CJ ENMがデータ管理プラットフォーム「CJ DMP」を公開

CJ ENMは、グループ各社のメディア視聴記録やコマースの購入履歴などの非識別データを統合・分析する「CJ DMP」を披露した。従来の性別や年齢に基づく運用に加え、消費者の行動パターンと視聴率を組み合わせることで、TV広告の精緻なターゲティングを可能にする。

CJ ENMは、メディアやコマースなどグループ各社の非識別データを統合・分析するデータ管理プラットフォーム（Data Management Platform・DMP）「CJ DMP」を披露した。エンターテインメント・メディア業界では初めてTV広告にDMPを接合し、データに基づいた広告の革新を推進する計画だ。

CJ DMPは、CJ ENMおよび主要グループ会社が保有するメディア視聴記録、コマース商品の検索および購入履歴、広告反応など、ライフスタイル全般の非識別オーディエンスデータを統合して分析するプラットフォームである。これにより、消費者の関心事や消費傾向を立体的に把握し、広告主のマーケティング目的に合致する潜在顧客を細分化することができる。

性別・年齢の区分を超え、消費者の行動パターンを分析

最大の変革はTV広告の運用方式にある。従来のTV広告は、主に性別と年齢を基準に潜在顧客を区分し、視聴率に依存して運用されてきた。今後はCJ DMPを通じて把握した消費者の行動パターンデータと視聴率データを組み合わせることで、特定のブランドや商品への関心が高い顧客を精緻に探し出すことが可能となる。

広告の運用戦略も具体化される。単に視聴量が多い週末やプライムタイムのみに固執するのではなく、ターゲットとなる潜在顧客の視聴比重が高い広告枠を考慮し、顧客接点を広げる。広告運用後には、キャンペーンの露出データに基づき、該当する顧客層への到達および露出成果を分析し、後続のキャンペーン戦略まで提案する方針だ。

コンテンツ企画からコマースマーケティングまで活用範囲を拡大

CJ ENMは、CJ DMPの活用範囲を広告領域に限定せず、コンテンツ制作やコマースマーケティング全般へと広げる計画だ。コンテンツ分野では、特定の番組やチャンネルに対する視聴者の好みを分析して需要に合った制作方向を樹立し、チャンネル別のターゲット特性を反映した編成戦略を高度化する。コマース領域では、視聴データと購入データを連動させ、特定の商品を購入する可能性が高いターゲットに対して広告を集中露出させる方式を導入する。

CJ ENMはこれまで、AIベースの仮想間接広告（VPPL）の導入や、コンテンツ分析を通じたモデル・コンテキストターゲティングソリューションの発売など、アドテクの高度化に注力してきた。今回のCJ DMPの公開も、急変するメディア環境においてデータ分析能力を結合し、差別化された広告体験を提供しようとする戦略の一環である。

CJ ENMの関係者は「メディア市場の競争力は、データをいかに精緻に活用して広告主と顧客に差別化された体験を提供できるかにかかっている」とし、「蓄積された広告事業のノウハウとCJ DMPの分析能力を結合させ、広告主のビジネス成長に寄与し、差別化された競争力を確保していく」と明らかにした。

出典：cjenm.com