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GumGumとUnerry, Inc.、広告接触後の店舗来訪を検証するための提携を発表

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広告The Mindset Company™ であるGumGumは本日、unerry, Inc.との提携により開発した新たな「店舗来訪測定メニュー」が、日本および北米で利用可能になったことを発表しました。この機能により、広告への最初の接触から店舗来訪に至るまでの消費者ジャーニー全体における広告の効果を可視化することができます。 

インプレッションやクリック率といった従来の指標にとどまらず、広告の成果や効果を証明することに対するブランド側のニーズが高まっています。実店舗を多数展開するブランドにとって、広告の成果を測定することはしばしば困難ですが、「店舗来客測定メニュー」はその課題解決に役立ちます。 

「unerry社との今回の提携は、私たちが長年にわたり抱いてきた信念――コンテキストターゲティングなどのシグナルを通じて消費者のマインドセットを理解することが、実際の行動変容につながる――が、店舗来訪データによって裏付けられた、極めて意義深い検証結果です」と、GumGum Japanのマネージングディレクター、ケンゾー・セルビー氏は述べた。「unerry社の店舗来訪測定技術を活用することで、店舗内での購入や来店に関する幅広いシナリオにおいて、マインドセットに基づくターゲティングの利点を一貫して実証していくことを目指しています。」

現在では、オンライン広告キャンペーンの成果を測定できるだけでなく、実世界での行動に与える影響を実証することも可能になりました。広告主は、オンラインの指標のみに頼るのではなく、実際の店舗での行動や検証済みの来店客数に基づいて、広告の効果を評価できるようになりました。 

unerry, Inc.のチーフ・エバンジェリスト、ライアン・今泉氏は次のように述べています。「コンテクスト広告がすでに定着している市場において、GumGumとの今回の提携を通じて、unerryの人流データを活用した店舗来客測定の価値を広く紹介できることを大変嬉しく思います。」 「ブランドセーフティを確保しつつ、来店データを通じて成果を可視化するこの取り組みは、広告主にとって新たな価値を提供するものであり、消費者に選ばれることを目指すブランドにとって、将来の標準となる可能性を秘めています。」

この機能は、GumGum Japanが最近「シャブヨ」と共同で実施したキャンペーンからも明らかなように、すでに日本でその有効性が実証されています。この人気レストランチェーンの最新キャンペーンでは、来店1回あたりの獲得コストが外食業界の平均の約3分の1にとどまりました。ソーシャルメディア広告のみと比較しても、GumGumを利用した広告の方が、より効率的に来店客を獲得できることが明らかになりました。 

業界が依然として成果の測定や定量化に苦慮する中、GumGumは、ブランドや広告代理店が「マインドセット」に基づいたコンテクスト広告の効果を評価できるよう支援する先駆的な取り組みに注力しています。

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概要 GumGumについて

GumGumは、広告The Mindset Company™ です。重要な瞬間に、ブランドと適切なマインドセットを持つ人々を結びつけることで、確かな成果を生み出します。

Mindset Graph™ を基盤とする当社の AI 駆動型データエンジンは、数十億ものリアルタイムの文脈情報、クリエイティブ情報、環境情報、および履歴情報を処理し、すべての広告を最も反応しやすいオーディエンスにマッチングさせます。その結果、広告主やパブリッシャーにとって有意義な成果をもたらし、消費者にとってもより関連性の高い広告が実現されます。 

2008年に設立され、サンタモニカに本社を置くGumGumは、北米、ヨーロッパ、日本、オーストラリアの19以上の市場で事業を展開しています。詳細はgumgum.comをご覧ください。 

「About」 unerry, Inc.

unerry, Inc.は、2015年に設立されたデータテクノロジー企業であり、最先端の実世界行動データプラットフォーム「Beacon Bank®」を運営しています。unerryは、GPSおよびビーコン技術を活用し、独自のAIを用いて屋内・屋外の膨大な位置情報を分析しており、150のモバイルアプリケーションを通じて収集された約8億5000万件のID(うち日本国内で2億4000万件)を処理しています。

「データで調和のとれた未来を創る」というミッションのもと、unerryは先進的なOMO(オンラインとオフラインの融合)マーケティング支援を提供するとともに、次世代のスマートシティの実現に向けた革新的なビジネスを展開しています。詳細については、https://www.unerry.co.jp/ir/en/ をご覧ください。