Aziraとマカグアの関係
Location Weekly Japanです。今日はまた、ソリューションカタログ掲載シリーズということで、マカグア株式会社の山本さんにお越しいただきました。山本さん、よろしくお願いします。
はい、よろしくお願いします。
マカグアなんだけど、背景Aziraっていうところからちょっと説明してもらっていいですか?
私ですね、Azira、これはAziraっていうアメリカの人類データとかですね、人類データを基にしたサービスをやっている会社のロゴなんですね。
私、去年の9月末までAziraにいまして、Aziraのプロダクトを日本に広めるという使命を持って動いていたんですね。
Aziraが日本を撤退するということになりまして、撤退に伴って私がマカグアっていう会社を作りまして、Aziraでご提供していたサービスをそのまま継続して日本の皆さんにご提供するということで、そういうスタイルで会社を作ってやってます。
あと、実はマカグアのですね、背景作ってないんで、そのままAziraになってます。すみません。よろしくお願いします。
なるほど。わかりました。なので、マカグアさんがAziraの日本総代理店みたいな形になってますね。
そうですね。日本総代理店になります。
わかりました。はい。じゃあ今日はソリューションのご紹介ということで、Aziraさんのプロダクトの紹介なんですかね。
そうですね。主にそういう感じになります。マカグア自身はプロダクトを持っているわけではないので、Aziraのサービスをちょっとご紹介させていただきたいと思います。
わかりました。じゃあお願いします。
Aziraはですね、昔NIAっていう名前でやってました。もしかしたらご存知の方いらっしゃると思います。
これは人流データをですね、ひたすら世界中で集めて整理してですね、使える形にしようと。
Googleがですね、すべて検索で情報をご提供するようにっていう使命を持ってやってるのと同じですね。
Aziraの場合は、人の移動データをですね、元にいろんなひたすらそれを情報整理してですね、使える形にして皆さんにお届けすると。
で、じゃあ何やってるかっていうと、基本的には人の移動データなんで、これはGPSですね。
スマホのGPSからわかる人の移動データをですね、スマホのID単位で取得しまして、変末する整理統合して、いろんな形でサービスすると。
で、じゃあそのいろんな形って何かって言いますと、大体大きく分けて4つあります。
で、もともとやってた広告の配信サービスですね。
これは人の移動点とか過去の訪問地点を元にですね、この場所には何という店があってとか、
この場所にはどういうホテルがあってとか、観光地があってとか、
そういった情報がですね、POIポイントインタレストという形でいろいろデータベースとして持ってます。
で、そこに人の移動点が何回確認されたかとかですね、その周辺で何回確認されたかとか、
そういった情報をもとにですね、ユーザーのID単位で訪問ベースからプロファイリングをしてます。
で、これ過去の訪問履歴、つまり足跡ですね。
足跡があった、それがいつそこにいた、どのぐらい滞在した。
で、訪問したお店は何と何と何と何で、これは男性向け、女性向け、大人向け、子供向けとかですね。
そういったデータベースを持ってますので、そこからですね、訪問履歴に基づいて、
ユーザーの行動パターンからプロファイリングをしますと。
で、そのユーザーの人なりとしてはどういう人なのか、こういう行動するのでこういう人じゃないかって、
類似をしてですね、男性、女性何歳代、で、学生、親とか働いている方とかですね、
そういったプロファイルします。
例えばゴルフ場によく行かれる方とかですね、なんかですと、この人はゴルファーかなとかですね。
で、実際にゴルフ場に行ってる人なのか、打ちっぱなしによく行く人なのか、ショップに行く人なのか、
それを統合してじゃあゴルファーと呼ぼうみたいな、こういったプロファイリングなんかも作れるんですけども、
そういったものをですね、元に、何日以内にどことこのお店から半径どのぐらいの距離の中に何回以上足跡があった、
男性の何歳代のゴルフ好き、例えばですね、に広告を高級自動車メーカーさんが打とうとかですね、
そういった形でターゲット広告をですね、足跡から打てるというサービスが、
もともとこれずっと2012年にですね、ニアという会社が立ち上がった時からやってます。
このプロダクトが一つ目ですね。
で、だいたい広告打つとですね、その後に人をお店とか場所に誘導かける広告が多いんですね。
ですので、その広告の効果を測定したいっていうお話になるんです。
当然ですよね、お金大前叩いてですね、広告キャンペーンやるんで、
その効果のほど知りたいって当然だと思うんですね。
で、別にAzureはパフォーマンスを保証してるわけじゃないですね、広告なんであくまでも。
なんですけども、評価軸としてその広告はどう効果があったのかみたいなのをですね、
お出しするっていうことをやってます。
これ、何をもって評価の軸にしてるかっていうと、
例えば、運用上は広告のCTR、クリックスルーレートが上がるようにですね、
より良いメディアに出していくとか、チューニングをかけていくっていうことは、
広告の運用上やってるんですけども、そうではなくて、
広告を見てくださった方、つまり広告に接触したユーザーのIDですね、
が目的地において、もしくは目的地の周辺において、
その姿が観測されたかどうか、行ってくれたかどうかっていうことですね。
これを計測するっていうコンパスっていうサービスがあるんですけども、
それが2つ目ですね。
なので、広告打つサービス、広告打った後そこに行ってくれたかどうかを評価するサービス、
こういったものがですね、広告軸を元にあります。
広告、その対象となるのはAzureさんのデータっていうのは、
その日本のデータもカバーしているっていうことなんですかね。
そうですね。世界中でサービスやってるんですけども、
海外だけじゃなくて日本もですね、2012年からずっとサービスやってるんで、
だいたいユーザー数で言うと6千万ちょっとぐらいのですね、
スマホID追いかけてます。
これマンセリアクティブベースで追いかけてるので、
広告効果の測定
かなり多くの方にですね、リーチはできるかなと思ってます。
その意味で言うと、日本に来たことがある、
訪日外国人データとかっていうのもAzureさんの特徴値なのかなと思うんですけど、
それってどのぐらいの規模感だったりするんですかね。
そうですね。だいたいちょっと前にチェックしたときはですね、
ID数で言うと日本に来られてる方の30%ぐらいのIDが確認できてたんですね。
ちょっと最近落ちるっぽいんですけども、
ただもちろん2日3日で帰っちゃう人もいるんで、
足跡履歴を見たらそのぐらいの塊としてはいるんだけれども、
じゃあ広告をセットして準備が終わってバナー作って出そうと思ったときは、
もう海外に帰っちゃってる場合もある。
これを含めてだいたい30%ぐらいの足跡は確認できてるという感じです。
これは広告ベースの、広告上のデータベース上、そういうのを見てます。
あとはコンパスの話で言うと、効果検証というか計測ってすごい大事だよねとは言われつつ、
ちゃんと成果出そうとすると結構高いから、
そこまでお金かけらんないよなみたいな話をよく聞くんですけど、
その辺はいかがですかね。
そうですね。やっぱりお金はかかっちゃいますね。
ただキャンペーンをいくら以上やっていただくと、
効果測定は無料でお付けしますよっていうのをやってるんですね。
単純に今ちょっとパターン2つありまして、
1つはAzureがもともと持ってる広告システムの中だけで広告打った場合は、
いくら以上をご予算かけていただくと、訪問計測は無料でお付けしますよってやってます。
これとは別に実はですね、過去の足跡をもとにどこどこに行ったことがある人に向けて、
ターゲット広告をAzureのシステムじゃなくて、
メタとか、これメタってFacebookとかInstagramですね、
とかGoogleとか、あとThe Trade Deskとか、
こういった外部のプラットフォーマーがいるわけですね。
広告配信できるシステムを持ってる会社さん。
そこにデータ連携するんです。
それでそこを使った後にそこで接触した人が来てくれたかどうかっていう
訪問計測を別途ですね、やってるんですね。
これ外部メディアのケースを使った場合の訪問計測。
この場合がちょっと値段がどうしても上がっちゃうんです。
これ予算これぐらいあるから、ただでいいですっていうわけにはちょっといかないので。
そういう意味では自社の広告サービスであっても、
外部の広告サービスであっても、あともう一個言うとですね、
例えばバス停の広告ありますと、
バス停の広告に接触した人っていうのを場所で何月何日から何月何日まで、
このバス停とこのバス停とこのバス停にポスターが貼ってますと。
だいたいバス乗る前ってそこを多分目にちらっと1回でも2回でもするはずなんですね。
毎日通ってれば毎日接触するだろうし。
そういったことでそこに足跡があった人を店に連れて行ったかとか、
デジタル広告の革新
もしくはそこで一緒に合わせて広告を打ってですね、
ジオタゲティング広告って言われてます。
バス停に足跡があった人を追いかけて広告をデジタルで見せる。
で、サイトに行ってくれたかとか、お店に行ってくれたかとか、
そんなコンバージョンをですね、確認するっていうこともできます。
そういった意味では指標はオフラインだけじゃなくて、
デジタル上の指標も取って評価してます。
なるほど。
1個だけせっかくなんで、
Azureさんの長い歴史の中でこれめっちゃ良かったよっていう実施のベストプラクティスを共有してください。
そうですね。めっちゃ良かったっていうか、
最近すごくよくオーダーいただく、
リピートになっててよく繋がってるのは、
さっき冒頭申し上げた、
いつ、何時、どのぐらいの頻度でどこどこに行ったことがある人をピックアップしよう。
その人に広告見せようっていうことをできるツールがあるんですね。
AllSparkっていうソフトウェアがあって、
それでターゲットオーディエンスを抽出するんですけども、
それで抽出したデータとメディアさんのデータですね、掛け合わす。
これは特定の会員が何百万人とかいるメディアさんのデータと、
そのデータを掛け合わせて、
そのメディアさんのIDとAzureが持ってるIDがマッチした人に対して、
広告打つってなってるんです。
これやり方はFacebookも同じなんですけど、
インスタとFacebookもそうなんですね。
こういったデータを掛け合わせて、
つまり足跡履歴がある人にデジタルで追いかける。
これがですね、非常に効果が高くて、
今、いっぱいオーダーいただいてる、そんな状況です。
ユーザープロファイリングの手法
これの効果って何かっていうと、訪問させるっていうのもありますし、
デジタルで巻き取る、デジタルで訪問させるっていうところもですね、
非常に効果高いというのが出てます。
なるほど。だから、ちょっと前で言うところのOMOって言われてたのも、
Oが逆転してるんですよね、今ね。
そうですね。オンラインとオフラインではなくて、
オフラインとオンライン。
オフラインからオンラインに運ぶっていう。
なるほどね。いいですね。ありがとうございます。
ちょっとじゃあ、せっかくなんで、3つ目と4つ目の話もお願いします。
そうですね。じゃあ3つ目はですね、
さっきちょっとプロファイリングしてますっていうお話ししました。
これはあくまでもユーザーさんにアンケート取ってとか、
会員登録上をあなたはどういう人ですかっていう情報ではないので、
正確性はやっぱりコンピューターで作ったプロファイリングなんですね、
あくまでも。だけども一応コードパターンから出てるので、
広告に使うと効果高いのを見えていますと。
でも100%確かではないですと、残念ながら。
というところなんですが、そのプロファイルデータをですね、
実はお客さんが持ってる顧客情報と結びつけるっていうことをですね、
サービスとしてやってます。
これは日本で言うと改正個人情報保護法とかですね、
そういった法律をクリアしなきゃいけないんですけども、
お客さんが持ってるいわゆるCRMのデータですね、
購買情報だったり登録会員情報だったり、
いわゆるプライバシーに関する情報です。
で、それの情報そのものはいただかないんですけども、
それのキーとなるアプリのIDとかをですね、
我々と共有していただきます。
で、我々は個人情報は一切欲しくないんですけど、
もともと持ってるモバイルアプリから分かるユーザーのIDの
コードパターンから作ったプロファイルデータですね。
これとこっちで共有いただいたIDと重ねるんですね。
いわゆるID凸合させた上で、
お客さんが持ってるデータは我々知らないけども、
IDだけもらって、我々はいろんなデータを持ってるんで、
それとこのIDと結びつけて、
マッチした分だけですね、お客さんにご提供するんですね。
そうするとお客さんが知ってる方の、
かつAzureのデータと凸合できる人たちについては、
Azureが持ってるオフラインで動き回って作ったプロファイルデータがある。
お客さんって自分のお店に来た人とか、
自分のお店買ってくれた人とか、
簡易登録してくれた人の情報は分かるけど、
自分のお店出た後ってどこ行ってるか、
どの店で行ってるか、
どの辺を行動して回ってるかとかって全然データ持ってないんですね。
なんですけど、Azureがそういったオフラインの世界で持ってるデータ、
別に何もお客さんの店に行ってる人ばっかりじゃないんですけども、
データをお渡しできるんで、
お客さんとしては今まで知らなかった情報をですね、
拡張することができるユーザ単位ですね、
っていうサービスがあります。
Azureは一切個人情報持ってないので、
しかも個人情報も受け取らないし、
ということで一方的にデータはご提供する形にはなるんですけども、
そういったユーザーのファーストパーティーデータ拡張みたいなのをですね、
やるサービスがあります。
これは基本的にはマーケティングでですね、
使っていただいたりとか、
例えば百貨店さんが自分のお店に来てくれた人の情報は知ってるけれども、
自分のお店以外に、
うちのAさんはどこ行ってるのか知らないわけですね。
それをAzureのデータで知ることができて、
どういった生活スタイルなんだ、
じゃあどういったものをメールなのか、
DMなのか、
ウェブサイトなのか、
ダイナミックにですね、
コンテンツ変えるのか、
どういった提案しようかっていうのを、
お客さんのほうで戦略練っていただけると。
こういったためのですね、
情報っていうのを提供することができるというのが、
やっぱり三つ目になります。
人流ビッグデータの分析
あれですよね。
だからそのデータの都合みたいなところを、
いわゆるデータクリーンルームとか、
そういった環境で実施してっていう、
なんかそんなイメージですかね。
そうですね。
今はクリーンルームは使わなくても、
データそのものはですね、
お客さんがきちんとしたプライバシー、
セキュアな環境にデータがありさえすれば、
我々一切個人情報をいただかないんで、
もっとライトにできるというふうに思っていただいたほうが、
いいです。
なるほど。
ありがとうございます。
じゃあ四つ目いきましょう。
四つ目はですね、
いわゆる本当の人流ビッグデータを元にですね、
どういった分析するかっていうのをやってます。
順番で言うと、
実はそのAzureの歴史、
NIAの歴史でもあるんですけども、
あれ言うと一番最後にですね、
出てきたプロダクトという形にはなるんですけども、
世界だいたい200カ国ちょっと超えるんですけども、
200カ国の人々のですね、
移動データをシグナル出すたびにですね、
記録してます。
で、総量というとだいたい10億のIDを超えてるんです。
で、だいたいその総量で10億のうち、
95%は海外、
まあ当たり前なんですけど海外の会社なんでですね、
海外のデータ、
人の移動データを200カ国ぐらい抑えて、
ずっとひたすら記録してるんですね。
で、じゃあ残りの5%っていうと日本なんです。
だいたい日本のIDで言うと今5000万超えてる感じです。
で、それを私が仮にそのうちの5000万のうちの1人、
まあ10億のうちの1人だとして、
いろんなアプリをですね、使ってます。
iPhoneに60個ぐらいアプリ入ってるのを確認したんですけど、
そのうち私が位置情報をアプリに提供してもいいよ、
っていうのをですね、
全部選んで出してるんですけど、
だいたい使ってるときだけ出すっていうことにしてるんですけど、
それがですね、複合的に何十個かのアプリからですね、
シグナル出してるんです。
並行して出してるわけですね。
あるときはいっぱい出して、
あるときはほんのちょっとしか出してないかもしれないですけど、
まあそれをですね、
一つのユーザー単位で複数のアプリをですね、
全部まとめて、
そのIDごとに積み上げたデータですね。
なので1時間もしかしたら100回ぐらいシグナル以上出してるかもしれないと。
そういったものをですね、
ずっと集めて、
で、それを解析できる天群データになるって言うんですかね。
例えば戦争時に過去1ヶ月間訪問した人だけを見て、
その人たちがまず何人いるか、
その出身国はどこなのか、
出身地はどこなのかっていうのを、
まあ移動経路レベルで本当は分かってるんで、
インバウンドデータの分析
まあそういったデータを持ちながら、
その人たちがその戦争時の中でどう動いたかですね。
もうこのいっぱいの人が、
および戦争時の後、来る前、
どういった経路をたどってやってきたのか、
戦争時の中をどう動いてって、
その後にどこに行っちゃったのか、
その夜はどこで過ごしたのか、
次の日どこに行ってるのかっていうようなですね、
本当に移動点レベルでのデータを持ってます。
これを分析に使っていただけるという感じです。
なので国内も海外からの人も、
国内から海外に行った人も、
海外のいろんな国のところも、
全部そういった足跡データが起こってるんで、
それをどこにフォーカスして、
ここに来た人はどういった行動パターンしてるのか、
みたいなのを分析することができるという、
ちょっと大きめに言うとそのデータを持ってます。
最近で言うと、
インバウンドの方のですね、
動き知りたいっていう需要がすごく多いです。
ですのでインバウンド用の、
例えば金閣寺に先月1ヶ月間来てくれた人は、
どこの国から何人来てて、
どういった行動していて、
どの辺に夜泊まっていて、
金閣寺の前はどこにいて、
後はどこに行ってて、
とかですね、
京都に来る前はどこにいたのかとか、
どの空港から入ってきたのか、
またまた出身地はどこなのか、
みたいなですね、
こういったものを調べることができると。
こういったのをですね、
国内のデータ、海外のデータ問わず、
一つのプラットフォームで、
データとしては取って知ることができる、
というのが特徴になっています。
プロダクトの進化と広告技術
そうですね。
だから旅行系で言うと、
多分Azureデータしか今ないんですよね。
全世界でつながるっていうのは。
全世界的にと言われると、
多分そうかもしれないです。
国の数はやっぱり多いですので。
なるほど。ありがとうございます。
じゃあちょっと最後に、
今後の展望というか、
どんな感じで、
このそれぞれのプロダクト進化していくのか、
みたいなところを教えてください。
そうですね。
広告周りですと、
これはちょっと国ごとにプロダクトがですね、
展開が若干分かれているところもあります。
日本は直近すごく大きなジャンプというのはないんですけども、
DSPをですね、
ちょっと新しくしようという動きがありまして、
これは広告配信のシステムの方ですね。
もう少し新しくしようという動きがあって、
それは近々ですね、
今の使っていただいているお客様ですとかにも、
使っていただけるような形。
もしくは運用を受け取ってですね、
やってるんで、
ちょっと見えない部分があるかもしれないんですけども、
それはアップデートがかかるという状況です。
大きく分けると、
広告周りと人の移動周りですね、
というのがあるので、
広告周りのうち配信はアップデートが入りますと。
訪問計測の方についてもですね、
これ自社のプラットフォームないだけで計測してるというものをですね、
今度Metaにデータをプッシュしてですね、
Meta側でやらせるというようなことも始まります。
ですので、
どっちのプラットフォームで計測しようかというのも、
選んでいただけるようになるかなというふうに思います。
Azure側だけで言うと、
どんなプラットフォームも自社側でですね、
マッチングかけて出せば計測はできるという形では変わらないんですけども、
そういったアップデートになってくるかなと。
で、ファーストパーティーデータの拡張という意味では、
これはあまり変わってないですと。
需要があり次第対応させていただくという感じです。
で、最後の人類データの方については、
引き続きですね、
今だいたい5300万ぐらいだったかな、
日本で言うと、
の人の移動点データを天群でですね、
追っていけるようになってます。
で、これ今データパートナーさんもですね、
世界中で増やしてるっていうところがあるので、
もうちょっと上がるのか、
もしくは点の密度をですね、
もうちょっと上げていくようなレベルでですね、
データの取得ができるようになるんじゃないかな。
ちょっと前よりは今上がってるんでですね、
なってくんじゃないかなと。
それからもちろん、
当然世界のですね、
データっていうのもありますので、
日本国内の企業さんが海外でビジネスするときに、
他の国でどういった人の動きがあって、
このお店の証券どのぐらい広がっているのかとかですね、
競合するお店にどのぐらい人が行ってるかっていうデータなんかも、
見ることができるので、
そういった活用っていうのは、
どんどん広げていただける機会が出てくるんじゃないかな、
というふうには思っています。
はい、ありがとうございます。
どんどん進化していっていただいて、
世界がデータ上では狭くつながっていく、
みたいなところを推進していただけるのは、
そうです。
ぜひ期待しているところですね。
はい、今日はマカグワの山本さんに、
アジラじゃなくてマカグワに。
お越しいただいて、
アジラの商品についてお話を伺いました。
山本さんどうもありがとうございました。
どうもありがとうございました。
