Cross Communication

D2Cブランドに向けた
AI画像解析を活用した
新しいターゲティングサービス

Instagram等ソーシャル上のUGCデータに対して、画像解析等を行い、ユーザーごとに整理したデータベース上から、ブランドターゲットに合致する条件にてユーザーを抽出することができます。
この抽出を通じてファン予備軍となるユーザーにダイレクトマーケティングが可能となり、D2Cブランドにおいて、マスマーケティングに頼らない、効率的な顧客獲得が可能となります。

画像解析とデータベースについて

画像解析とデータベースについて

株式会社ニューロープ社が所有するファッションAIを活用し、投稿データ内のユーザー着用アイテム等を識別、タグキーワード化を行い、ユーザー別に紐づく形でデータベース化

画像出典:#CBK(https://cubki.jp/)

サービスイメージ

サービスイメージ

ブランドターゲットを各種キーワードをで抽出をかけ、ダイレクトコミュニケーションを通してブランドマーケティングを行っていきます。

ターゲット抽出イメージ

例えばランニングスポーツを愛するユーザーをターゲットとするブランドの場合、図のようなキーワードを使い、ユーザーを抽出可能です。

ターゲット抽出イメージ

マーケティングイメージ

ダイレクトマーケティング

ダイレクトマーケティング

抽出ユーザーに対して、ブランドからDM等にて直接プロモーションを行います。実際の着用アイテム等のUGCデータをベースに抽出したユーザーのため、プロモーションを通してECへの集客等、高い確率での数値を誇ることが可能です。

アンバサダーマーケティング

アンバサダーマーケティング

抽出ユーザーの中でも、フォロワー数が比較的多いユーザー(例えばフォロワー500~5000人のマイクロインフルエンサー)に絞り込み、ブランドアンバサダーとして選出、ファンからファンを醸成する形で販促費を抑えつつ、売上げの獲得。

通常の販促手法よりも
コストを押さえつつ、顧客獲得

通常の販促手法よりもコストを押さえた形で顧客獲得が可能
顧客となったユーザーとの関係構築への施策や次なる顧客獲得のためのプロモーション投資がしやすい
ブランドの成長速度アップ
初期の顧客獲得まで多くのコストがかかってしまう

初期の顧客獲得まで多くのコストがかかってしまう

初動の販促費を抑えつつ、顧客獲得を実施

初動の販促費を抑えつつ、顧客獲得を実施

その後の施策に対してコストを割きやすくなり、
ブランド成長速度が上がる

ターゲティングサービスを活用することで、通常の販促手法よりもコストを押さえつつ、顧客獲得を行っていくことが可能です。それゆえに顧客(=ファン)となったユーザーとの関係構築への投資や、更なる顧客獲得への大規模プロモーション等に企てることができ、ブランド成長速度を上げることができます。

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