Lookalikeモデリングは、マーケティング担当者がターゲットオーディエンスのような外見や行動をする人々を特定することを可能にする。 Lookalikeモデルは、機械学習を使用して人々のコホートを評価し、コホートの聴衆と同様の行動をする新しい人々のセットを見つける。 例えば、あるユーザー集団が広告をクリックした場合、そっくりさんモデルは同様にクリックしそうな他のユーザーを見つけようとする。
マーケティング・キャンペーンに時間、労力、資金を費やし、ユーザーを惹きつけ、購買に結びつけるマーケティング担当者にとって、ターゲットオーディエンスを見つけることは難しいことである。 Lookalikeモデルは、既存の顧客に似た新しい視聴者を見つけるために使用することができます。 Lookalikeモデルは、類似した行動をとるオーディエンスを探し、ブランドはそのオーディエンスを顧客化するためのターゲットとすることができる。
そっくりモデルはどのように機能するのか？
Lookalikeモデリングは、参照セットとして知られる、より大きなオーディエンスに参加する小さなシードオーディエンスから始まります。 参照セットはデータ提供者から提供される。 また、データ・マネジメント・プラットフォーム （DMP）やデマンド・サイド・プラットフォーム（DSP）にもネイティブに搭載されている。
機械学習モデルは、参照セットの属性を分析し、どの属性がシードオーディエンスとの類似性を最もよく予測するかを決定する。 Lookalikeモデリングは、年齢、性別、収入、地理に基づく広範なオーディエンス分類と比較して、よりターゲットを絞った正確なオーディエンスセグメントをマーケティング担当者に提供することができます。 既知のオーディエンスセグメントと類似しているため、そっくりオーディエンスはより高いエンゲージメントとコンバージョンを示す。
顧客データプラットフォームによるそっくりさんモデリング
顧客データ・プラットフォームは 、様々な顧客データ・ソースをリポジトリに統合し、一箇所でアクセスできるようにします。 効果的なそっくりさんモデルには、広範な顧客データが不可欠である。 CDPに保存されるデータには、オンラインとオフラインのエンゲージメントを含めることができ、ウェブサイトの訪問、電子メールのエンゲージメント、購入、カスタマーサポートチケット、製品レビューなどの顧客接点を把握することができる。
顧客データがCDPに一元的に保存されると、そっくりさんモデリングは、ターゲットとする顧客と見た目や行動が似ている人を特定することから始まる。 CDPは、貴社のシード顧客を分析し、その主要な属性を特定し、類似顧客を探すことができる。 CDPは、機械学習（ML）と人工知能（AI）を活用して、これらのデータすべてを分析することを可能にする。
次のステップは、オンラインプラットフォームでターゲットセグメントをテストし、適切なプロフィールが見つかったかどうかを評価することだ。 CDPは、統合サービスやマーケティング・プラットフォームにターゲット・リストをアップロードすることを可能にする。
Lookalikeモデリングは、マーケティングキャンペーンのためのより良いセグメンテーションとターゲティングを作成し、広告効果の改善とROIの向上につながります。 Lookalikeマーケティングプログラムは収益性が高く、コンバージョン率の向上やよりターゲットを絞ったマーケティング機会の提供につながります。
