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Adobe Content Analyticsでキャンペーンのパフォーマンスを向上

インテリジェントなオファーやターゲティングによる広告パフォーマンスを強調表示するマーケティングダッシュボード
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企業は、顧客の反応を引き出すために、クリエイティブキャンペーンやマーケティングキャンペーンに多額の資金を費やしています。多くの場合、コンテンツがユーザー行動とどのように結び付いているのか、また特定のキャンペーンアセットが売上にどのように結び付いているのかを把握し、リアルタイムで最適化を行うのは、容易ではありません。では、コンテンツのパフォーマンスをより深く理解するにはどうすればよいでしょうか?この記事では、Adobe Content Analyticsの新しいコンテンツ分析ソリューションを紹介します。

https://main--bacom--adobecom.aem.page/fragments/products/boost-campaign-performance-xf

課題

様々なベンダーやシステムからレポートを受け取るため、クリエイティブアセットやマーケティングキャンペーンのパフォーマンスデータはサイロ化されていることが多くあります。コンテンツのインパクトを把握するために、サイロ化したデータを統合することは容易ではありません。今こそ一歩踏み出し、AIを活用して、すべてのアセットが各チャネルのパフォーマンスにどう影響しているのかをブランドが理解できるようにする時です。

eMarketerによると、ブランドは依然として、AIが成長を促進する力に対して慎重ながらも前向きな姿勢を示しています。その一方で、企業の74%が、コンテンツ分析、開発、アイデア創出、プログラマティック広告、メディアバイイング、予測分析による顧客インサイトの獲得、調査を通じたトレンドの特定といった業務を行うために、すでにAIを活用しています。マーケターの58%が、パーソナライゼーションや顧客体験におけるAIの活用を最重要課題として挙げています。マーケターが、消費者一人ひとりの嗜好に合わせて、コンテンツやインタラクションをパーソナライズすることを重視していることが浮き彫りになっています。

マーケターの4人に3人が、コンテンツ制作にAIを活用しており、その多くが、AIによる成長促進能力について「慎重ながらも前向き」な姿勢を示しています。

マーケターは、コンテンツの効果を測定および分析するための、より優れた方法を模索し続けています。A/Bテストを実施すれば、ある程度のインサイトを獲得できます。しかし、顧客やチャネルごとに共感を呼ぶ画像やエクスペリエンスを特定し、具体的な属性を把握することは、ほぼ不可能です。また、複雑なワークフロー、多様なコンテンツタイプ、データの分断により、状況はさらに複雑化しています。

コンテンツの制作、分析、配信チームの役割およびプロセスを示す図

クリエイター、アナリスト、マーケター間の一般的なコンテンツワークフロー

Adobe Content Analyticsは、AIおよびマシンラーニングサービスを活用してコンテンツのメタデータを抽出し、整理することで、企業がエクスペリエンスを深く理解できるように支援します。Content Analyticsは、コンテンツの属性と顧客インタラクションを関連付けて、コンテンツ分析とインサイトを提供することで、マーケターがキャンペーンアセットをより効果的にパーソナライズし、最適化できるようにします。

Adobe Content Analyticsとは?

AIおよびマシンラーニングサービスは、DAM(デジタルアセット管理システム)で構築されたあらゆるエクスペリエンスを、有料チャネルと自社チャネルをまたいでコンテンツエレメントや説明属性に分解し、アセットとエクスペリエンスの包括的なメタデータプロファイルを作成します。これにより、マーケターは顧客インタラクションと、優れた成果をもたらすアセットやエクスペリエンスの要素を関連付けることができます。さらに、顧客の親和性を理解することで、企業はコンテンツをより効果的にパーソナライズし、大規模に展開できるようになります。

マーケターやアナリストは、Adobe Content Analyticsインスタンスでコンテンツを分析し、あらゆる顧客接点をまたいでカスタマージャーニー全体を包括的に把握できます。

顧客と、オンラインおよびオフラインのソースから取得した行動データ

Adobe Content Analyticsがもたらすビジネス上の利点

Adobe Content Analyticsは、様々なチームが日々、製品、サービス、アプリ、マーケティングキャンペーンに適用する膨大なアセットに関する、重要なコンテンツインサイトを明らかにします。この情報を活用することで、次のようなメリットを得ることができます。

  • コンテンツのパーソナライゼーション能力を向上: コンテンツ分析を活用して、エンゲージメントとコンバージョンを向上させます
  • マーケティング費用に関する理解を深化: マーケティングチャネルごとにアクティビティを確認し、アセットの詳細をより深く理解することで、どのアセットがマーケティングチャネルの成功に寄与しているのかを把握できます。それらのアセットを他のチャネルやキャンペーンにも展開することで、無駄な広告費やマーケティング費用を削減できます
  • より効果的なリエンゲージメント: ページ上部のインタラクションやイベントにおけるコンテンツレベルのパフォーマンスを活用し、キャンペーン、マーケティングチャネル、資料のROIを確立することで、検索を購入につなげるためのデジタル戦略を推進します
  • オーディエンスの拡大: デジタルチャネルでコンテンツをテストし、クリエイティブとマーケティングの予算配分を結び付けることで、オーディエンスや顧客LTVの拡大に最も効果的なキャンペーンを把握できます
  • 売上の向上: 最もコンバージョン率の高い製品を特定し、各コンバージョンにつながった、最後に閲覧された画像を把握することで、webサイトの製品パフォーマンスを分析します。また、これらのコンバージョンが追加購入やリピート購入につながったかどうかを調査し、全体の売上に寄与しているかどうかを分析します

解決できるビジネスの疑問

Adobe Content Analyticsを導入するにあたって、収集した情報を活用して、どのような疑問を解決したいのかを考えることが重要です。これにより、ビジネス目標に合わせてアセットのコンテンツ戦略を策定し、継続的にパフォーマンスを比較することができます。このコンテンツ分析レポートは、様々な関係者と共有できます。例えば、次のような疑問から始めることができます。

  • アセットはどのくらいの頻度で使用されているか?
  • パフォーマンスは向上または低下したか?あるいは、横ばいのままか?
  • アセットのパフォーマンスが最も高い場所はどこか(特定のセクション、ページ、プレースメントなど)?
  • アセットはwebサイトの売上にどの程度貢献しているか?
  • ユーザーは、アセットに接触した後、どのくらいの期間webサイトでエンゲージしているか?
  • アセットに接触した後、どのくらいの頻度でwebサイトに戻ってくるか?
  • 自社のアセットをまたいで最も共感度が高い、または最も共感度が低い特性はあるか?
  • 過去の同様のキャンペーンで、最も高いパフォーマンスや効果を発揮したアセットまたは特性はどれか?
  • 自社のアセットや特性が、エンゲージメントや訪問に対して最も優れたパフォーマンスを発揮しているマーケティングチャネルはどれか?

ユースケース

EMarketerによると、マーケターの半数以上(55%)が、コンテンツのアイデア創出にAIを活用しており、AIが新しいコンセプトや戦略を生み出すうえで大きな価値を持つことが示唆されています。Adobe Content Analyticsを活用してコンテンツのアイデア創出、分析、最適化を支援できる、業界別のユースケースをいくつか紹介します。

旅行/観光
多くのホテルブランドでは、オフシーズンの売上が低迷しています。行動やユーザーのインサイトを活用し、ホテルやロケーションのどのクリエイティブアセットやエレメント(山、緑地、都市など)が予約につながっているのかを把握することで、キャンペーンを最適化しましょう。これらのアセットを類似のユーザーグループに提示することで、売上を向上させることができます。

メディア&エンターテインメント
新番組のプレミア公開前に、どのクリエイティブアセットや広告が番組ページへのアクセス、検索、視聴につながるのかを判断し、最も効果的なアセットを特定します。また、プレミア公開後に、未視聴者へのエンゲージメントを高める機会も活用しましょう。

金融
新規住宅購入者は、有利な住宅ローン金利を求めています。どのクリエイティブアセットや広告が最終的にローン申請につながっているのかを明確にすることで、コンバージョンにつながるクリエイティブエレメント(若いカップル、独身者、住宅の種類など)にもとづいてキャンペーンを最適化できます。

小売/消費財(CPG)
新学期シーズン中に、webサイト上で顧客のクリックやコンバージョンを促進している、有料キャンペーンのアセットやデザイン要素を特定し、トレンドを把握します。マーケティングチャネルをまたいでこれらのアセットをプロモーションし、コンバージョングループと類似したプロファイルを持つユーザーをターゲティングしましょう。

Adobe Content Analyticsは、目に見えるビジネス成果をもたらし、カスタマージャーニーに影響を与える、クリエイティブアセットの主要なトレンドや属性を特定するのに役立ちます。

Adobe Content Analyticsの詳細については、こちらをご覧ください。アセットレベルのデータやパフォーマンスを活用し、オムニチャネルのコンテンツ分析とオーディエンスセグメンテーションを実現する方法をご確認ください。

よくある質問

コンテンツ分析とは何ですか?
コンテンツ分析とは、コンテンツをレビューおよび解釈し、そのコンテンツ内のパターンやテーマを特定するリサーチ手法です。
コンテンツ分析には、概念分析と関係分析という2つの種類あります。概念分析では、コンテンツ内に同じ概念がどのくらいの頻度で出現するのかを分析します。一方、関係分析では、様々なコンテンツ概念がどのように相互に関連しているのかを分析します。
コンテンツをカタログ化する必要があるのはなぜですか?

コンテンツをカタログ化すると、コンテンツを分析する際に情報を効率的に整理、検出、アクセスできるようになります。

コンテンツをカタログ化することで、簡単に検索できるようになり、コンテンツ管理を改善できます。さらに、製品チーム間のコラボレーションを強化し、あらゆる社内チームにリアルタイムでデータを共有できるようになります。

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