課題
ポータブル電源製品で知られる Goal Zero は、2023年末時点で厳しい状況に直面していました。競争が激化し市場シェアが縮小、ROAS（広告費用対効果）は期待を下回り、ブランド検索の検索ボリュームも伸び悩んでいました。さらに、商品詳細ページ閲覧あたりのコスト（Detail Page View コスト）が高止まりしていました。
広告パフォーマンスを向上させ、リーチを拡大し、広告投資を最大限に活かす新しいアプローチが必要でした。
目標と目的
競争が激化する中、Goal Zero は2024年に前年比 25％ の売上成長を達成するという野心的な目標を掲げました。これは市場シェアの回復だけでなく、広告運用全体の効率最大化を意味します。戦略は以下の3つの柱に基づいています。
- ブランド検索や新規顧客獲得（New-to-Brand）など、主要エンゲージメント指標あたりのコストを削減しつつ、TROAS を向上させること
- より精密なターゲティングにより、Amazon 上でのプレゼンスを拡大し、エンゲージメントを高めること
- スポンサー広告やDSP広告を含む広告フォーマット全体における投資配分を再検討し、広告効果を最大化すること
戦略とソリューション
Xnurta は、Amazon Marketing Cloud（AMC）から価値あるインサイトを引き出す包括的ツールであるAMC Hub を導入し、Goal Zero の広告戦略を再構築しました。以下5つのステップにより、成長と広告効率の向上を目指しました：
- 広告管理のスムーズな移行とリアルタイムでのデータ統合
広告運用の移行は、既存代理店からXnurtaのプラットフォームへの管理移管から始まりました。これには、複数のAmazon広告API接続を設定し、リアルタイムでのレポーティングとデータ統合を可能にする作業が含まれました。
- 基本オーディエンスによる迅速なアクティベーション
「カートに追加したが購入に至らなかったユーザー」や「ブランド検索を行ったユーザー」など、AMC Hubにあらかじめ組み込まれたオーディエンスセグメントを活用し、ターゲティングを即時開始しました。これにより、キャンペーン初期から効果的なリーチが可能になりました。
- データドに基づいたターゲティング拡張
Amazonタグを活用し、ファーストパーティデータをハッシュ化してアップロードすることで類似オーディエンスを作成。これにより、新たな潜在顧客層への到達を拡大し、より精度の高いターゲティングを実現しました。
- 事前構築モデルによる継続的な最適化
マルチタッチアトリビューション、CLTV（顧客生涯価値）、コンバージョンまでの経路（Path-to-Conversion）など、AMC Hubに搭載された事前構築モデルを活用。これらのモデルに基づき、広告配分や予算を毎月見直し、パフォーマンスの最大化を図りました。
- 高度なカスタムオーディエンス作成
クリック、コンバージョン、閲覧履歴などの行動データを基に、製品カテゴリ別（例：ソーラー発電機、パワーバンク、ポータブル電源）に97種類のカスタムオーディエンスを作成。これにより、広告メッセージをよりパーソナライズし、コンバージョン率向上につなげました。
結果
「Xnurta はGoal Zero にとってまさに革新そのものでした。目標ROASを達成するどころか、それを大きく上回る成果を生み出し、TROAS は月間平均5未満から9へと80% も向上しました。」
—Jesse Nuttall, Head of E-Commerce at Goal Zero
Goal Zero は前年比で30% を超える Amazon 売上成長、TACOS（総広告費用売上比率）の20% 改善、リーチが16% 向上し、期待を上回る成果を達成。
- AMC Hub のマルチタッチアトリビューション分析により、従来のスポンサー広告（Sponsored Ads）からDSPディスプレイ広告および動画フォーマットへの予算シフトの機会を特定しました。この戦略的な予算再配分により、売上成長は劇的に加速し、2024年第1四半期の前年比成長率＋16％から、4月には＋55％という大幅な伸びを達成しました。
- AMC Hub のツールを活用して構築したカスタムオーディエンスセグメントは、主要なコスト指標の大幅削減にも貢献しました。ブランド検索あたりのコストを36％削減、リスト追加あたりのコストを56％削減、カート追加あたりのコストを46％削減、新規顧客獲得（NTB）あたりのコストを34％削減。これにより、購買ファネルの各段階で広告予算の効果を最大化する精緻なターゲティングを実現しました。
- さらに、CLTV（顧客生涯価値）、CPA（クロスプロダクトアソシエーション）、コンバージョンまでの経路（Path-to-Conversion）といったモデルを活用し、顧客エンゲージメントを高めるために最も効果的な広告フォーマットの組み合わせと配信順序を特定しました。これらのインサイトはアップセルやクロスセル施策の立案にも活かされ、広告のタイミングと掲載位置を最適化し、キャンペーン全体のパフォーマンス向上に寄与しました。
- 加えて、Xnurta AMC Hub のノーコードインターフェースにより、エンジニア意外のチームメンバーでも高度なデータ分析を容易に行えるようになりました。その結果、毎月24時間以上のデータサイエンス作業時間と12時間の広告運用作業時間を削減し、手動のデータ処理ではなく戦略的成長へのリソース集中が可能となりました。
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