メディア・放送業界CDP事例・活用シーン│デジタル戦術の実装と視聴者エンゲージメント向上の実践例
メディア・放送業界が直面する課題
メディア・放送業界は、インターネットの浸透と急速に進むデジタル化の潮流の中で、大きな転換期を迎えています。
かつてテレビメディアは、4マスの頂点として君臨し、マスコミュニケーションを代表する影響力を有していましたが、2019年以降徐々にインターネット広告がの伸長に押され、インターネット広告費が、6年連続2桁成長でテレビメディア広告費を超え、初めて2兆円超える中、テレビメディア広告費は低下していく傾向にあります。
参照データ：日本の広告費（電通）
視聴者接点のデジタル化
テレビ局にとって、インターネットは視聴者とつながる重要な接点となりました。
インターネットやアプリ上でのテレビ番組の見逃し配信サービスの展開、番組ホームページや公式コンテンツ、SNSを利用した番組宣伝といった手法が一般的になってきています。
しかし、視聴者との接点がテレビ画面からSNSを始めとするデジタルに移っていくことで、新たな課題が生じています。
複数のプラットフォームに分散した視聴者データを、統合的に管理・分析することがもはや困難になってきているのです。
オーディエンスデータの分散
テレビ局各社が取り組む見逃し動画配信サービスは、自社ドメイン及びアプリでの展開に加え、民放テレビ局が連携した公式テレビポータルサイト、複数の動画配信プラットフォームなど、複数のプラットフォーム上に動画を配信しています。
各プラットフォームでのユーザー行動データは、それぞれのプラットフォームに分散したままであり、統合的な視聴者理解が困難です。
このため、視聴者がどのプラットフォームで、どのような番組を、どのような時間帯に視聴しているのかといった、全体像を把握することができていないのです。
広告媒体価値の証明の困難性
テレビ局は、広告主に対して、自社の番組が優れた広告媒体であることを証明する必要があります。
しかし、視聴者データが分散した状態では、番組の視聴者属性を正確に把握することが困難であり、広告媒体としての価値を十分に証明することができません。
有料サービスとの連携効果の測定
テレビ局では、無料の見逃し配信サービスと、有料の番組配信サービスを並行して運営しているケースが多くあります。
しかし、無料サービスが有料サービスの会員獲得にどのように貢献しているのか、その効果を定量的に測定することが困難となっています。
CDP導入による課題解決
複数プラットフォームのオーディエンスデータ統合
それらの問題点を解決する糸口として次世代型CDPツールの導入に注目が集まっています。
次世代型CDPツールの導入によって、メディア・放送企業は、複数の動画配信プラットフォームに分散しているオーディエンスデータを、統合的に管理することが可能になります。
テレビ局が番組毎に保有する自社Webサイトや自社アプリ、公式テレビポータルサイト、複数の動画配信プラットフォームなど、あらゆるプラットフォームからのユーザー行動データが、統一されたプラットフォーム上に集約されることで顧客の行動における「リアル」「ファクト」が可視化されます。
これにより、視聴者がどのプラットフォームで、どのような番組を視聴しているのか、その全体像を把握することが可能になるのです。視聴率データにはないリアルなデータがそこにはあります。
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視聴者インサイト分析による施策最適化
次世代型CDPツールを活用することで、メディア・放送企業は、視聴者のインサイトを多角的に分析することが可能になります。
CDPツールに搭載されたBIダッシュボードによって、日ごと、番組ごとの視聴者数、流入経路別の視聴傾向などをリアルタイムに可視化することができるようになります。
このような視聴者の解像度が360度視点でぐっと高まることで、マーケティングのGOAL達成に向けたコミュニケーションKPIを設定することが可能になり、マーケティングを推進するための基盤が整備されていくのです。
ユーザー獲得効率の最適化
また、次世代型CDPツールを活用したデータ分析により、ユーザー獲得効率も大幅に向上します。
従来放送業界各社は、広告などを活用して新規視聴者の獲得を中心に行っていました。
しかし、データを分析してみると、動画視聴を目的とした場合、新規インストールのユーザー獲得効率より、既存ユーザーの活性化の方が効率的なマーケティングになることが明らかになります。
また、新規のユーザー獲得においても、広告プラットフォームごとにインストール後のユーザー残存率を見える化することで、LTV（ライフタイムバリュー）の高いユーザーの特徴を洗い出し、広告展開の予算やリソースを最適化することなども可能になります。
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サービス間の相関性分析
更に次世代CDPツールを活用することで、複数のサービス間の相関性を分析することが可能になります。
例えば、無料の見逃し配信サービスが、有料の番組配信サービスの会員獲得にどのように貢献しているのか、そのアトリビューション分析が可能になります。
具体的には、有料会員サイトへの流入数では特定のプラットフォーム経由の視聴者が最も多かったが、有料会員の獲得割合は自社アプリ経由のユーザーが最も高かったといった、プラットフォーム別の効果の違いが明らかになるのです。
このような分析結果により、各サービスの役割と価値が明確になり、経営判断の根拠となる数字が可視化されるのです。
広告媒体価値の証明
CDPを活用することで、メディア・放送企業は、自社の番組が優れた広告媒体であることを、定量的に証明することが可能になります。
統合管理されたオーディエンスデータから、番組視聴者の属性情報を捉えることで、営業が円滑な商談を進めるサポートが可能になります。
広告主に対して、「この番組の視聴者は、このような属性を持ち、このような購買行動を取っている」といった、具体的で信頼度の高い情報を提供することができれば商談の説得力がぐっと高まり、成約確度が格段に上がるはずです。
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次世代型CDPツール実装上の考慮事項
データマネジメントシステムの構築
次世代型CDPツール導入にあたっては、複数のプラットフォームからのデータを自動抽出・加工するETLツールと、データウェアハウス（DWH）を組み合わせたデータマネジメントシステムの構築が必要となります。
データソースやデータ形式、連携頻度がプラットフォームごとで異なるレポートデータを、自動的に抽出・加工し、統一されたフォーマットでDWHに送信するシステムが構築されることで、継続的で効率的なデータ管理が実現されるのです。
GENIEE CDPなどの次世代型CDPツールではそれらの機能を網羅的に内包・実装しています。
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データ×AIエージェントがなぜ、またどのようにして事業課題を解決するのか？次世代型CDPとは？
休眠データの活用
メディア・放送企業には、テレビ通販などの事業者データをはじめとした「使われていない貴重な休眠データ」が大量に蓄積されています。
これらのデータを次世代型CDPツールに統合することで、新たな分析視点が生まれ、マーケティング施策の最適化が可能になります。
AI・機械学習の活用拡大
今後、CDPに統合されたデータに対して、AI・機械学習を適用することで、さらに高度な分析が可能になります。直近ではAIエージェントと連携した次世代型CDPツールに注目されており、ダッシュボード内で自然言語でやりとりしながらデータ分析や分析の深堀りなどができるようになってきているのです。
データ×AIエージェントがなぜ、またどのようにして事業課題を解決するのか？次世代型CDPとは？例えば、予測モデルを活用して視聴者属性の推定や、番組宣伝の最適化などに活用の幅を拡げることができます。
また、広告枠の在庫管理などにおいても、AIとの連携・活用が有効に作用するでしょう。
さらに、テレビ放送のデータも活用していくことで、PC・スマホのデータ、サードパーティデータと掛け合わせて分析し、マーケティング施策に活用していくことが可能になるのです。
まさに次世代型CDPツールは業界課題を解決し進化へと導く救世主となり得るのです。
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メディア・放送業界への示唆
メディア・放送業界におけるCDP導入は、デジタル化の波の中で、テレビメディアが競争力を維持するための必須の経営課題です。複数のプラットフォームに分散している視聴者データを統合し、その分析に基づいたマーケティング施策を展開することで、視聴者エンゲージメントの向上と、広告媒体としての価値の向上が実現されるのです。
特に、無料サービスと有料サービスの連携効果を定量的に証明することで、経営判断の根拠となる数字が可視化され、より戦略的な事業展開が可能になります。
今後、メディア・放送業界において競争力を維持するためには、CDPを活用したデータドリブンなマーケティング施策の実行が、必須の経営課題となっていくでしょう。優れたデジタル戦術を活用したテレビメディアの逆襲に、注目が集まっています。
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