化粧品メーカーはどうやってデータをインバウンドに活用すべきなのか？
インバウンド市場が盛り上がる中で、化粧品メーカーがデータをインバウンド集客で活用する事例が増加しています。データ活用における化粧品メーカーのプロモーションの成功事例では、インバウンドに関連するデータを、収集し解析することで効果的なインバウンド対策を実施できているようです。
このページでは、化粧品メーカーのデータのインバウンド対策やインバウンド集客における活用について、次の3つの事例を取り上げます。
- 化粧品メーカー×データ活用事例その①：資生堂、ビッグデータ活用で広告成果が3倍に増加
- 化粧品メーカー×データ活用事例その②：カネボウ化粧品、20ブランド横断でプライベートDMP「MOTHER」導入
- 化粧品メーカー×データ活用事例その③：日本気象協会、ポーラとの「肌」と「気象」のビッグデータ共同研究
化粧品メーカーのインバウンド対策やインバウンド集客では、データ活用をすることで効率的かつ効果的に施策を行えます。どこの国からのインバウンドが多いのか、消費額が多いのは国籍・年代含めどんな人なのかということは、対策を講じたりターゲットをしぼったりする上で非常に重要です。そして、それはイメージや体感ではわかりません。なんとなく中国人が多いかな、と思っていたら実は最も多いのは韓国人だった、ということもあるでしょう。正しいデータ活用をすることで、最も注力すべきはどこなのかということがわかってきます。体感ではかるよりも正確に、そして効率的に施策を行えます。
ここでは、化粧品メーカーという業界・業種におけるデータ活用のプロモーション事例を紹介していきます。
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資生堂、ビッグデータ活用で広告成果が3倍に増加
資生堂が、サイト利用データなどを分析して様々なマーケティング施策に活用する仕組みであるDMP（データ・マネジメント・プラットフォーム）を使った広告配信を積極化しています。自社サイト「ワタシプラス」の顧客情報やアクセスログに基づいた広告配信を始めました。さらに、新規顧客の効率的な獲得を目指して、「Yahoo!DMP」の活用を開始。ヤフーの検索や閲覧などの行動を基にした利用者データ（オーディエンスデータ）を組み合わせた広告配信を実施。その結果、データに基づいて配信した広告は、単純な性・年代などのデモグラフィックによるターゲティング広告と比較して、クリック率（CTR）が5倍、最終的な広告効果となる成約率（CVR）は3倍高くなる成果につながっていると言います。
ワタシプラスはブランドサイト、EC（電子商取引）サイト、店舗情報など、資生堂の持つ情報を総合的に扱うサイトです。開設時からプライベートDMPを構築して、過去の購買データやアクセスログなどのデータなどを蓄積していたものの、これまでは顧客に合わせたサイト上のコンテンツの出し分けや、メール配信など、CRM（顧客関係管理）施策への活用にとどまっていました。広告を配信する上では、対象者を「購買履歴のない会員」「サイト訪問履歴のある非会員」「非ターゲティング」という3つに分けた。非ターゲティングで広告を配信したのは、あくまでデータに基づくターゲティングと成果を比較すると言うもの。設定したグループを過去のアクセスログなどから、スキンケア商品に関心が高い人や、ショッピングカートページで離脱した人などに細分化してセグメントを作成。ターゲット層がページにアクセスしたら、広告をリアルタイムに買い付けられるシステムであるDSP（デマンド・サイド・プラットフォーム）で、トライアルセットの購入を促す広告を配信しました。その結果、購買履歴のない会員への配信は非ターゲティングと比較してCVRが5倍、サイト訪問履歴のある非会員は3倍となる成果につながったのだといいます。
カネボウ化粧品、20ブランド横断でプライベートDMP「MOTHER」導入
カネボウ化粧品、20ブランド横断でプライベートDMP「MOTHER」導入
カネボウ化粧品は、フリークアウトが提供するプライベートDMP「MOTHER」を導入しました。またインティメートマージャーが提供するパブリックDMP「AudienceSearch」と連携させ、蓄積されたユーザーデータの分析をシームレスに行える環境を構築し、ウェブだけでなくマスを含む広告効果の検証を行うデータ基盤を整備。複数のブランドを保有する企業は、各広告施策をブランド毎に個別に実施していることから、自社サイトへ来訪するユーザーのデータを企業内で共有・活用できる資産として蓄積することが難しいという共通の課題を持っていました。また店頭販売が主となるブランドにおけるウェブ広告効果の検証や目的に沿ったウェブ広告施策のプランニングが難しい、といった課題もありました。
カネボウ化粧品が保有する20ブランドを対象にプライベートDMP「MOTHER」を導入することで、自社サイトに来訪するユーザーのデータを企業内で共有・活用できるようになりました。これにより、相関性の高いブランド間での送客などデータの有効活用が可能に。加えて各ブランド商品の購入サイクルと各ブランドサイト構造を分析し、自社サイトへの来訪ユーザーを「新規見込ユーザー」「既存顧客ユーザー」「特徴認知ユーザー」の3つのクラスタに分類することで、各クラスタのユーザー数の増減や態度変容を各広告施策の効果検証の指標として活用することが可能となりました。パブリックDMP「AudienceSearch」と連携させることで、蓄積されたユーザーの属性分析（年齢・性別・年収・家族構成・エリア・業種職種）、検索キーワード分析、リサーチパネルによる分析をシームレスに行える環境を構築し、ウェブだけでなくマスを含む広告効果の検証を実現しています。
日本気象協会、ポーラとの「肌」と「気象」のビッグデータ共同研究
日本気象協会、ポーラとの「肌」と「気象」のビッグデータ共同研究
一般財団法人日本気象協会は、株式会社ポーラとの共同研究により、夏の肌に影響を与える外部環境要因について都道府県別に調査した結果、肌荒れ（くすみ・シワなど）の外部環境要因には、「紫外線」「乾燥」に加えて、大気汚染物質による「肌荒大気」があることが分かりました。「肌荒大気」には、気象や地形の違いにより、夏には「留まるタイプの“滞留型”肌荒大気」と「流れ込むタイプの“流入型”肌荒大気」の2 つがあることが分かりました。また、汗や皮脂が多くなる夏の肌には、他の季節と比較して大気汚染物質が約 3.7 倍も多く付着することを確認しました。
これは、全国47都道府県の7月・8月（2010年～2013年）における「女性の肌データの分析結果」「同時期の気象データ」「大気汚染物質データ」を総合的に解析したことにより明らかになったもの。日本気象協会とポーラは、それぞれの会社が持つ「気象」と「肌」に関するビッグデータを活用した共同研究を2014年から行っています。これまでも 2014年11月に「肌荒風（はだあらしかぜ）」、2015年5月には「毛穴熱風（けあなねっぷう）」を共同研究により発見し、報道発表してきました。2015年11月には、気象と肌のビッグデータを活用して肌変化を予測する無料の美容アドバイスサイト「美肌予報（びはだよほう）」を開設しました。日本気象協会は、今後も気象のビッグデータを活用した他企業との共同展開を通じて、世の中に「新たな価値」を提供するための活動を続けていくとの考えです。
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