データドリブンな広告効果予測

屋外広告効果最大化サービス

人口動態と地図情報に基づく人流予測×広告効果シミュレーション統合サービス

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屋外広告効果最大化サービス - サービス概要

Service Overview

サービス概要

当サービスはセンサーやリアルタイムデータに頼らず、人口動態データと地図情報を活用して、 屋外広告の効果を科学的に予測・最大化する革新的なソリューションです。

従来の屋外広告の課題を解決

屋外広告は多くの人々に接触できる重要なメディアですが、その効果測定は常に課題でした。当サービスは、 人口動態データ地域ごとの人口分布や年齢構成、時間帯による人口の変化など、人の分布や移動に関する統計データと 地図情報道路網、公共施設、商業エリアなどの地理情報システム（GIS）データを活用し、 最先端の人工知能技術と確率モデルを組み合わせることで、屋外広告の効果を 科学的かつ定量的に予測 します。

従来の感覚や経験に頼った広告戦略から、データドリブンかつ科学的に裏付けられた広告戦略への転換を実現します。 これにより、ROIの向上、コスト削減、効果的な広告配置が可能になります。

項目 従来の手法 当サービス
効果測定 定性的・主観的評価 定量的・客観的数値化
データ収集 物理センサーによる限定的な収集 センサーレスで広範囲をカバー
設置判断 経験と勘に基づく判断 科学的根拠に基づく最適化
投資効果 ROI評価が困難 明確なROI予測と最大化
出稿計画 単発的な計画立案 長期的・戦略的な出稿設計

データ可視化

人流データと広告効果の相関関係をリアルタイムにシミュレーション

広告効果とROI向上の可能性

OUR APPROACH

4つの革新的特徴

1
データドリブンな広告戦略

人口動態と地図情報から各ロケーションの人流を高精度に予測します。

2
広告効果の定量評価

マルコフ連鎖モデルと魅力度スコアで効果を数値化します。

3
最適モデル選定

広告ロケーションや内容に応じて最適な予測モデルを選定します。

4
ROI最大化支援

科学的根拠に基づいた最適な広告出稿プランを提案します。

データドリブンな広告戦略

従来のセンサーや代替データに依存せず、人口動態データや地図情報を活用して各ロケーションの人の流れを予測します。これにより、データに基づいた効果的な広告戦略の立案が可能になります。

詳細を見る

広告効果の定量評価

マルコフ連鎖モデル現在の状態から次の状態への遷移確率に基づいて将来の状態を予測する確率モデルと広告の「魅力度スコア」を組み合わせることで、広告設置による経路変更や立ち止まり効果をシミュレーションし、広告効果を数値で評価します。

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最適モデル選定

各広告ロケーションや広告内容に応じて、最適な学習モデルを選定し、地図情報および人口動態データに基づいた高精度な予測（誤差5～10%以内）を実現します。

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ROI最大化への意思決定支援

統合システムにより得られる定量的な予測結果とシミュレーション結果をもとに、最適な広告出稿プランを科学的根拠で提示し、投資対効果（ROI）の向上を目指します。

詳細を見る

本サービスが提供する価値

広告投資の最適化

科学的根拠に基づいた広告出稿計画により、ROIを最大40%向上させることが可能です。不要な広告コストを削減しながら、効果の高い場所と内容に集中投資することで、投資効率を大幅に改善します。

効果予測の精度向上

最先端の人工知能と確率モデルを組み合わせることで、誤差5～10%以内という高精度な効果予測を実現。広告効果の不確実性を大幅に低減し、安定した広告戦略の立案が可能になります。

コスト削減

センサーレスアプローチにより、物理的な計測機器の導入・保守コストを削減。同時に、効果の低い広告出稿を回避することで、全体の広告予算の効率化が実現します。

戦略的意思決定

データに基づいた広告戦略の立案と実行により、感覚や経験に頼らない科学的なマーケティング意思決定が可能に。季節変動や時間帯変動も考慮した長期的な広告戦略を構築できます。

屋外広告効果最大化サービス - 人流予測モデル

Prediction Models

人流予測モデルの基盤

当サービスでは、複数の先進的な人流予測モデルを活用し、各広告ロケーションに最適なモデルを選定します。 これにより、約5～10%の誤差内で高精度な人流予測が可能になります。

センサーに頼らない革新的アプローチ

本プロジェクトでは、従来の物理センサーやスマートフォンのリアルタイムデータに代わり、 人口動態データ地域ごとの人口分布や年齢構成、時間帯による人口の変化など、人の分布や移動に関する統計データや 地図上の基本情報道路網、公共施設、商業エリアの位置情報などの地理情報システム（GIS）データを活用して、 各地域の基本的な人の動きを予測します。

このセンサーレスアプローチにより、物理的な計測機器の導入・保守コストを削減しながら、 地域の人口分布や交通の流れを踏まえた、シンプルで堅牢な予測が可能となります。

主要モデルの予測精度比較

入力データ
処理フロー
出力結果

モデルの入力データ

各予測モデルは、以下のような基礎データを入力として活用し、高精度な人流予測を実現します。 これらのデータは定期的に更新され、予測精度の向上に貢献します。

人口動態データ
地図情報
道路網情報
施設分布データ
時間帯別統計

データ処理フロー

入力されたデータは複数の処理段階を経て、高精度な人流予測に変換されます。各モデルで共通する処理フローを以下に示します。

データ処理パイプライン

予測出力結果

各モデルから出力される予測結果は、視覚的なヒートマップやフロー図として表示されます。これにより、広告効果の検証や最適な配置場所の決定が可能になります。

人流ヒートマップ
移動経路予測

MODEL DETAILS

各予測モデルの特徴

ST-ResNet

空間時間残差ネットワーク

都市やエリアをグリッド状に分割し、各エリアの人の出入り（流入・流出）を学習するモデルです。複数の残差ネットワークを組み合わせることで、時間的・空間的な依存関係を効果的に捉えます。

5-10%
予測誤差
30分
時間粒度
広域
空間範囲
適用例
  • 大規模な交差点の混雑予測
  • 駅前広場の人流分析
  • 商業エリア全体の動態把握
  • イベント時の広域人流予測

DCRNN

拡散畳み込みRNN

道路や通路など、地図上のネットワーク構造を活用し、各ルートの移動パターンを予測するモデルです。拡散過程に基づく畳み込み操作と再帰型ニューラルネットワークを組み合わせています。

5-10%
予測誤差
5分
時間粒度
経路
空間範囲
適用例
  • 定型的な通勤ルートの予測
  • 主要道路の交通量分析
  • 通路上の広告設置最適化
  • 交通広告の効果予測

Graph WaveNet

グラフウェーブネット

地図上の隣接性（例：道路網の連結関係）を活用し、見えにくい隠れた関係性も自動学習することで、複雑な経路の分岐や合流を予測するモデルです。ウェーブレット変換とグラフ畳み込みを組み合わせています。

5-8%
予測誤差
5分
時間粒度
複雑
空間範囲
適用例
  • 複雑な交差点の経路選択予測
  • 合流点での人流分析
  • 都市部の複雑な経路予測
  • ロードサイド広告の配置最適化

GMAN

グラフ多重アテンションネットワーク

複数の注意機構を組み合わせ、過去の移動パターンから未来の動向を深く関連付ける先進のモデルです。空間的および時間的な注意機構の両方を活用して高精度な予測を実現します。

約5%
予測誤差
5分
時間粒度
多地点
空間範囲
適用例
  • イベント時の人流急変予測
  • 広告効果の変動把握
  • 多地点間の移動パターン分析
  • 屋外デジタルサイネージの効果予測

STGCN

時空間グラフ畳み込みネットワーク

地図上のネットワーク全体の流れを捉えるモデルです。時間軸と空間軸の両方で畳み込み操作を行い、交通ネットワークや歩行者ネットワーク全体の動きを効率的に学習します。

数%
予測誤差
分単位
時間粒度
狭域
空間範囲
適用例
  • 駅ビル内の人流予測
  • 商業施設内の移動パターン分析
  • 狭い環境での詳細な人の動き把握
  • 屋内広告の最適配置

Social-LSTM

社会的LSTM

個々の歩行者の軌跡や滞留動作の予測に特化したモデルです。人々の社会的な相互作用を考慮した長短期記憶（LSTM）ネットワークにより、個人の移動パターンを高精度に予測します。

数%
予測誤差
秒単位
時間粒度
個人
空間範囲
適用例
  • 駅構内での個人の行動予測
  • 商業施設内の立ち止まりパターン分析
  • 広告接触による行動変化の予測
  • デジタルサイネージ前の滞留時間予測

広告設置場所・広告内容ごとの最適モデル選定

広告の設置場所や内容に応じて、最適なモデルを選定することで、より高精度な効果予測が可能になります。

広告設置場所 最適モデル 選定理由
ロードサイド広告・屋外看板 Graph WaveNet GMAN 広域の移動ルートや、通行経路の合流・分岐を正確に予測するため
交通広告（駅・電車内など） DCRNN 通勤や通学ルートなど、定型ルートの予測に優れているため
駅ビル広告・屋内広告 Social-LSTM STGCN 個々の歩行者の動きや滞留行動を詳細に予測できるため
商業エリア全体 ST-ResNet 広域のエリア全体の人の出入りを効率的に予測できるため
イベント会場周辺 GMAN ST-ResNet 急激な人流変動を捉え、イベント特有の移動パターンを予測できるため
屋外広告効果最大化サービス - 広告効果シミュレーションモデル

Simulation Model

広告効果シミュレーションモデル

人流予測だけでなく、広告の設置による効果をシミュレーションすることで、 定量的な広告効果の評価が可能になります。

経路選択のマルコフ連鎖モデル

マルコフ連鎖モデル現在の状態から次の状態への遷移確率に基づいて将来の状態を予測する確率モデルは、 人々の移動パターンを確率的に表現する手法です。各移動ポイント（交差点、施設入口など）を「状態」として捉え、 人々が次にどの経路を選択するかを確率で表します。

通常の経路選択確率は、地図上の構造情報と人口動態から算出される移動パターンに基づき統計的に導出されます。 このモデルにより、人々の自然な移動経路を数学的に表現することができます。

マルコフ連鎖モデルの特徴

  • 各移動ポイントから次のポイントへの移動確率をマトリックスで表現
  • 過去の移動履歴に依存せず、現在地点のみから次の移動を予測（マルコフ性）
  • 地図情報と人口動態データから基本的な移動確率を算出
  • 広告の設置により移動確率が変化することをモデル化

広告魅力度スコアの導入

広告の効果を定量的に評価するため、当サービスでは「広告魅力度スコア」という概念を導入しています。 各広告には、広告内容（静止画、動画、インタラクティブ等）に応じた視認性、注目度、SNS拡散性などを 総合して算出した魅力度スコアを付与します。

スコアが高いほど、その広告は人々の移動経路に影響を与え、該当エリアでの立ち止まりや経路変更を促進します。 これにより、広告効果を数値で測定し、最適な広告配置や内容を選定することが可能になります。

広告タイプ 視認性 注目度 拡散性 総合スコア
静止画広告（標準） 0.6 0.5 0.2
0.45
動画広告 0.8 0.7 0.4
0.65
インタラクティブ広告 0.9 0.9 0.7
0.85
デジタルサイネージ（大型） 0.9 0.8 0.5
0.75
AR/VR広告体験 0.7 1.0 0.9
0.90

広告タイプ別の平均魅力度スコア比較

広告効果の数式モデル

広告設置による人々の経路選択確率の変化を数学的に表現するため、以下の数式モデルを導入しています。 このモデルにより、広告の魅力度スコアが人々の行動にどのように影響するかを定量的に計算することができます。

P̃ij = Pij + α × Wj × f(i,j)
この数式は、広告設置後の経路選択確率（P̃ij）が、通常の経路選択確率（Pij）に 広告の影響度を加えたものとして表現されることを示しています。広告の影響度は、広告の魅力度スコア（Wj）と 距離や視界条件などの環境要因（f(i,j)）、および調整係数（α）の積で算出されます。
Pij
地図情報と人口動態から算出された通常の経路遷移確率
Wj
広告の魅力度スコア（0.0〜1.0の値）
f(i,j)
距離や視界条件を反映する減衰関数
α
全体の効果を調整するためのパラメータ

シミュレーション例：駅前交差点のデジタルサイネージ

実際の広告効果シミュレーションがどのように機能するか、具体的な例を見てみましょう。 以下は、駅前交差点にデジタルサイネージを設置した場合のシミュレーション結果です。

通常時（広告設置前）
広告設置前のシミュレーション
60%
直進率
40%
曲がる率
5,000
通過人数/時
100%
基準滞留率
広告設置後
広告設置後のシミュレーション
50%
直進率
50%
曲がる率
5,000
通過人数/時
120%
滞留率変化

期待効果

高魅力度のデジタルサイネージ広告（例：動的映像やインタラクティブ要素を含む）を設置することで、 以下のような効果が期待されます：

  • 直進率が60%から50%に変化
  • 曲がり率が40%から50%に増加
  • 広告周辺での立ち止まりが20%増加
  • 広告接触者の増加により、店舗誘導やオンラインアクションが促進
  • ROIが最大40%向上する可能性
屋外広告効果最大化サービス - 適用事例・ケーススタディ

Case Studies

適用事例・ケーススタディ

当サービスの実際の導入事例をご紹介します。様々な広告シーンでどのように効果を発揮するかをご覧ください。

ロードサイド広告
商業施設内広告
イベント会場広告
ロードサイド広告

駅前交差点デジタルサイネージ最適化

大手飲料メーカーA社の事例

都内の主要駅前交差点に設置されたデジタルサイネージを活用し、新製品発売キャンペーンの広告効果を最大化したいというA社の課題に対して、当サービスを活用したケースです。通行量は多いものの、効果的な広告表示方法や内容について科学的な根拠がなく、投資対効果（ROI）に疑問を持っていました。

解決すべき課題
  • 人通りは多いが、実際に広告を見ている人の割合が不明
  • 広告内容（静止画、動画、インタラクティブ）の最適な組み合わせが不明確
  • 時間帯による効果の違いが測定できていない
  • 広告の配置が人の流れに適切に影響を与えているか不明
導入前
導入前の状態
15%
広告視認率
5%
立ち止まり率
2%
行動変化率
100%
基準ROI
導入後
導入後の状態
38%
広告視認率
14%
立ち止まり率
8%
行動変化率
142%
ROI
主な成果

当サービスを活用して、人流予測と広告効果シミュレーションを実施。最適な広告内容と表示タイミングを科学的に導き出し、以下の成果を実現しました。

+153%
広告視認率の向上
+180%
立ち止まり率の向上
+300%
行動変化率の向上
+42%
ROI向上
時間帯別の広告効果最適化
時間帯別の広告効果最適化グラフ
"これまでは直感や経験に頼っていた広告展開が、科学的なデータに基づいて最適化されるようになりました。 特に時間帯や曜日による効果の違いが明確に可視化され、広告予算の効率的な配分が可能になったことで、 キャンペーン全体のROIを大幅に向上させることができました。"
A社 マーケティング部長
商業施設内広告

ショッピングモール館内広告の導線最適化

大型商業施設B社の事例

郊外型の大型ショッピングモールを運営するB社は、館内の広告スペースの価値を最大化し、 テナント誘導効果を高めるために当サービスを導入しました。広告の設置場所や内容によって 顧客の動線がどのように変化するかを予測し、最適な広告配置を実現したケースです。

解決すべき課題
  • 館内の広告スペースの価値が均一に設定されており、立地による差別化ができていない
  • 来場者の動線データはあるが、広告との相関分析ができていない
  • テナントごとに最適な広告設置場所が不明確
  • デジタルサイネージとアナログ広告の効果比較ができていない
導入前
20%
広告接触率
8%
店舗誘導率
65%
館内回遊率
100%
基準収益
導入後
45%
広告接触率
18%
店舗誘導率
85%
館内回遊率
155%
収益率
主な成果

来場者の動線データと広告効果シミュレーションを組み合わせることで、各テナントに最適な広告配置と 内容を提案。また、広告スペースの価値を場所ごとに数値化し、より適正な価格設定を実現しました。

+125%
広告接触率の向上
+125%
テナント誘導率の向上
+31%
館内回遊率の向上
+55%
広告収益の向上
広告スペース別の価値評価
"これまでは均一だった広告スペースの価格設定を、実際の人流データと広告効果に基づいて 最適化できたことが大きな成果でした。テナントからも「広告の効果が明確に向上した」と 好評で、広告収入の増加だけでなく、テナント満足度の向上にもつながりました。"
B社 施設運営部長
イベント会場広告

音楽フェスティバル広告配置の最適化

イベント運営会社C社の事例

大規模な野外音楽フェスティバルを運営するC社は、会場内の広告スポンサー価値を最大化するために 当サービスを導入しました。特定の時間帯やステージごとに変化する来場者の動きに合わせて、 最適な広告配置と内容を提案し、スポンサー満足度と広告収益の向上を実現しました。

解決すべき課題
  • 時間帯やステージプログラムによって人の流れが大きく変化する
  • 広告の効果測定が困難で、スポンサーに明確な効果を提示できていない
  • 限られた広告スペースを最適に活用できていない
  • 各スポンサーの目的（認知度向上、商品販売、会員獲得など）に合わせた最適な広告戦略が立てにくい
導入前
25%
広告接触率
10%
ブース訪問率
45%
スポンサー満足度
100%
基準収益
導入後
58%
広告接触率
22%
ブース訪問率
85%
スポンサー満足度
168%
収益率
主な成果

GMANモデルを活用して時間帯によって大きく変化する人流を予測し、各時間帯・エリアごとに 最適な広告配置を実現。スポンサーの目的別に効果的な広告戦略を提案することで、 スポンサー満足度と広告収益の大幅な向上を達成しました。

+132%
広告接触率の向上
+120%
スポンサーブース訪問率向上
+89%
スポンサー満足度向上
+68%
広告収益の向上
時間帯別の人流予測とスポンサー価値
"音楽フェスのような一時的なイベントでも、正確な人流予測と広告効果シミュレーションが可能だったことに驚きました。 特に時間帯やステージプログラムに合わせた動的な広告戦略の提案は、スポンサーからも高く評価され、 次回イベントへのスポンサー継続率も大幅に向上しています。"
C社 スポンサー営業責任者
屋外広告効果最大化サービス - 実装ロードマップ

Implementation Roadmap

実装ロードマップと導入ステップ

当サービスの導入から運用までの流れをご紹介します。 お客様のニーズに合わせた柔軟な導入プランをご用意しております。

フェーズ 1

データ収集基盤の整備

人口動態データや地図情報（GIS）を整備し、必要な統合システムを構築します。 既存データの分析と、追加で必要なデータの特定を行います。

  • 地域の人口動態データの収集と整理
  • 地図情報（道路網、公共施設、商業エリア等）の統合
  • データ前処理パイプラインの構築
  • データ品質の検証と改善
期間: 1-2ヶ月

フェーズ 2

予測モデルの実装と選定

広告ロケーションや広告内容に適応した基本学習モデルの選定とチューニングを行います。 各モデルの精度評価と最適化を実施します。

  • 6つの基本モデル（ST-ResNet、DCRNN、Graph WaveNet、GMAN、STGCN、Social-LSTM）の実装
  • 各モデルのハイパーパラメータチューニング
  • ロケーション別の最適モデル選定基準の確立
  • 精度検証と改善サイクルの実施
期間: 2-3ヶ月

フェーズ 3

統合システムの開発

人流予測モデルとマルコフ連鎖・広告魅力度スコアを組み合わせた広告効果シミュレーションシステムを連携し、 結果をリアルタイムダッシュボードで可視化します。

  • マルコフ連鎖モデルと広告魅力度スコア計算ロジックの実装
  • 予測結果とシミュレーション結果の統合処理
  • 管理者向けダッシュボードの開発
  • レポート生成機能の実装
  • APIとの連携機能の構築
期間: 2-3ヶ月

フェーズ 4

パイロットテストと効果検証

複数ロケーションにおいて試験運用を行い、予測結果と実際の動向の比較・検証を実施します。 フィードバックを収集し、システムに反映させます。

  • テスト用広告キャンペーンの設計と実施
  • 予測値と実測値の比較分析
  • システムパラメータの調整と最適化
  • ユーザーフィードバックの収集と反映
期間: 1-2ヶ月

フェーズ 5

本格展開と継続改善

広告主向けにシステムを提供し、運用実績に基づいた最適プランの更新とROIの最大化を支援します。 継続的な改善サイクルを確立します。

  • 本番環境への完全移行
  • ユーザートレーニングプログラムの実施
  • 定期的なモデル更新とパラメータ調整
  • 新機能の追加と拡張
  • 継続的なサポートとメンテナンス
期間: 継続的

実装スケジュール

タスク
1ヶ月目
2ヶ月目
3ヶ月目
4ヶ月目
5ヶ月目
6ヶ月目
データ収集基盤の整備
予測モデルの実装と選定
統合システムの開発
パイロットテストと効果検証
本格展開と継続改善

IMPLEMENTATION PROCESS

導入ステップ

1

初期コンサルティング

お客様の課題やニーズをヒアリングし、最適な導入プランを提案します。 現状の広告展開状況や効果測定方法、改善したいポイントなどを詳しくお聞きします。

現状分析

現在の広告戦略や効果測定の方法、課題点などを詳細に分析します。

要件定義

目標設定や必要な機能、データ要件などを明確化します。

2

データ収集と前処理

人口動態データや地図情報、過去の広告展開データなどを収集し、分析可能な形に前処理します。 既存のデータソースを最大限に活用しつつ、必要に応じて追加データの取得も行います。

データソース特定

必要なデータの種類や取得方法、頻度などを決定します。

データクレンジング

収集したデータのノイズ除去や正規化を行い、分析に適した形に整えます。

3

モデル構築と最適化

広告ロケーションや内容に最適な予測モデルを選定し、カスタマイズします。 収集したデータを用いてモデルの学習と検証を行い、予測精度を高めていきます。

モデル選定

広告環境に最適な予測モデル（ST-ResNet、DCRNN、Graph WaveNetなど）を選定します。

パラメータ調整

モデルのパラメータを調整し、予測精度を最大化します。

4

システム統合とテスト

人流予測モデルと広告効果シミュレーションを統合し、実際の環境でテストを行います。 ユーザーインターフェースの構築やAPIとの連携も実施します。

システム統合

各コンポーネントを連携させ、シームレスな情報の流れを確立します。

テスト実施

実際の広告環境でテストを行い、システムの動作と精度を検証します。

5

本番導入と運用サポート

システムを本番環境に導入し、運用を開始します。導入後も継続的なサポートやモデルの更新、 システム改善を行い、効果を最大化します。

ユーザートレーニング

システムの操作方法や結果の見方など、効果的な活用法をトレーニングします。

継続的改善

定期的なモデル更新や新機能の追加、パフォーマンス最適化を行います。

運用フローの概要

データ収集

人口動態データや地図情報を継続的に収集・更新

予測分析

最適モデルによる人流予測と広告効果シミュレーション

最適化提案

広告配置や内容の最適化プランを提案

効果測定

実施結果の分析とROI評価

よくあるご質問

導入にあたり、どのような準備が必要ですか？

主に以下の準備をお願いしています：

  • 現在の広告展開状況や効果測定方法に関する情報
  • 対象エリアの地図情報や過去の人流データ（お持ちの場合）
  • 過去の広告キャンペーンの実績データ
  • システムを運用する担当者の選定

ただし、これらの情報がすべて揃っていなくても導入は可能です。初期コンサルティングの段階で、 お客様の状況に合わせた最適な導入プランをご提案いたします。

導入にはどのくらいの期間がかかりますか？

標準的な導入期間は約4〜6ヶ月です。これには初期コンサルティングからシステム構築、テスト、 本番導入までを含みます。ただし、お客様の要件やデータの状況によって期間は変動します。 特に急ぎの場合は、機能を段階的に導入するアジャイル方式でも対応可能ですので、ご相談ください。

既存のマーケティングシステムとの連携は可能ですか？

はい、可能です。当サービスはAPIを通じて外部システムとの連携が可能なアーキテクチャを 採用しています。広告配信システム、CRM、マーケティングオートメーションツールなど、 様々なシステムとの連携実績があります。具体的な連携方法については、 初期コンサルティングの段階でご相談ください。

導入後のサポート体制はどうなっていますか？

導入後は、以下のサポートを提供しています：

  • 定期的なシステムメンテナンスと性能最適化
  • モデルの定期更新と精度向上
  • 操作方法や分析結果の解釈に関するサポート
  • 月次レポートの提供と改善提案
  • 新機能の追加や拡張に関するコンサルティング

サポートプランは標準、プレミアム、エンタープライズの3種類をご用意しており、 お客様のニーズに合わせてお選びいただけます。

小規模な広告キャンペーンでも効果はありますか？

はい、小規模なキャンペーンでも十分な効果が期待できます。むしろ、限られた予算や 広告スペースを最大限に活用するという点では、小規模キャンペーンこそ科学的なアプローチの 恩恵を受けられると言えます。規模に合わせた導入プランもご用意しておりますので、 まずはお気軽にご相談ください。

データドリブンな広告戦略で成果を最大化

当サービスの導入に関するご質問や詳細な資料のご請求など、お気軽にお問い合わせください。 専門コンサルタントが貴社の課題に合わせた最適なソリューションをご提案いたします。

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