Digital AaaS、機械学習によりLTVを予測・最大化　中長期視点での優良顧客獲得に向けた広告出稿プランを自動作成

株式会社博報堂ＤＹメディアパートナーズ（本社：東京都港区、代表取締役社長：矢嶋弘毅、以下 博報堂ＤＹメディアパートナーズ）は、顧客が一定期間内に企業にもたらす収益「ライフタイムバリュー（以下、LTV）」を機械学習で予測し、デジタル広告の予算配分を最適化する機能を”Digital AaaS”から提供を開始します。短期的な顧客獲得数の最大化を目指すコンバージョン（以下、CV）起点の広告運用と異なり、本機能では広告主の継続的な収益増加に貢献するLTV起点の広告運用を実現可能にします。

“Digital AaaS”は、博報堂ＤＹメディアパートナーズが提唱する、広告主の広告効果最適化を通して事業成長に貢献する次世代型モデル「AaaS」(※1)のソリューションのひとつです。デジタル広告を統合的に管理し、効果的・効率的に運用します。

LTVは顧客の平均購入単価×購入頻度×継続購入期間を掛け合わせて算出される中長期的な収益指標です。広告主の事業成長を実現するにあたっては、単発的な顧客獲得を評価するCVだけでなく、中長期での優良顧客の獲得を評価するLTVも重要な要素です。広告投資においても、将来的に利益を生み出す媒体を見極めて、出稿することが必要となります。しかし、中長期価値であるLTVが高い媒体を事前に予測・可視化するには高度な予測モデルが必要であるため、予測精度を担保することが困難であるという課題がありました。

本機能では、博報堂ＤＹグループで蓄積してきたデータサイエンスと機械学習の知見・システムを活用して構築したLTVシミュレーションモデルを用い、LTVの評価/運用を高精度＆高速に実行することが可能です。具体的には、広告主が保有する顧客属性・購買といった顧客データと、WEB行動データ・媒体ごとの広告出稿データを突合し、LTVを最大化する広告出稿プランを高精度に自動生成することで、LTV評価にもとづいた広告運用を可能にします（図1）。

開発段階での検証において、従来のCV最適化キャンペーンと、今回新たに開発したLTV最適化キャンペーンのLTVを、過去出稿データを用いて比較したところ、初回購入後3か月LTVは約10％増加しました（図2）。

なお、本機能におけるLTV予測モデルやシミュレーションモデルについては、AI・データサイエンスを用いてマーケティング課題を解決する博報堂の専門チームである「Data Science Boutique™(※2)」が構築しております。

博報堂ＤＹメディアパートナーズは、今後もテレデジ広告の効果最大化を可能にするさまざまなサービスを順次導入し、博報堂ＤＹグループの各広告事業会社とともに広告主の事業目標の達成に貢献いたします。

（※1） 広告業界で長らく続いてきた「広告枠の取引」によるビジネス（いわゆる「予約型」）から「広告効果の最大化」によるビジネス（いわゆる「運用型」）への転換を見据えた、博報堂ＤＹメディアパートナーズが提唱する広告メディアビジネスのデジタルトランスフォーメーションを果たす次世代型モデル＜AaaS®は博報堂ＤＹメディアパートナーズの商標登録＞

（※2）「Data Science Boutique™」はマーケティングスキルとAI・データサイエンススキルを持つ高度専門人材で構成された戦略組織です。複数のスキルを持つ専門人材が一体となってチームを組成し、クライアント企業のマーケティング課題把握・データ分析・戦略立案からAIモデル実装・施策実施までをワンストップでサービス提供しています。

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