楽天インサイト、誕生。

楽天リサーチと楽天AIPは、
楽天インサイトに変わりました。

課題意識とソリューションコンセプト

楽天インサイトは、これまで築いてきたマーケティングリサーチの技を大切にしつつ、より革新的に考え、「楽天インサイトらしい」社会的価値を発揮してゆきます。

アンケートなどの意識データに加え、様々な行動履歴データを人(ID)ベースで繋いだ統合的なデータ基盤を構築したうえで、クライアントの皆様の目的に資するデータドリブンマーケティングを支援してゆきます。

本特設サイトでは、リブランディングを迎えた弊社の課題意識とコンセプトを紹介いたします。さらに今後、楽天インサイトとしての新しいサービスを順次ご案内いたします。

人(ID)ベースの統合データ基盤のイメージ

楽天インサイト、誕生

「顧客を創造」するために生活者実態を新しい視点で理解する

そもそもマーケティングは、顕在ニーズを収穫する役割以前に、生活者(顧客)の実態を知り潜在ニーズを探って市場を創出することが本来の役割です。(「顧客の創造」
一方で、生活者を斬新な視点で描き、潜在ニーズを探り当てることは、アートの技のように不確実で難しいものになりがちです。

この点、「生活者へ問いかける」という伝統的なリサーチ手法をベースとしたプロフェッショナルの技を磨き続けることの大切さは変わりませんが、さらに、「デジタルデータなど追加的な情報を用いて新しい生活者像のインサイトを得たい」というマーケッターの皆様のご要望にお応えしてゆきたいと思います。弊社は、そのユニークなデータ基盤を活かして、「楽天インサイトらしい」アプローチでインサイトを提供してゆきます。

カスタマープロファイリング事例(SUVオーナー)

ケーススタディ(例)[順次掲載予定]

デジタル時代の生活者行動の「ブラックボックスを解明」する

現在は、デジタルメディアが増え、ビッグデータとして扱えるようになった一方で、かえって生活者理解を妨げる「ブラックボックス」が増えてきたように思います。生活者の買い物行動(ジャーニー)を描くことは一層困難となり、マーケッターが、その実態を把握し、ニーズを理解することは、非常に難しくなっています。

「ブラックボックス」増加の構造

買い物行動の繋がりを把握し、ニーズを理解することがよりシンプルだった時代

デジタルメディアが急増し、生活者(同士)のプライベートなデジタル空間も拡大し、
生活者の意識や行動に影響を与える情報の流れが複雑化した現在

結果として、マーケッターの戦略と実行と、その結果との間に、理解できない領域=「ブラックボックス」が増加

楽天インサイトは、この問題に対応するためのポイントが二つあると考えます。

  • 断片的なデータを、生活者ベース(IDベース)で広範囲に統合すること
  • ビッグデータのみに頼るのではなく、リサーチを通じて得られる生活者の意識データを併用して生活者を理解すること

楽天インサイトは、様々なデータを技術の力で人(ID)ベースに統合し、また、プロフェッショナルの分析力で繋がりを読み取ってゆくことを通じて、この課題に取り組みます。

ケーススタディ(例)[順次掲載予定]

マーケティングプロセスで一貫したデータを適用し「戦略の分断を回避」する

デジタル時代になって、かえって、マーケティングプロセスの上流と下流とで戦略が断絶する例が増えているように思います。上流工程で描いた詳細な生活者(顧客)像が、下流工程の広告・宣伝や販促において活用されないという問題です。

マーケティングプロセスにおける「戦略の分断」

上流

ブランド戦略・商品開発
顧客戦略を定義
(ターゲットセグメント設定、ニーズ把握、訴求価値定義)

下流

広告宣伝・販売促進
主要メディアが提供する広告枠や配信可能属性に依存
その枠・属性で効果測定
(場合によっては顧客戦略をやりなおし)

この顧客戦略分断の問題は、一般に認識されているよりも大きな問題を引き起こしていると私たちは考えます。性別・年齢などの属性条件で規定されがちな既存の広告枠で広告宣伝や販促を行うことは、結局は、顧客ニーズに合わない一方的なコミュニケーションになるリスクを高めます。後述するマーケティング効果指標設定の問題と相まって、生活者はそのようなコミュニケーションに対する許容度を失いつつあります。

楽天インサイトは、上流工程で活用されることが多いリサーチパネルと、下流のビッグデータ基盤とが、人(ID)ベースで繋がっているというユニークなデータ環境を活用して、この問題に取り組んでゆきます。

また、クライアントの皆様のご要望によっては、楽天株式会社及び楽天データマーケティング株式会社、さらにはその他マーケティングエージェンシーの皆様と連携して、マーケティングプロセスの上流から下流までトータルなソリューションを提案してゆきます。

ケーススタディ(例)[順次掲載予定]

「マーケティング成果最大化」のために効果測定を再構築する

マーケティングの成果を最大化させるためには、生活者の購買プロセス(パーチャスファネル)の各箇所にマーケティング効果指標を構造的(体系的)に設定し、その指標が変動する原因を構造的に理解して、PDCAサイクルを築いてゆくことが理想です。ただ、これを効果的に運営するには大きな壁があります。

マーケティング効果測定の壁
  1. データが断片的で繋がっていないこと(断絶)
  2. デジタルマーケティング会社が提供する一般的計測指標に依存しがちなこと
    (そしてその指標が必ずしも生活者目線での意味があるものになっていないこと)
  3. 既存の計測ダッシュボードに全体感がなく、それを補完することが困難なこと

私たちは、特にデジタルマーケティング効果指標には改善の余地が大きいと考えています。たとえば、とにかく広告を掲載するためだけの一方的なアプローチでは生活者が疲弊するという反省から、Viewabilityという指標(広告掲載インプレッションのうち、ユーザーが実際に広告を閲覧できる状態にあったかを示す指標)が必要だと言われるようになりました。この問題の本質は、生活者がマーケティング活動を意味のあるものとして受け取ったか否かという評価を反映した指標で効果測定しないと、マーケティングアクションが生活者に苛立ちを与えるリスクがあるということだと言えるでしょう。

また、マーケティング効果の理解は、定量的計測に留まらず、定量的成果の裏側にある理由や生活者意識、生活者行動(どのような生活者セグメントに効果があったのか、どのようなブランドからスイッチしたのか)といった理解まで行うことが理想です。そのことが、マーケティング活動の戦略的狙いが当たったのかの理解を促進し、戦略策定プロセスへのフィードバックに繋がるからです。

楽天インサイトは、パーチャスファネルに従ってデータを人ベース(IDベース)で繋げつつ、単純なログ実績だけでなく、生活者の意識データ(たとえば好意度)も活用し、真に意味を持つマーケティング効果測定を支援してゆきます。同時に、そのデータ基盤を活用して、マーケティング成果の背景理解に関する分析まで支援を行います。

ケーススタディ(例)[順次掲載予定]

お問い合わせ

【調査発注をご検討の方】 調査・お見積りへのお電話でのお問い合わせ 0120-944-907

【アンケート回答者の方】 アンケートモニターに関するFAQを見る・問い合わせをする