多くのマーケターの方々が頭を悩ませる「広告効果の可視化」をデータとテクノロジーで実現し、ブランドの売上拡大に貢献する「Urumo Ads」。

今回は、新卒からWeb広告業界で経験を積み、2021年から「Urumo Ads」のプランニング・コンサルティングに携わってきた、フェズの鈴木聡一郎にインタビュー。データマーケティングソリューション「Urumo Ads」のご活用事例について紹介していきます。

上流の戦略策定やターゲット分析から伴走

―2025年を振り返り、以前と比べてご依頼案件に変化はありましたか？

明確に変化しているのは、お任せいただける案件の規模感が大きくなったり、担当させていただける業務範囲が広がったりしている点です。

1〜2年前は、「この媒体で広告配信や購買検証をお願いします」とか、「リテールメディアの予算分だけお願いします」といった限られた領域でのご相談が多かったのですが、最近はご依頼の領域がかなり広がったと感じています。

いわゆるIMC（統合型マーケティングコミュニケーション）と呼ばれるような概念のなかの、デジタルの領域全般の設計から実行まで、0から100までまるっとお願いしたい、という形でお任せいただくことが増えました。

―どのような背景が起因しているのでしょうか？

実績を積み重ねてきたことで、メーカー様がフェズに信頼を寄せていただけるようになったことに加え、リテールデータを活用したマーケティングが業界全体に浸透してきた背景もあると思います。

また、昨年「Urumo BI」をローンチし、AIを使った他にはない分析機能が加わったことで、ご相談いただく内容も変わってきました。

これまでは、施策がある程度決まった段階で、メディアプランの作成から実行までをご依頼いただくケースが中心でした。しかし最近では、より上流の戦略策定やターゲット分析の段階からご相談いただくことが増えています。結果として、お任せいただける範囲が広がっていますね。

メーカー様においても「データ活用」が当たり前に

―データを活用したマーケティングが浸透してきた、と感じるのはどのような時ですか？

例えば、メーカー様からご依頼いただく際のオリエンテーションの段階で、前提として「データを活用したプランニングや施策を作ってください」というご要望をいただくことが増えました。

以前は、データ活用の話がない状態から「データを使えば、より良い価値が出せますよ」とこちらからご提案するケースの方が多かったんです。しかし今は、大手広告代理店様の案件でも、メーカー様の要件に「購買データを使ってください」「フェズのUrumo Adsを使ってください」とご指定いただいたりするケースも多くなっています。

―それは特定の業界に限った話なのでしょうか。

いえ、業界は問わないと思います。フェズのお客様はFMCG（日用消費財）メーカー様が多いですが、広告やマーケティング業界全体でデータ活用の流れは加速していると感じます。その中で、これまで取得が難しく、かつ重要度の高い購買データやリテールデータが、今まさに着目されているということだと思います。

「Urumo Ads」ご活用事例３選

ここからは、実際の「Urumo Ads」ご活用事例を紹介していきます。

CASE1：パーソナルケアメーカー様

1つ目は、パーソナルケアメーカー様が新発売するプレミアムヘアケアカテゴリーの新商品プロモーションです。この案件では、ターゲット選定や戦略立案から、実際の施策実行までを一貫してご一緒させていただきました。

クライアント様が抱える課題は、2点ありました。

① 全社的なマーケティング課題：店頭購買のブラックボックス化

日用消費財（FMCG）業界全体の課題として、広告接触者と店頭での実際の購買行動との因果関係が見えにくく、効果測定や施策後の意思決定が困難でした。クライアント様の売上の約90%は店頭販売が占めるため、その影響は大きいものでした。

② ブランド課題：レッドオーシャンでの競争

激化するプレミアムヘアケア市場（レッドオーシャン）で新ブランドの立ち上げを成功させるため、生活者の行動から逆算した精緻なメディア戦略が必要でした。

これらの課題に対し、新商品のローンチ施策に向けたプランニングを行う前に、購買データを使ってプレミアムヘアケアカテゴリ全体における市場の買い回り傾向やブランド定着率を分析しました。美容感度の高い層の「購買の癖」を特定し、ターゲット設定と訴求内容を明確化しました。

単なるデータ提供にとどまらず、クライアント様とフェズで徹底的に仮説を出し合い、納得感のあるプランニングを実行したのがポイントです。

広告接触者が実際に店頭で購入したかを粒度高く分析可能となり、打率（確度）と効率を両立したPDCAサイクルが実現しました。

例えば、メディア・クリエイティブの最適化においては、「商品カット vs インフルエンサー投稿」「Instagram vs X」など、媒体やクリエイティブごとの費用対効果が明確になり、予算配分の最適化が可能に。ブランド自体の売上が目標を大きく上回る結果となりました。

事前に詳細な分析を行ったことで、クライアント様に自信を持ってプロモーションを推進いただくこともでき、ローンチ以降も継続的にお取り組みをいただいています。

CASE2：医薬品メーカー様

2つ目は、医薬品メーカー様が、比較的新しい商品について「どのような人に買ってもらっているか分からない」「誰にアプローチすればいいか不明確」といった課題に対し、「Urumo BI」を併用いただいているケースです。

具体的なクライアント様の課題として、消費者の解像度が荒いことやその仮説が弱いことがありました。

従来は、ご担当者の仮説や定性調査等により、どのようなお客様が商品を購入してくださっているのかを紐解いていましたが、購買データを使って今のお客様をもっと知り仮説を立てていく逆算型の思考で意思決定したいというご要望をいただきました。

そこで、生成AIを活用した購買データ分析ソリューション「Urumo BI」を提案。どのようなお客様が商品を購入しているのか、どのような人がポテンシャル層にあたるのか、などを分析し言語化していきました。

実際に商品を購入したお客様のデータを使うことで、仮説が立てやすく、納得感をもってスムーズに施策を設計でき、PDCAサイクルを回すことができています。

CASE3：酒類メーカー様

3つ目は、酒類メーカー様が「リーチの質と量を担保したい」というご要望に対して、「Urumo Ads」を継続的にご活用いただいている事例です。

具体的な課題は、リーチ単価を重視し安価に広く配信したいものの、お酒を飲まない方もいるため、できるだけリーチの質も高めたいという内容でした。

Google Ads（YouTube）では、特にアルコール商材においてのターゲティング制約が厳しいため、課題に対する打ち手が限定的になりがちです。

フェズでは、リーチボリュームを最大限担保した上で、オンターゲットリーチ効率が向上できる機能「セグメントファインダー」（特許取得）を提案しました。セグメントファインダーは、購買データと媒体データを掛け合わせ、購買親和性の高いアフィニティなどを抽出し配信する機能です。

これにより、アルコール商材への制約が多いYouTube広告においても、リーチの質と量を担保できる設計となりました。

実際に、今まで配信していたターゲティング(20歳以上男女)と、セグメントファインダーで抽出したアフィニティターゲティングをそれぞれ並走させ購買効果を検証した結果、セグメントファインダーの方が購買リフトが高い結果が定常的に見られました。

リーチ単価についても大きな差分はなく、質と量の担保を実現。以降、様々なブランドで「セグメントファインダー」を活用した配信をご継続いただいています。

今後は、ポテンシャルターゲットの発掘に向け、購買データと生成AIを活用した分析や施策設計を進めていきます。

—異なる商材のケースですが、いずれも購買データやテクノロジーをフル活用されている印象ですね。

そうですね。リテールデータや購買データを活用したマーケティング施策は、企業によって活用の度合いに差はありますが、マーケット全体で見れば、その動きは「民主化」と言えるほど広まっている印象です。これから、まさに「新常識」になっていくのではないかと思います。

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