Cookieレスな時代に向けたマーケティング基盤の作り方

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1. © 2024, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Cookieレスな時代に向けた マーケティング基盤の作り⽅ 川路 義隆 アマゾンウェブサービスジャパン 合同会社 1
2. © 2024, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. 川路 義隆 アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社 ソリューションアーキテクト • 略歴 コンシューマーゲーム、ソシャゲ作ったり サプライチェーン＋⾦融EDI とか • 趣味 ロマサガRS @kawaji_scratch ⾃⼰紹介
3. © 2024, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. ふぇだ デジタルマーケティングとは、Web サイトや電⼦メール、SNS といったデジタル チャネルを活⽤した、優良な顧客体験を作る取り組み。 顧客の⾏動だけでなく態度も対象とします。 デジタルマーケティングの現在 3 テレビ 新聞 雑誌 屋外広告 マーケティング デジタルマーケティング デジタルサイネージ 顧客データベース スマホアプリ IoT Webマーケティング ホームページ SNS メルマガ
4. © 2024, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. ⼈がやっていることを追跡しづらくて困る。 アメリカで禁酒法作ったときは密輸・密造、闇居酒屋などギャングが取り仕切って た。闇クッキー取引が始まるかもしれない（嘘） クッキーの規制で何が起こるのか 4
5. © 2024, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. 時代が変わればいろいろ変わるでしょ。 どんなサイト⾒てるのかなーとかから、どんな⽣活しているのか、趣味嗜好など深 堀りめっちゃ頑張る時代 時代とともに変わるマーケティング戦略 5
6. © 2024, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. • データクリーンルーム • プライバシーサンドボックス • 共通 ID • ブラウザフィンガープリント サードパーティクッキーを代替する技術 6
7. © 2024, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. プライバシーを保護しつつデータを分析・活⽤ ⾃社・他社のデータを安全に掛け合わせて利⽤できる環境・ソリューション データクリーンルームとは︖ 7
8. © 2024, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. パーソナルデータとは、個⼈情報に限定されない、個⼈に関するデータ パーソナルデータの管理 8 クッキーなどデバイ スに記録されている 識別⼦ IPアドレス 閲覧したWebサイ ト・アプリのタイト ル・画⾯名 直近閲覧のURL 閲覧⽇時 デバイス情報（種 類・バージョン） 画⾯サイズ、閲覧 環境情報 直近閲覧のURL 名前 ⽣年⽉⽇ 住所 電話番号
9. © 2024, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. データは層で隔離して守る 9
10. © 2024, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. データクリーンルームを活⽤して 危険を持ち込まない 10
11. © 2024, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. ⼀般的なクリーンルーム汎⽤パターン例 11 顧客プロファイルの エンリッチメント ペルソナや セグメント • 30代⼥性 • ⾸都圏在住 • 共働き主婦 • 健康思考が⾼い • よく読まれる本 • よくある悩み • ⼀般的な休⽇の過ごし⽅ • お⾦の使い道 • Etc. コラボレーターの データアセット ⾃社の データアセット オーバーラップ分析 ⾃社経済圏 サービス コラボレーター経済圏 サービス 併⽤ • キャンプ商品 をよく購⼊ • 秋にXXエリアの 国内旅⾏利⽤が多い 顧客理解を深める 顧客理解を深める
12. © 2024, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. ⼀般的なクリーンルーム汎⽤パターン例 12 ユーザースコアリング 商品情報 コラボレーターの データアセット ⾃社の データアセット • ユーザ購買履歴 （セグメント） • 詳細な販売傾向 顧客ニーズ有無や顧客層を分析 送客の効果測定 実際の送客や購買までトレース キャンペーン 広告 コラボレーターの データアセット ⾃社の データアセット ユーザ購買履歴 ユーザアクセス履歴
13. © 2024, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. 13 AWS のアプローチ
14. © 2022, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. 業界内外、様々なコラボレーションの検討が実現 14 お客様 Finance 保険 銀行 決済代行 EC Advertising etc Healthcare 研究 医療機関 保険者 製薬 コネクテッド ビークル ディーラー OEM Retail and CPG トランザクション 物流 サプライヤー Media and Ad/Mktg Tech アドテック マーテック ブランド メディア パブリッシャー 代理店 チャネル パートナー Automotive
15. © 2022, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. 15 取得方法に基づくデータ分類 Data provided by directly by the end users/customers 0 Party Data Data Collected by forms (Survey, profile, preferences etc) 1st Party Data Data collected directly by the company Website engagement, app usage, online purchase, SNS engagement 2nd Party Data 1st party data collected by another source shared as part of a partnership agreement Someone else’s 1st party data. 3rd Party Data Data derived indirectly by the customers/user via 3rd party or aggregated data from various sources Data Collected via buying signals, demographic info, obtained via 3rd party tracking tech etc
16. © 2022, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. 16 個人情報保護を目的とした3rd Party Dataへの対応 ü 2020年1月 ：Google 、Chromeでの3rd Party cookieを2年以内に打ち切る方針発表 ü 2020年8月：米国、カリフォルニア州消費者プライバシー法執行 ü 2021年3月：Google、全広告で今後個人を追跡しないことを発表(Cookie以外も） ü 2021年4月：Apple、IDFA取得のオプトイン ü 2022年4月：日本、改正個人情報保護法施行 ü 2024年～：Google、Chromeでトラッキング用3rd Party Cookieサポート終了 主な3rd Party Data規制の流れ(2020年以降）
17. © 2022, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. プライバシーの保護、 知的財産保護が必要 適切な意思決定を行う ために、パートナー横 断のデータ活用が必要 ブランド、代理店、 メディアパブリッシャー、 アドテック、マーテック 企業は、データセキュリティを強化し、データを適切に保護 しながら、パートナーとコラボレーションできる方法が必要 5
18. © 2022, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. 数回クリックするだけで、独自のClean Roomsを作成 簡単にデータコラボレーションが実現 AWS Clean Rooms https://aws.amazon.com/clean-rooms ü Rawデータの共有不要。AWSユーザーの数十万社との連携 が容易 ü データセットの照合、分析、コラボレーションを安全に実 施し、インサイト導出が実現 ü 幅広いアクセス制御を使用して、基になるデータを保護 ü 柔軟性に富んだ分析ルールを使用して、ユーザーそれぞれ のニーズに応じたクエリを実装 ü 低コスト(クエリのコンピューティング容量のみ)
19. © 2022, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. AWS Clean Roomsは、企業とそのビジネスパートナーが、 Rawデータの共有/公開なく、データセットを安全に分析 し、コラボレーション可能 19 AWS上でのデータ 移動は不要 直接アクセス許可を付与 してAmazon S3データを 活用するため、 AWS上での データの移動は不要 クエリ制御と その実装 分析ルールを簡単に設定し、 許可するデータ分析の 種類を制限 暗号 コンピューティング データを事前に暗号化し、 クエリ実行中も含め 常に暗号化した状態を維持 プログラム化 されたアクセス 機能を自動化して既存の ワークフローや製品に 統合、あるいは、ホワイト ラベルのクリーンルーム オファリングを作成 マルチパーティの コラボレーション 1回のコラボレーションで 最大5社の参加者との 共同作業が可能、複数の 企業からインサイトを抽出
20. © 2022, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. AWS Clean Roomsの仕組み 20 Amazon S3 指定したS3 バケットで結果を 受け取る Amazon QuickSight Amazon SageMaker Amazon Redshift テーブルの 関連付け Amazon S3の既存 レコードを使用 分析ルールの設定 粒度が高く、かつ柔軟な ルールを用いて、実行でき るクエリタイプを制御 協同データ分析の実施 暗号化されたデータまたは プレーンテキストデータを 結合して分析し、ビジネス 上のインサイトを取得 AWS Clean Rooms 未加工データを共有 せずに複数の参加者と のコラボレーションが 可能 出力制限の設定 行レベルの出力制限に より、クエリ結果の セグメント粒度を管理 コラボレーション メンバー すべてのコラボレーション参加者は、 プレーンテキストデータ、ハッシュ化 データ、または事前に暗号化された データを提供可能 コラボレーター1 コラボレーター2 レポート用 データ コラボレーター3 ファーストパーティ データ サードパーティ データ
21. © 2023, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. データ連携⽅法︓ベーシック編 提供元のデータから⾃社のデータに関係あるデータだけを抽出する 21 ⾃社アカウント 暗号化メール アドレス 属性A 属性B xxxxxxxxxxxxx Attr_A1 Attr_B1 yyyyyyyyyyyy Attr_A2 Attr_B2 zzzzzzzzzzzzz Attr_A3 Attr_B3 暗号化メールアドレス ID aaaaaaaaaaaa ID1 yyyyyyyyyyyy ID2 zzzzzzzzzzzzz ID3 提供元アカウント AWS Clean Rooms ⾃社アカウント ID 属性A 属性B ID2 Attr_A2 Attr_B2 ID3 Attr_A3 Attr_B3 暗号化メールアドレスで 両テーブルを JOIN
22. © 2023, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. データ連携⽅法︓⾃社データの外販 22 ⾃社アカウント Amazon S3 コラボレーション１ AWS Clean Rooms Amazon S3 コラボレーション２ AWS Clean Rooms Amazon S3 ⾃社ユーザ /システム 企業 A 企業 B 連携企業毎に コラボレーションを作り データを紐付け 企業Aアカウント 企業Bアカウント • プラットフォームを利⽤者である各企業にプラットフォームデータを販売
23. © 2023, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. データ連携⽅法︓（⾃社/⾃グループ内)機密情報提供 23 ⾃社アカウント Amazon S3 コラボレーション１ AWS Clean Rooms Amazon S3 グループ企業 A ⾃社ユーザ /システム Amazon S3 各グループ企業を コラボレーションに招待して データを紐付けてもらう 企業Aアカウント 企業Bアカウント グループ企業 B • グループ企業の各データをコンプライアンスに遵守した形で収集
24. © 2023, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. データ連携⽅法︓（⾃社/⾃グループ外)機密情報提供 24 ⾃社アカウント Amazon S3 コラボレーションA AWS Clean Rooms Amazon S3 コラボレーションB AWS Clean Rooms Amazon S3 ⾃社ユーザ /システム 提携企業 Amazon S3 提供企業アカウント • お互いに必要な情報を、業務委託契約並びにコンプライアンスに遵守した形で取得
25. © 2023, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. AWS Analytics Servicesとの連携︓概要 25 Amazon Aurora Amazon Redshift Amazon RDS On-premises data Amazon Redshift AWS Glue Amazon Athena Amazon QuickSight Data Publishers Data Consumers AWS Clean Rooms Amazon S3 Amazon S3 • Amazon S3を中⼼にAWS analytics Servicesとの連携が出来、データ利活⽤が加速
26. © 2023, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. 26 How it works: AWS Clean Rooms ML コラボレーター 1 コラボレーター 2 AWS Clean Rooms AWS Clean Rooms ML: 類似モデリング 基礎データを共有することなく、パートナー と共に機械学習を適用 モデルトレーニン グデータ (views, interactions, clicks) シード (lifetime value, conversions) 類似モデル 類似セグメント の作成 Amazon S3 指定したS3バケットで セグメントプロファイ ルを受信
27. © 2023, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. AWS Clean Rooms ML︓ユースケースとベネフィット 27 l シナリオ ストリーミングサービスプロバイダーの視聴データを使い、モデルをトレーニングし、コーヒー会社の 顧客の特性情報(シード)をモデルの⼊⼒とする事で新しい潜在顧客を特定し、そのセグメントに広告を配信する l 従来の課題 コーヒー会社の顧客データだけでは、関連性の⾼い新規の潜在顧客にリーチすることが難しかった l ベネフィット ストリーミングサービスを利⽤している、コーヒーに親和性の⾼い新しい潜在顧客を特定でき、 広告効果を最⼤化し、配信コストも抑えることが出来る Coffee Company Streaming Service Amazon S3 顧客データ Amazon S3 顧客データ モデル 視聴データ トレーニング Amazon S3 ストリーミングを 見ているユーザの内 コーヒー好きな潜在顧客データ コーヒー好きな人の 特徴シードデータ 新作コーヒーの 広告を配信
28. © 2023, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. データは層で隔離して守る 28
29. © 2023, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. データクリーンルームを活⽤して 危険を持ち込まない 29
30. © 2024, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. 30 σʔλఏڙA 顧客情報 Amazon S3 σʔλू໿ΞΧ΢ϯτ コラボレーション άϧʔϓձࣾB 顧客情報 Amazon S3 σʔλ෼ੳΞΧ΢ ϯτ AWS Lake Formation AWS Glue Amazon Redshift マスク Office 分析作業 AWSΞΧ΢ϯτΛ࢖͍૚ʹΑΔִ཭
31. © 2024, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. 31 σʔλఏڙA 顧客情報 Amazon S3 σʔλू໿ΞΧ΢ϯτ コラボレーション άϧʔϓձࣾB 顧客情報 Amazon S3 σʔλ෼ੳΞΧ΢ ϯτ AWS Lake Formation AWS Glue Amazon Redshift マスク Office 分析作業 AWSΞΧ΢ϯτΛ࢖͍૚ʹΑΔִ཭ ఏڙݩ͕ڐՄͨ͠৘ใ͚͕ͩఏڙ
32. © 2024, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. 32 σʔλఏڙA 顧客情報 Amazon S3 σʔλू໿ΞΧ΢ϯτ コラボレーション άϧʔϓձࣾB 顧客情報 Amazon S3 σʔλ෼ੳΞΧ΢ ϯτ AWS Lake Formation AWS Glue Amazon Redshift マスク Office 分析作業 AWSΞΧ΢ϯτΛ࢖͍૚ʹΑΔִ཭ ਎಺Ͱ΋ෆཁͳ৘ใ͸ݟͤͳ͍
33. © 2024, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Thank you! 33