビのマーケティング組織は、測定とプランニングを1つのプラットフォームに統合するAIを活用したツール、今日のAdobe Mix Modelerに進化した、ソリューションの作成の先頭に立ちました。

Mix Modelerを利用して、Scharf氏と彼のチームは全チャネルにわたってデータを分析し、最大リターンのためのマーケティング経費の投資先に関する一貫した、包括的なインサイトを提供できました。これにより、マーケティングチームは、売上やROIなどの指標にもとづいて、より迅速で、より情報にもとづいた決定を自信を持っておこない、マーケティングをビジネス成長の重要な原動力として位置付けることができました。

「Mix Modelerによって、当て推量をチャネル測定から除外することができ、コネクテッドTV、インフルエンサーマーケティングなどの新しいチャネルを自信を持って、正確に調査できるようになりました」

Matt Scharf

アドビ、グロースマーケティングパフォーマンス担当バイスプレジデント

分裂したメディア状況全体の測定の統合

Mix Modelerが登場する前、 Scharf氏のチームは、小売メディア、コネクテッドTV、インフルエンサーマーケティングなど、新興の広告プラットフォームの成功を測定することに苦戦していました。「私たちは有料検索広告、表示、メールなど、簡単に測定可能だったチャネルに自然に引き付けられてきました。ただし、洗練された測定ツールの不足により、さらに新しく、可能性が高いプラットフォームを調査することが十分にできませんでした。私たちが望まなかったわけではなく、その時点で効果的に測定できるものに頼るしかなく、それがビジネスへの貢献を妨げていたのです」とScharf氏は言います。

もう1つの重要な障害はプライバシー規制の強化で、これにより正確なデータの収集がさらに難しくなりました。サードパーティのcookieが段階的に廃止され、 ディスプレイ広告などの確立されたチャネルさえも貴重なトラッキングインサイトを失い始めました。

「私たちは、cookieベースの属性モデルへの依存が限界に来ていることを認識しました。特に調査したかったチャネルでcookieがその忠実度を失い始めたので、方向転換が必要であることを知ったのです。こうした問題についてこれ以上「モグラ叩き」をしても十分ではありませんでした。業界が当社の戦略を将来も有効に使い続けられるよう設計することを見据える必要がありました」とScharf氏は回想します。

同時に、マーケティング状況は急速に進化しており、Scharf氏のチームにはトレンド、競合他社の活動、変化している消費者行動に追いつくために迅速なインサイトが必要でした。市場の変化に迅速に対応するためのプレッシャーには、マーケティング測定への新しいアプローチが必要でした。

「私たちには財務チームとのより深い関係があります。現在では、財務チームと話し合い、目標をより広範のビジネスKPIに合わせる方法を緻密に計画しています」

Matt Scharf

アドビ、グロースマーケティングパフォーマンス担当バイスプレジデント

ソリューションの開発

こうした課題に直面し、Scharf氏と彼のチームはcookieベースの測定の限界を超え、変化するマーケティング状況に導入できる、AIを活用したソリューション、Mix Modelerの作成に着手しました。このソリューションはトップダウンデータとボトムアップデータを統合するよう設計されており、ほぼリアルタイムのパフォーマンス分析を可能にし、メディアミックスがさらに多様になる可能性がある新しいチャネルを迅速に試みられるようにする予測的なインサイトを提供します。この最新のソリューションを使って、アドビのマーケティングチームはより迅速で、より情報に基づいた決定を行えるようになり、最終的には急速に進化している市場での成長と回復力が促進されます。

チームは、チャネル全体のインクリメンタルインパクト、つまりベースラインの上部でマーケティング活動に帰する可能性がある貢献を測定できるようになりました。これにより、自信を持ってメディア経費を最適化できるようになります。「Mix Modelerを使用するとチャネルとキャンペーン測定から当て推量を除外できるようになり、これによって信頼性と正確性が高い新しいチャネルを調査できるようになります」とScharf氏は言います。ソリューションの特許志願中の双方向転送学習技術により、チームはデータを集団レベルおよびさらに詳細なレベルで統合できるようになり、一貫していない指標によって最初に直面していた「同一条件での比較」の問題が解決されます。トップダウンとボトムアップのインサイトを調整することで、キャンペーンの成果を正確に予測し、予算を確信を持って割り当て、インパクトを最大化するためにリアルタイム調整を行えるようになりました。

2つの異なるMix Mdeler計画の推奨

主要な成果の1つは、マーケティングチームと財務チーム間のコラボレーションの改善です。現在、Scharf氏のチームはマーケティング労力を四半期ごとのビジネス目標とリスクプロファイルに合わせる方法について話し合い、マーケティングを物質的な収益ドライバにして、予算推奨と将来の投資戦略への財務の信頼を確実にすることができるようになりました。「私たちには財務チームとのより深い関係があります。現在では、財務チームと話し合い、目標をより広範のビジネスKPIに合わせる方法を緻密に計画しています」とScharf氏は言います。「財務チームが私たちの予測をほとんどゴスペルとして信頼するところまでごぎつけました。そしてマーケティングで何をカバーできるか、ギャップがどこにあるか、これらの目的に合わせてどのようにチャネルを拡大し調整するかについて、私たちは洗練された会話をすることができます」同じ損益指標、つまり収益を調整することで、Mix Modelerは両方のチームが同じ言語を話し、成長のための共通の理解とビジョンを生み出せるようにすることができます。

アドビがパフォーマンスデータ、インサイトの管理方法を効率化した変化をメディアエージェンシーに依存していたのは、はるか昔のことです。Scharf氏と彼のチームは、アドビのデータのより多くの所有権を得ることができ、これにより透明性と目標全体の一致が確保されます。また、このツールによって、チームはより詳細なインサイトを生成し、エージェンシーパートナーと共有できるようになり、メディアパートナーは成果を生み出すターゲティング戦略と戦術を特定して導入することに集中できるようになります。このソシューションは、アドビとそのメディアパートナー間のさらにバランスのとれた、共同関係を育成するために役立つ触媒として機能してきました。

「私たちはエージェンシーチームとの強力なパートナーシップを確立し、エージェンシーチームを週ベースで迎え入れています。彼らとともに、Mix Modelerからのグローバルな成果を分析し、何が機能し、機能していないかを共同で研究しています」とScharf氏は言います。

チャネル全体の成功を測定

マーケティング測定とプランニングツールを導入してから、アドビはそのマーケティング運用全体の測定可能な改善点を見てきました。この最適化により過去5年間のメディア費用のリターンが80%増加し、アドビのデジタルメディア製品のサブスクリプション成長のメディアの分け前がグローバルに75%増えました。

頻繁なデータドリブンインサイトを利用し、チームは戦略を調整してより速いペースでメディア経費を最適化できます。この機敏性によってアドビはキャンペーン全体のROIを最大化し、スケーラブルな成功に最適な状態にある基盤を確立することができました。「Mix Modelerによって、四半期内と四半期ごとの間隔で正確に最適化できるようになります。パフォーマンスデータを継続的に評価することで、ビジネスニーズの移行にともない迅速に予算を再割り当てして、戦略を微調整することができ、これによりマーケティングがアドビにとって一貫した成長の推進力となります」とScharf氏は言います。

今後の展望

アドビではマーケティング戦略を継続的に進化させているため、このソリューションはイノベーション促進において重要な役割を担うでしょう。

「Mix Modelerによってアドビには、すべての企業が対応している測定の課題に取り組む代わりに、チャネル全体の投資ミックスを拡大するための指導的地位が与えられています。この基盤によってより広範のビジネス目標、製品領域、パフォーマンス指標、顧客ステージに対応するための測定アプローチを進化させ、拡大できるようになります」とScharf氏は言います。

アドビの成功は、業界におけるより広いトレンドを反映しています: 機敏性、正確性、透明性を優先するデータドリブンマーケティング測定への転換。Mix Modelerは最近一般的に利用できるようになりましたが、約10年前に社内で始まり、継続的に微調整されてきて、当社の数十億ドル規模のマーケティング運用をサポートしています。継続的にアプローチを前進させることを第一に、アドビは現代のマーケターの進化しているニーズを満たすのにうってつけの立場にあります。

マーケティングROIをAdobe Mix Modelerで最大化する方法については、このガイドをお読みください。

次に、プランニングおよび測定の戦略をMix Modelerで拡大する方法については、こちらのアドビウェビナーをご覧ください: AI-Driven Marketing: Elevate Your Strategy with Advanced Marketing Measurement