CEO:矢嶋弘毅、以下DAC)は共同で、大規模な購買アクチュアルデータ(ID付POSデータやレシートデータ等の店舗での商品・サービス販売時に記録されるデータ)を活用した高精度広告配信ソリューション「POS-ADTM」の提供を4月8日より開始します。これまでの購買データを活用した広告配信は、購買データの絶対量が少なかったため、複数のターゲティング条件をかけることが難しく、また購買データに業態や地域等の偏りが生じていたため、生活者の購買行動全体を把握した上でのメディアプランニングができないという課題がありました。この課題に対して「POS-ADTM」は、様々な大規模購買アクチュアルデータと、博報堂DYグループが保有するWEB閲覧履歴データ等の全く異なるデータソースを、独自に開発した「k-統計化&データフュージョン技術※」によって統計的に結合することにより、活用できるデータ量を大幅に拡大することに成功。生活者の購買行動全体を総合的に把握した上で高精度なターゲティングを行い、広告配信をすることが可能になりました。これによりクライアントは、自社が抱える様々なマーケティング課題に合わせて、大規模な購買アクチュアルデータを元に自在にターゲットを指定した上で、購買ポテンシャルの高いターゲットを高精度に推定。オンライン上でターゲット拡張を行った上で、広告を配信することが可能になります。リリースに先駆けて複数回実施した実証実験※では、コントロール群(デモグラフィックターゲティング)と比較して、コンバージョン・購買効果では最大約19.5倍、新商品のブランド理解度や購入意向度アップ効果では最大約2.5倍の結果を記録するなど非常に高い広告効果をあげることに成功しました。実施」、「実購買も含めた効果測定・検証」までのPDCAをワンストップで実現いたします。博報堂DYグループでは企業のマーケティング活動を支援するために、今後も「“生活者データ・ドリブン”マーケティング」を推進してまいります。POS-AD配信の成果指標値は、コントロール配信の成果指標値を100とした場合の値を表示。●POS-AD配信層は購買データでターゲットを規定/コントロール配信層はデモグラフィック条件のみを付加。ついては、以下のキャンペーントレース調査を実施して取得。個人情報を保護しつつ複数のデータを結合し活用するため、博報堂DYグループが開発した技術(特許取得済)。「k-統計化」は、最小サイズがk以上(※)になるようクラスタ化を行った上で、元データの値をクラスタの統計量で置き換える手法。結合対象のデータセットそれぞれに対してこの「k-統計化」を行い、得られたクラスタ同士を特徴が似たデータを統計的に結びつける「データフュージョン」で融合させることで、元データの特徴をある程度保持することと名寄せを行わずにデータのバラエティを増やすことの両立を可能としています。クラスタの最小サイズをk以上に保つのに加え、クラスタ内の値の多様性をある程度以上になるようにクラスタを作成することも可能になっています。