View, Click, PV 等、デジタルマーケティングの顧客接点をサービスを横断して「人（オーディエンス）毎に」把握できるため、ユーザー個別の接触履歴を可視化・分析できるなど、ヒト軸でのマーケティング評価を行う事ができます。
近年、デジタルマーケティングが「潜在顧客」層向けへとシフトしている中、施策軸の評価だけではなく、「ヒト(オーディエンス)軸」での評価が重要になっています。
「ユーザー分析」は、これまでアドエビスが提供してきた施策軸の評価だけではなく、「ヒト軸」で評価をすることで、ユーザー個別の接触履歴を可視化・分析することができます。
今までのアクセスログ情報に加え、外部データと連携し、ユーザーのデモグラフィック情報「年代・性別・地域」を可視化することで、「どんな人」が「どのような行動を取ったのか」を具体的に把握することができるようになります。
これにより、ユーザーを起点とした広告媒体・コンテンツの選定ができるようになり、ターゲット層への効率的な認知拡大や、新たな顧客ニーズの発見に活用することができます。
今まではマーケティング施策単体でしか把握できなかった、ADエビス・SEOエビス・LOGエビス・ViewThruエビスで計測した顧客接点を、サービスを横断して＆ユーザー単位で把握することが可能です。
逆にコンバージョンに至らなかったユーザーの導線も可視化できるため、より潜在層へのマーケティング施策の改善に役立てることができます。
利用者側で持っている購入データや広告データをアップロードして、Cookieと紐付けることができるため、ユーザー1人1人に、ユーザー固有の属性情報（年代・性別・地域等）を自由に登録することができます。
よりプロファイルに肉付けでき、精緻なユーザープロファイルが完成します。
また、条件を絞り込み、その抽出ユーザーにカスタマージャーニー分析の経路を掛け合わせることで、潜在層向け広告のより正しい評価を把握することが可能です。
絞り込みは「ユーザーの接触履歴」や「コンバージョン設定」からも行えます。
本機能では、カスタマージャーニーの中から一つのマーケティング施策に絞り、その施策に接触したユーザーが、接触しなかったユーザーに比べてどのくらい変化があったのかを、成約率や平均売上額など複数の指標で評価することが可能です。
例えば、動画広告を経由したフローとしていないフローを比較することで成果が正確に確認できるなど、今までは複雑で分からなかったマーケティング施策の評価を明らかにすることができます。
早期に”見込み顧客”を見つける為には、出稿媒体・施策によって”リーチしたいユーザー” と出会えているのかを判断できる指標が必要となります。
「アクション喚起分析」では、 ”リーチしたいユーザー”と出会えるポテンシャルを定量的に可視化。媒体毎に”全体UU・新規接触UU・アクション喚起UU・コンバージョンUU”の４指標をレポーティングすることが可能です。様々な確度でPDCAサイクルを回すことで、早期に“見込み顧客”を見つけることができます。
