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「その瞬間、その場所、その人」に届ける(前編)

ダイナミック・デジタルOOHの新世界 №1

  • 神内 一郎

2016/12/05

「その瞬間、その場所、その人」に届ける(前編)

アウト・オブ・ホームの名の通り、屋外や電車内など家の外で接触するあらゆるメディア領域をカバーするOOH。ブランド体験からリーセンシー(購入直前の広告視認)効果に至るまで多様な機能を担い、リーチ効率も非常に高い。だが、個々の媒体単位でのデジタルサイネージ化が進む一方、街中に散らばるメディアを束ねることは難しく、空き枠の管理や広告素材の規格、効果指標も一元化が困難だった。

そのOOHメディアに今、デジタル・トランスフォーメーションの波が押し寄せている。生活者が常時モバイルデバイスでつながり続けている時代を迎え、「その瞬間、その場所、その人」に向けたコミュニケーションを、媒体社の垣根を越えて実施することが可能になってきた。具現化しつつある「ダイナミック・デジタルOOH」、その先端を2回に渡って紹介する。

DDOOH
 
 

ターゲティングの精度はここまで高まった

 

「マチログ」発進 携帯の基地局データでターゲットの居場所を把握

 
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もともと“ケータイ”文化が発達し通信環境も整っている日本は、世界でも有数のモバイル先進国。その位置情報テクノロジーとOOHは極めて高い親和性を持つ。

全国に張り巡らされた携帯の基地局は、電話やメールを着信させるために携帯電話の位置を周期的に把握する。ドコモ・インサイトマーケティング、位置情報・統計情報分析のマイクロベース、電通(アウト・オブ・ホーム・メディア局&人の流れラボ)が協働する「マチログ」ではこの秋、NTTドコモの基地局データから特定エリアの人口を推計する「モバイル空間統計」と独自の分析技術を掛け合わせることで、人の流れを25メートルメッシュ単位の「マイクロジオデータ*」で明らかにすることに成功。今まで数値化・可視化が難しかった屋外広告への接触が、性・年齢・時間帯別に集計できるようになった。NTTドコモの契約者は約7000万人と、データの代表性も十分に確保できている。東京・渋谷からスタートし、東京の他地域、大阪、名古屋など、大都市部の7地区に拡大予定だ。

*空間解像度やリアルタイム性の高い位置情報データの総称

 

AIが高速移動中の車種を即時に判定

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日々進化するAI(人工知能)の応用も進む。今年9月、電通とクラウディアン、Quanta Cloud Technology Japan、スマートインサイトは、JESCO CNSの協力の下、ディープラーニングを活用したOOH実証実験に成功した。

車種について膨大な情報を学習したAIが、ビデオカメラで捉えた走行中の車のメーカー名やモデル名、年式までも分析・判定。データを即時に反映し、その車種の所有者に向けた広告を、道路近くに設置されたデジタルサイネージに表示する。判別の精度は95%以上。道路の時間帯別・車種別通行量も自動的に数値化できるため、媒体効果のより正確な把握につながると期待されている。

ネット広告の効果を分析、結果をOOHに反映

世界に目を広げると、ネット広告の効果データをスピーディーにOOHに反映する新たな試みも始まっている。英ユーロスターはこの春、新型車両e320のプロモーションで五つのターゲット層に合わせて異なるクリエーティブ表現を用意。まずユーチューブで動画広告を配信し、モバイルでの反響の大きかった層や場所、時間帯に合わせてOOHを掲出した。電通イージス・ネットワーク傘下のカラ、ポスタースコープ、アイプロスペクトが共同で取り組んだ。

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OOHとモバイルの相乗効果に期待

神内一郎氏
神内一郎氏

従来は多額の費用がかかったり、あるいは限定的であったりしたOOHオーディエンスデータの収集も、今回紹介したようにモバイルを活用することで効率的かつ汎用(はんよう)的に把握できる時代になってきた。

さらに、モバイル広告単体でキャンペーンを実施したときに比べ、OOH広告を組み合わせて実施した場合には、広告認知率で約2倍、モバイル広告のクリック率においては約1.6倍の効果があったという英国での調査結果も出ている。元来OOH広告は幅広いリーチを獲得でき、視認率の高いメディアであることから、モバイル広告と組み合わせることにより、このような高い相乗効果が期待できるのだと考えている。ロケーションごとのオーディエンスの把握が可能となった現在、従来型のメディアで捕捉が難しいターゲットに対しても、OOHで認知を広げ、モバイルで刈り取る(リターゲティングする)マーケティングスタイルが主流になってくるだろう。