Behavioral Insider：行動データを使用するアプローチが異なるのは何ですか？
スージー・ケン：行動を扱う分野で私が見ている最大の誤解は、人々があなたが車を探している人がいるなら、あなたが彼らについて知る必要があるのはそれだけだと思うということです車が必要です。 これだけでもボリュームを語ります。 より重要な疑問は、後になって初めて起こります。なぜ彼らは車を探しているのでしょうか。 車をグーグルで検索する人々の広大な世界の個々のセグメントについてもっと詳しく知ると、それらをターゲットにする方法、彼らが興味を持っているマシンのタイプ、配達される頻度、そしてもちろん彼らがどこにいることができるかについて、あなたはもっと知るだろうからより多くを提供します。 これを行うには、より広いコンテキストで車を検索することを検討してください。
BI：それをどうやってやるの？
Keng：まあ、原則として、人々は一般的に完全に無視しており、一般的に、特に行動を伴うオンラインターゲティングの場合、サイト上のユーザーアクティビティデータに加えて、サードパーティの研究からの消費者データがまだたくさんあるという事実を認識していませんユーザーの行動に関する独自のデータをオンラインでオーバーレイできるため、まったく新しいレベルの理解が得られます。
この意味で、貴重なリソースの1つはNielsenNetRatingsです。 Nielsenが行ったことは、さまざまな人口統計学の「人生の段階」、いわゆる、実際には、オンライン行動のパターンの意味で非常に特別なグループを表す方法の研究です。 。
BI：人生のこの段階の研究に含まれるものと、その結果がどのように適用されるかについてもう少し教えてください。 人口学的類型学は特定の行動にどのように関連していますか？
Keng：ビジネス検索には1500万以上のカテゴリがあり、一般に、垂直検索データの強力なメカニズムがあります。 Nielsenのプロファイルに従ってこれらのデータを適用し、さまざまなカテゴリにグループ化することをお約束します。 実際、そこには強力な相関関係があります。 興味深い点は、「新しい家族」と呼ばれる人生の段階のセグメントの1つに属している人々-すでに最初の子供を持っている人々-は、他のグループ。
BI：非常に興味深い関係ですが、ターゲティング機能を拡張したい広告主にとって、これはどのように役立つのでしょうか？
Keng：検索アクティビティの特定のパターンとライフサイクルセグメントの間に強い相関関係が見つかったら、より正確にターゲットを絞る機会が得られます。 先ほど触れた「新しい家族」の例を見てみましょう。 「新しい家族」に属するユーザーが自動車購入者のかなりの部分を占めていること、つまり、ファミリーカーやミニバンに関連する市場の部分、「ベビーカー」や「おもちゃ屋」、子供向けの本は、「自動車販売業者にとってまったく新しい意味を持ちます。 同様の考え方をさらに発展させることができます。 誰かが車を探しているだけでなく、「新しい家族」に属する検索パターンで示すことを知って、保険会社は自動車保険だけでなく生命保険でも広告を出すことができます。 または、自動車を購入するためのローンを宣伝するだけでなく、住宅を購入するためのローンの候補としてニューセメイのユーザーをターゲットにできる金融会社もあります。
BI：あなたの意見では、この範囲外で同様のアプローチを適用することは可能ですか？
Keng：データをNielsen Lifecycle Coreカテゴリのいくつかと比較しています。 Empty Nestersなどのグループの場合、子供が成熟して大学に通った人や、成熟した家族（複数の子供がいる人）は、独自の特別なオンライン検索パターンを持っています。広告主はこれを使用して識別とターゲティングを行えます。 安定した行動パターンとそのセグメントを特定すると、広告主は、関連する検索カテゴリにいる間にターゲットグループから消費者にリーチするか、現在のライフサイクルのニーズとの厳密な相関に基づいて別の検索カテゴリにターゲットを変更する機会を得ることができます。
BI：セグメンテーションの使用の増加により、PTを避けている広告主や他の人々の行動ターゲティングの市場の境界が拡大すると思いますか？
Keng：今日の行動ターゲティングの主なタスクの1つは、アプリケーションの曲線を大きくすることです。 行動広告は通常の広告よりも高価なので、行動ターゲティングを使用するとリスクが大きくなるという多くの広告主の間で意見が一致しています。 しかし、実際には、人口統計のフレームワーク内の個々の行動パターンのセグメンテーションがより正確であるほど、高度に専門化された購入に関してより大きな効果を達成できるということです。 ターゲティングタスクの完全な深さを理解するには、まず行動ターゲティングは、製品カテゴリを表示するすべての人の裏をかく必要があるということではないことを理解する必要があります。
BI：今後数か月で特に重要となる他の新しい開発とは何でしょうか？
Keng ：ライフサイクルのセグメンテーションを出発点として、私たちがやっていることを理解しています。 将来に目を向けると、行動のセグメンテーションで収集されたデータの応用を改善する多くの方法があると信じています。 たとえば、特徴的な行動パターンに基づいて特定の地理的セグメントを識別およびセグメント化するアイデアに取り組んでいます。 同様に、1日のさまざまな時間に検索アクティビティを示しているユーザーのさまざまなセグメントの行動特性を詳しく調べることができます。 一般的に、完璧に制限はなく、行動のセグメンテーションで任意に即興で演奏できると言えます。
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