導入事例｜株式会社メンバーズ｜株式会社ブレインパッド

株式会社メンバーズ様

http://www.members.co.jp/

最適化

当社が自社開発した最適化エンジン「UltiPad」を、国内初のリスティング広告出稿の最適化エンジン「UltiPad for Listing AD」としてメンバーズ様と共同で開発。某証券会社での実証テストで、顧客獲得数 2.3倍、顧客獲得単価45%削減を実現。

リスティング広告はマス広告に比べて運用が非常に重要です。しかしながら、その運用は各企業の担当者や広告代理店運用担当者の勘に基づいて運用されていることが多く、担当者のスキルレベルに左右され、運用効率・効果に課題がありました。また、数万語のキーワードの運用が必要とされる企業もあり、効果を落とさずかつ最適な状態を人的に継続・運用していくことは難しいのが現状でした。
そこで当社はWeb構築、広告代理業などの企業に最適なインタラクティブ・マーケティングソリューションを提供しているメンバーズ様と共同にて、リスティング広告の費用対効果を最大化し、より合理的、効果的に出稿作業を運用できるインテリジェント機能を搭載したリスティング最適化エンジンとして、独自開発の最適化エンジン「UltiPad」にリスティング広告最適化の機能を追加した、国内初のリスティング広告出稿の最適化エンジン「UltiPad for Listing AD」を開発いたしました。「UltiPad for Listing AD」を導入することで、リスティング広告出稿において、担当者のスキルに依存することなく、運用の効率化、安定化を図ることが可能となります。

「UltiPad for Listing AD」はメンバーズ様より「サイテキッカー」というサービス名称にて販売されております。

リスティング広告出稿の自動最適化ツール　「サイテキッカー」

※「サイテキッカー」はブレインパッドが自社開発する「UltiPad」を活用してメンバーズと共同開発された「UltiPad for Listing AD」のメンバーズ側のサービス商標です。

メンバーズ様の顧客数社による実証テストにより、従来の属人的なリスティング広告のルール設計及びその運用に比べ、費用対効果が30％〜50％改善されました。一例として、某証券会社G社様は「サイテキッカー」導入後の3週間で顧客獲得数が2.3倍に増加し、1人あたりの獲得単価は45％の削減となりました。（下図参照）

「サイテキッカー」効果測定を目的とした実証テスト

マーケットで先行している主にアメリカ、イギリスの製品と違い、日本での開発になるため日本のユーザーのニーズにあったサービスをすばやく、確実に提供できます。
リスティング広告におけるROI（費用対効果）を最大化するプランニング・運用・改善の全面システム化ができるインテリジェンスな機能を有しています。
人間が設定したルールに従い入稿管理をするだけのツールではなく、数理計画法とよばれる金融工学にも活用されている手法によって、最適な入札価格の組み合わせを高速に算出します。
「UltiPad for Listing AD」は、現在使われているビッドマネージメントツールとは異なり、人間に委ねているワード出稿ルール設計自体を自動化するものです。

「UltiPad」は多様な業界・業種のビジネスに対応可能な当社が自社開発する最適化エンジン（モジュール）です。
ビジネスにおける様々な制約条件（予算、在庫、販売コスト、利益率など）を満たした上で、収益を最大化（或いはコストを最小化）するためには、データマイニングによって導かれた統計データを用いるだけではなく、膨大な組み合わせ計算を高速に解く必要があります。

当社では現在のコンピューター・パワーでも解決できないこの課題を解決するため、オペレーションズ・リサーチ（OR）や数理計画法※をマーケティング領域に応用することで、最適な解を高速に算出する「UltiPad」を開発いたしました。数理的なマーケティング活動を実現可能とするための技術といえます。「UltiPad」の導入により、限られた経営資産を効果的、効率的に最適に配分することができ、企業は大幅な生産性と収益の向上を期待できます。

数理計画法：コストや利益の最適化といった現実の問題を数学的な問題として扱うことで、最適解を計算する方法です。数学的に扱うことで、高度な計算アルゴリズムが適用でき、その結果、膨大な組み合わせの中からでも、最適な解（答え）を高速に算出することが可能です。オペレーションズ・リサーチ（OR）や経営工学の分野で用いられる代表的な手法で、例えば、生産計画や物流の最適化などで広く活用されています。

リスティング広告出稿の最適化エンジン　「UltiPad for Listing AD」　は単にリスティング広告の出稿プランを最適化するだけでなく、最終的なお客様のビジネスゴールである「獲得コストの低減」と「獲得数の増加」を実現するため、今後は最適化の精度改善に加えて、アクイジション（獲得）プロセス全般の改善を視野に入れたサービスの改善、機能拡張を実施することで、より高いROIの実現を目指して参ります。今後の機能拡張の方向性として以下を予定しております。

1. 精度向上

入札頻度の増加や、最適化のするためのキーワードの予測順位予想モデルの改善
曜日や時間での「ゆれ」への対応
クリック情報、コンバージョン情報の独自収集　等

2. レコメンデーションツールとの連携

当社が自社開発するレコメンデーションエンジンである「Rtoaster」との連動により、訪問者のサイト内での行動にあわせた出稿や、出稿内容に合わせた着地ページの動的カスタマイズ
Webサイトの直帰率や閲覧PV数を勘案して、出稿に重み付けを実施
出稿したキーワードに合わせて、半自動で着地ページを生成　等

3. 売上、利益、在庫情報との連動

ECサイトなどでは販売された商品によって、コンバージョンの価値が異なるケースがあるため、コンバージョン価値（売上や粗利益）を勘案した最適化を実施
コンバージョン数ではなく、コンバージョン後の売上や粗利の総計を最大化するための最適化
在庫切れ商品に関する出稿の自動停止　等

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