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リターゲティングの定義
企業がオンラインで数多くの見込み顧客を引き寄せたとしても、すべてが購入してくれるわけではありません。最近の調査では、消費者が初めてブランドのウェブサイトを訪問する場合、その92％の 目的は購入以外であることがわかっています。これらの顧客が購入せずにウェブサイトを離れた場合、再度リーチすることは難しいです。
この場合、リターゲティング（行動リターゲティング）によって見込み顧客を連れ戻し、収益を向上させることができます。
リターゲティングとは
リターゲティングは製品やサービスに興味を示した見込み顧客に広告を提供する方法です。自社ウェブサイトにおける顧客の行動を元に、どのような製品やサービスに興味を持っているかを理解し、より高度にパーソナライズしたリターゲティングマーケティングを提供することができます。
リターゲティングとリマーケティングは異なります。リターゲティングとは、自社サイトの訪問者に広範囲にターゲティング広告を提供することを指し、一方、リマーケティングとは主に電子メールマーケティングを通して顧客とリエンゲージメントすることを指します。そして、ダイナミックリターゲティングとは、個々の訪問者に自社ウェブサイトで閲覧したまたは興味がありそうな特定の製品やサービスの広告を表示することです。
リターゲティングの仕組み
最もよく使われるリターゲティング広告は、ピクセルベースリターゲティングとして知られています。その仕組みは自社サイト訪問時に、訪問者のブラウザ（Cookieが保管されているブラウザ）に一つのJavascript（いわゆる「ピクセル」）を配置します。訪問者が自社サイトから離れると、Cookieはリターゲティングプラットフォームに自社ウェブサイトで閲覧した特定のページや製品を元に広告を提供するように指示を出します。
この方法はタイムリーで（顧客が自社サイトから離れた直後から広告でリターゲティングできる）、特定的かつ行動に基づいて実行されます。しかし、対象となる人の数は限られること、複雑または時間がかかる可能性があるのが欠点です。
2つ目のリターゲティングキャンペーンはリストベースです。すでに自社データベースに顧客の連絡情報がある場合には有効です。顧客のメールアドレスのリストをソーシャルメディアなどのリターゲティングキャンペーンにアップロードすることで、プラットフォームはそれらのユーザーを特定し、それらのユーザーのみに広告を提供します。
これは行動のみに依存していないため、ピクセルベースリターゲティングより高くカスタマイズすることができます。欠点は、絶対確実ではないことです。顧客は、ウェブサイトへの登録やソーシャルネットワークに異なるメールアドレスを使用する可能性があります。その場合、そのリターゲティング広告は表示されません。また、連絡先リストを常に最新に保つために更新し続けることが必要なため、完璧には程遠いです。
ただし、機械学習を活用し、ユーザーの購入履歴を解釈し、行動パータンを特定することで、ユーザーの将来購入行動を予測し、購入する可能性が高いユーザーを知ることができます。それに基づいて、リターゲティング戦略を考案する際に、購入する可能性が高いユーザーを優先させることができます。
機械学習はまた、行動パータンを特定し、買い物行動の変化を予測し、より精度の高いレコメンドを提供して、長期間の閲覧行動を分析して真の購入意欲と単なる興味を区別することができます。
リターゲティングのベストプラクティス
1.オーディエンスのセグメント化
データサイエンスプラットフォームを使用することで、大量の消費者データを解析して、ウェブサイト訪問者の変化する行動や興味関心を深く理解することができます。そしてビジネス目標に沿ったユーザーセグメントを作成できます。
2.パーソナライズされた製品レコメンド
自社ウェブサイトで最後に閲覧した製品だけでなく、ユーザーの外部興味関心に基づいた製品など、最も関連性が高い製品をレコメンドします。人工知能（AI）を活用して購入意欲の最も高い製品を予測することができます。
3.クロスデバイスターゲティング
AIを使用して顧客が購入に使用する最適なタイミングと適切なデバイスを予測し、コンバージョンする可能性を高めます。
4.行動喚起（CTA）
明確な行動喚起ボタンを使用して、関連性の高いランディングページや製品ページに連係します。
5. フリークエンシーキャップ
同じ人への同じ広告配信を防ぎます。機械学習を活用して、正確なインプレッションを測定し、最も高いクリックスルー率の最適なキャップを予測します。
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