ユーザーを獲得した者が世界を制する。ユーザーポートレートは精密マーケティングの鍵となる

1.ユーザーポートレートの起源と発展

1991年にティム・バーナーズ・リー卿がワールド・ワイド・ウェブ（WWW）を発明して以来、20年以上の発展を経て、膨大なDTレベルのデータが登場し、個人や企業が単独で消化・吸収することは不可能になりました。インターネットはビッグデータの時代という新たな段階に突入しました。

数年前、この概念は一時、過大評価されていました。しかし近年、人々は徐々に落ち着きを取り戻し、ビッグデータを真に活用し、潜在的なビジネス価値を引き出す方法、そして企業にビッグデータ技術を真に適用する方法に焦点を合わせるようになりました。

ビッグデータ アプリケーションの議論において、パーソナライズされたマーケティングは、その商業的アプリケーションにおいて徐々に非常に重要な着地点になってきました。従来のオフラインアンケートなどの効率の低い方法と比較して、ビッグデータにより、企業は初めてインターネットを通じてユーザーからより広範なフィードバック情報を便利に取得できるようになり、ユーザーの消費習慣などの重要なビジネス情報をさらに正確かつ迅速に分析するための十分なデータ基盤が提供されます。

これにより、企業のマーケティングと消費者行動に、必然的に一連の二重の変化と形成がもたらされるでしょう。最も大きな変化は、あらゆる消費者行動が企業の前で「可視化」されるようになったことだ。

ビッグデータ技術のさらなる徹底的な研究と応用により、企業はビッグデータを精密マーケティングサービスに活用し、顧客の潜在的な商業価値をさらに引き出す方法にますます重点を置くようになっています。

こうして、「ユーザーポートレート」というコンセプトが生まれました。

ユーザープロファイリングの目的は、ユーザーの情報の全体像を可能な限り包括的に抽象化し、ユーザーの行動習慣や消費習慣などの重要な情報をさらに正確かつ迅速に分析するための十分なデータ基盤を提供することです。

これは、人々を詳細に調査することです。基本的な人口統計情報や地理的位置などの客観的な属性に加えて、興味や趣味などの属性は非常に主観的で、急速に変化するため、数えることが困難です。

しかし、多くの商用アプリケーションのシナリオでは、広告主や需要者はまさに、個人の価値観や性格など、こうした非常に主観的な属性を求めています。

たとえば、自動車の顧客の中でも、環境に優しい電気自動車ブランドが最も求めているのは、環境意識が高く、小排気量車を好む顧客層です。これは実は、人々の価値観と自動車購入の好みを同時に反映しています。

これらのユーザー属性は、実際には「ユーザー ラベル」です。これらのラベルを見つけるには、ユーザーの行動を直接分析するだけでは不可能です。性格をより深く探究する必要があります。

つまり、「ユーザータグ」を通じて、企業は広告のプロセス中に個人の好みを脇に置き、ターゲットユーザーの動機や行動に焦点を当ててマーケティング活動を行うことができます。 なぜなら、頭の中で思い描いている架空のものよりも、特定のユーザーの肖像画に合わせて広告をデザインする方がはるかに効果的であり、また簡単だからです。

2. ユーザーポートレートとタグの関係は何ですか?

ユーザーポートレートの本質は、「ラベル付けされた」ユーザーの行動特性です。

ユーザー ポートレート作成の核となるのは、年齢、性別、地域、ユーザーの好みなど、ユーザーに「ラベル」を付けることです。各ラベルは通常、高度に洗練された特徴を使用して人為的に定義された特徴識別子であり、人物のタイプを表します。

そのため、ユーザーポートレートは企業に十分な情報基盤を提供し、正確なユーザーグループやユーザーニーズなどのより広範なフィードバック情報を迅速に見つけるのに役立ちます。

同時に、企業は実際のユーザー行動から典型的なユーザーモデルを抽象化した後、社会属性、消費行動、生活習慣などの消費者の主な行動を収集して分析し、製品やサービスのターゲットユーザー特性を完全に記述することができます。これにより、企業内のすべてのユーザー関連の意思決定プロセスに有効な情報を提供し、企業の製品とサービスの研究開発とマーケティングを導くことができます。

ユーザー タグには通常、セマンティクスと短いテキストという 2 つの重要な特性があります。

セマンティクス化により、各タグの意味を簡単に理解できるようになり、ユーザー ポートレート モデルも意味のあるものになり、ビジネス ニーズをより適切に満たすことができます。

短いテキスト、つまり各ラベルは通常 1 つの意味のみを表し、ラベル自体はテキスト分析などの前処理をあまり行う必要がないため、機械を使用して標準化された情報を抽出するのに便利です。

同時に、ラベル付けのルールは人間が設定するため、大量のラベルの意味を素早く読み取ることができ、機械はラベルの抽出と集約分析を効率的に実行します。したがって、ユーザーポートレート内のユーザータグは、ユーザー情報を記述するためのシンプルで簡潔な方法を示しています。

一般的に、タグには構造化できるものと構造化できないものの 2 種類があります。

構造化されたラベルには明確な区分があり、性別、年齢、職業など、網羅的なものになります。

ただし、このラベルは一度貼られると、期限が設けられることが多いです。中期および長期のユーザー タグは比較的安定しており、あまり頻繁に変更されないユーザー特性を持ち、静的タグとも呼ばれます。一方、中期および短期のユーザー タグは、興味タグなど、やや速く変更され、動的タグとも呼ばれます。

（構造化中長期ラベルイラスト）

（構造化された短期および中期ラベル）

非構造化タグは明確な区分がなく、固定されておらず、数も膨大です。最悪なのは、アプリタグやパーソナライズされたタグなど、非常に頻繁に変更されることです。まさにこのタイプのラベルの存在により、正確なユーザーポートレートを描くことが飛躍的に困難になっています。

（非構造化ラベルの図）

最終的にユーザーの肖像画にラベルを付けた後、各ラベルの重みもラベル付けする必要があります。たとえば、赤ワインは 0.8、ナイキは0.6 です。タグはコンテンツ、ユーザーの興味、好み、ニーズなどを表します。重みは、ユーザーの興味や好みの指標を表し、信頼性と確率として簡単に理解できるユーザーの需要を表すこともできます。

一般的に言えば、ラベルの重み = 時間（いつ）x 場所（どこで）x 行動（なぜ）

すべてのユーザー行動は、どのユーザーが、いつ、どこで、何が起こったかというように詳細に説明できます。

例えば、ユーザーAは昨日Appleの公式サイトでiPhone 7を購入し、反映されたユーザーラベルは「Appleファン0.9」でしたが、ユーザーBは先月TmallでiPhone 7を購入し、反映されたラベルは「Appleファン0.498」でした。

これらのさまざまなユーザー タグとそれに対応する重みは、その後のマーケティングの意思決定において重要な指針となります。

同時に、ユーザー ラベルとユーザー ポートレートの重みは、コンピューターがビッグ データを処理するための便利で効率的な方法も提供し、コンピューターがプログラムで人に直接関連する情報を処理し、特定のアルゴリズムとモデルを通じて、ある程度まで人を「理解」できるようにします。

コンピュータがユーザーのポートレートを理解できるようになると、パーソナライズされた推奨や広告などのアプリケーションの効率と精度がさらに向上します。

3. 今日の広告やマーケティングにおいて、ユーザーポートレートがなぜそれほど重要なのか?

前述のように、ユーザー ポートレートの出現は、実際にはビジネス分野への応用、つまり企業のユーザー認知のニーズから生じています。マーケティング活動において、広告主が最も恐れるのはお金の無駄遣いであり、お金の無駄遣いの原因のほとんどは、ユーザーターゲティングの不正確さにあります。

マーケティングの意思決定のプロセスにおいて、企業は次の 2 つの問題を懸念しています。

1) 顧客にもっと好まれる製品を作るには？

2) 適切な人に製品を販売するにはどうすればいいですか?

これら 2 つの問題を解決するには、ユーザーのニーズに関する洞察が必要であるため、意思決定者は必然的に次の 2 種類の人々を考慮する必要があります。

既存の顧客: 既存のユーザーは誰ですか?なぜ私の製品を購入するのですか?彼らの好みは何ですか?最も価値のあるユーザーは誰ですか?

潜在顧客: 潜在顧客はどこにいますか?彼らは何が好きですか？どのチャンネルで見つけることができますか?顧客獲得コストはいくらですか?

精密マーケティングの分野では、ユーザーポートレートは不可欠であり、モバイルマーケティングの時代には、ユーザーを獲得したものが世界を勝ち取ることを意味します。

今日のマーケティング戦争はもはや創造性だけの問題ではなく、企業はユーザーの視点からより深く考えるようになっています。正確な配信、データ分析、ユーザープロファイリングについて語らずして、企業はマーケティングを行っていると恥ずかしく思うでしょう。

製品特性に基づいてターゲットユーザーをより正確に見つけ、ユーザーが好むチャネルでコンテンツを配信し、タイムリーなインタラクションを通じて購買行動を促進することでのみ、正確な顧客獲得を実現できます。

ビッグデータ技術に基づいて形成されたユーザーポートレートは、マーケティング業界にまったく新しい展望を開きました。マーケターは初めて、より高い次元からユーザーとコンタクトして分析する機会を得るとともに、ユーザーポートレートの中に、これまで目にしたことがなく、非常に興奮する情報の宝庫を初めて見ることができるようになります。

広告主（店舗、商人、あらゆる需要側）は、ユーザー ポートレートから、その中のラベルと重み付けを通じて、リーチしたいユーザーとそのユーザーへのリーチ方法を選択して決定できます。 BATなどのインターネット企業は、その本来の利点を活用しており、広告の大部分はこのようにしてユーザーに届きます。

360は長年にわたり広告とマーケティングの分野に没頭しており、広告収入は常に会社の収入の大部分を占めています。上司から従業員まで誰もが広告を非常に重視しているため、ユーザーポートレート、パーソナライズされた推奨、ビッグセンテンスアルゴリズムなどの新しいテクノロジーを駆使した企業マーケティングの分野では、早い段階で準備を整えています。

360 の製品マトリックスは、合計 5 億人の PC ユーザーと 8 億人のモバイル ユーザーをカバーしており、そのデータ リザーブは十分に十分です。同時に、データの多様性（自社、顧客、第三者ソース）、クロススクリーンレベル（PC、携帯電話、テレビ）、データ処理の技術力は国内トップレベルに達しています。

360 Shangyi は、360 Company が初めてリリースしたインテリジェントなビッグデータ マーケティング意思決定プラットフォームです。ターゲット ユーザーを正確に特定し、ユーザーの自然な属性とオンライン行動を分析し、業界とブランドの市場状況を分析し、広告主に広告の配置とマーケティングに関する実際の正確で信頼性の高い意思決定サポートを提供します。

例えば、360 Shangyi はDouyu TV のマーケティング事例から、Douyu を訪れるユーザーのほとんどは 19 ～ 24 歳の男子学生であり、デジタル製品や食品に非常に興味を持っていることを発見しました。ユーザーの正確な位置付けは広告主にとって非常に重要です。

広告主がより高い ROI でより正確な広告を配信したい場合は、360 Shangyi の分析から始めて、より差別化された興味カテゴリのユーザーに広告を配信することができます。広告主が影響力を拡大し、より多くの人々に自社のブランドを知ってもらう機会を提供したい場合、サンプルのカバー率が高いカテゴリに広告を掲載することを検討できます。

同時に、360 DMP は、スクリーニング条件の柔軟な組み合わせを提供し、ユーザー行動の軌跡から興味関心の嗜好などの次元に至るまで、人口セグメンテーション管理を実現し、配信対象人口を自由に組み合わせて絞り込むことができます。

ディスプレイ広告、検索広告、ブランド広告、アプリダウンロード広告を掲載する際に、特定のユーザー層を迅速かつ正確にターゲットにできるため、広告主はより高い ROI を達成し、マーケティングコストを効果的に削減できます。

周紅一氏が投資した華嬌ライブアプリを例に挙げると、ライブストリーミングが普遍化する時代において、さまざまなライブストリーミング製品間の市場競争は熾烈です。そのため、華嬌ライブは、新規顧客のアクティベーションコストを削減しながら、より多くの新規顧客を獲得したいと考えています。

360 DMP は、ライブストリーミングに関心が高い人は、類似のライブストリーミング Web サイトにアクセスしたり、関連キーワードを検索したり、業界関連のアプリをダウンロードしたりすることが多いことを発見しました。したがって、これらの行動をとる人は、Huajiao Live の潜在的なユーザーです。

DMP は、360 独自の正確なユーザー ポートレートを活用して、ライブ ストリーミング アプリに関心を持つ可能性のあるユーザーと Huajiao Live が完璧にマッチングできるように支援しました。広告を掲載した後、Huajiao アプリのアクティブ化率は 3 倍近く増加しました。

4. 正確なユーザーポートレートの難しさは想像をはるかに超える

しかし、機会と課題は常に共存します。正確なユーザーポートレートは、かなりの広告収入をもたらす可能性がありますが、次のような困難に直面する可能性があります。

1) ユーザー エンティティの識別: 家族がコンピューターや iPad を共有することはよくありますが、コンピューターや電話の背後にいる人物を見つけるのは思ったほど簡単ではありません。

2) ユーザー タグの定義: 個々のタグは単独では役に立ちません。タグをリンクして全体的なユーザー プロファイルを形成し、広告主の実際のビジネス シナリオと組み合わせて初めて意味を持つようになります。

3) データ処理能力: 大量のラベルの処理、特に前述の非構造化ラベルの処理は、ビッグデータ技術をテストする時期です。

4) ユーザーポートレートのマイニングとモデリング：ユーザータグの精度は継続的に最適化する必要があります。自然言語処理技術、機械学習、ディープラーニングなどの方法を組み合わせて効果を継続的に最適化し、広告主の具体的なニーズと組み合わせる必要があります。

5) ユーザータグの検証: 年齢などの一部のタグは、標準データセットを使用して正確性を検証できます。ただし、興味やユーザーロイヤルティなどの一部のタグには事実上の基準がなく、特定のビジネスでの有効性のみを検証できます。

結局のところ、ラベルは単なる用語であり、テクノロジーは単なる形式であり、ユーザー ポートレートは、企業が顧客に関するマーケティング上の決定を行う際に役立つことを目的としています。

市場のサイケデリックな霧の中で、ユーザーポートレートは企業とユーザーとの間の情報と認知のギャップを結びつける架け橋のようなものです。ビッグデータ技術を通じて、ユーザーの複雑な消費行動と捉えどころのない心理状態が、より合理的な方法、つまりユーザーポートレートで企業（需要側）に提示され、企業は真に合理的で根拠のあるマーケティング決定を下し、数千マイル離れた戦いに勝つことができます。

参考資料:

「ビッグデータを現実に：360 ビジネス データ部門におけるユーザー ポートレートの応用」

「ビッグデータの価値を引き出す: 正確なユーザーポートレートを作成するには?」 》

参照著者:

360 Business Data 部門のアルゴリズム エンジニアである Xiang Yuan は、北京航空航天大学でパターン認識の修士号を取得しています。DMP ユーザー ポートレートのマイニングと、広告ターゲティング用のモデルとアルゴリズムの開発に携わっています。

360ビジネスデータ部門のアルゴリズムエンジニアであるDu Ranran氏は、 Alibabaと360で勤務し、検索アルゴリズム、データマイニング、広告アルゴリズムなど、自然言語処理関連の業務に従事してきました。

360 Business Dataについて:

360ビジネスデータ部門は、360が保有する膨大なデータの徹底的なマイニングと分析に注力しています。個人のプライバシーとデータセキュリティを保護しながら、ユーザーのニーズと嗜好を多面的に分析し、データマイニングと人工知能技術、シナリオベースのアプリケーションを使用して、ビジネス価値を総合的に高めます。360商益、360 DMP、360分析を含むデータマーケティング製品システムを形成しています。 360 Shangyi は膨大なデータを活用して群衆のポートレートやブランドのステータスに関する洞察を獲得し、マーケティングの意思決定をサポートします。360 DMP はデータを統合・管理し、ターゲット グループを正確に特定してコンバージョン効果を高めます。360 分析はプロモーション効果の評価とトラフィック分析をサポートし、リアルタイムで配信を最適化します。このビッグデータ製品システムは、360 Dianjing効果プラットフォームと組み合わせることで、広告主にビッグデータ精密マーケティングのクローズドループサービスを共同で提供します。

モバイルアプリケーション製品プロモーションサービス： APPプロモーションサービス青瓜メディア広告

この記事は@刘胖胖(Qinggua Media)によって編集され、公開されました。転載の際は著者情報と出典を明記してください。サイトマップ