本動画では、小川氏が従来のKPIに捉われず、Webサイトやビジネスの本質を改善し、新たなマネタイズの基盤を構築する方法をご紹介しております。

従来のKPIの課題：

従来のWebサイト分析では、ページビュー数、ユーザー数、滞在時間、コンバージョン数などのKPIが重視されてきました。これらは重要な指標ではあるものの、それだけにフォーカスすると結果に限界が生じることがあります。

新たなアプローチ：

• ユーザーの興味関心度に注目
• ユーザー行動の可視化と分析
• ユーザー満足度を引き上げ、質の高いユーザーの育成に注力

これらのアプローチは即効性に欠けるかもしれませんが、中長期的にはビジネスを成功へと導く力となります。既存のKPIと並行して運用することで、効果的な成果が期待されます。

どのようなユーザーを増やしたいかを考え、そのユーザーを軸にした施策を展開することが重要です。ユーザーの質を重視したKPI戦略が、顧客満足度と企業の成果を一段と引き上げます。

Piano Analyticsのデモリクエスト

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世の中に広く使用されている分析ツールでも、あたりまえのようにデータサンプリングを基に分析が行われておりますが、実は潜在的な危険性や経済的リスクがあることはご存知でしょうか。

アナリティクスにおけるデータサンプリングとは？

データサンプリングは、トラフィックデータの一部を分析し、全体的な結果を推定する手法です。全データを収集するのではなく限定的なサンプルデータのみにアクセスしています。つまり、既存のパターンに基づいた推定データなのです。

データサンプリングのメリットは、レポーティング結果の迅速な作成、より大きなデータセットに含まれる有意義で価値のある情報を引き出せることです。

データサンプリングの仕組みとは？

データサンプリングは「確率サンプリング」と「非確率サンプリング」の２つのカテゴリーに分けることができます。

• 確率サンプリングとは、さまざまな統計的手法（層別サンプリング、系統的サンプリング、多段階サンプリング、クラスター・サンプリングなど）を使って、より大きな母集団からランダムにサンプルを選ぶことを言います。データセット内のメンバーに番号を割り振り、上記の自動処理でランダムに選択することで、セット内のすべてのメンバーが平等に選択されるようにします。確率サンプリングを使用することで、母集団の部分的な代表サンプルを取得できます。特定の系統誤差やサンプリングバイアスを除去し、信頼性が高くなる傾向があります。
• 非確率サンプリングは、ランダムではなく、分析者の主観的な判断に基づいてサンプルを選択するサンプリング手法です。これによりランダム化がなくなるので、母集団のメンバーそれぞれの選択される確率が不平等なサンプリング方法です。非確率サンプリングでは、より大きな母集団を正確に示すサンプルが作成される可能性は低いですが、複雑性が低く、よりスピーディで安価というメリットがあります。

Googleアナリティクス（以下GA）の無料版は確率サンプリングを使用し、データは集計され、ランダムなデータセットとして利用されます。つまり、オーディエンス、ユーザー獲得、ユーザー行動、コンバージョンのレポートなど、G Aが提供する標準レポートは、すべてサンプリングされたデータに基づいています。カスタムレポートを作成する際にもGAのデータはサンプリングされます。そのため、作成されたレポートがトラフィック全体を表しているのか、または企業に価値のあるトレンドが表示されているのかがわからず、また、選択されたデータセットが正確な情報を提供しているのかどうか確認のしようがありません。ダウンストリームの可視性の欠如は意思決定を妨げ、ビジネスの効率化に直に影響を与えてしまいます。特に大企業ではそれが顕著に現れます。Googleがユーザーにプレミアムオファーへのアップグレードを推奨するのはこのためです。

データサンプリングにより制限されてしまうこと

1. 代表的サンプル

統計学上では、行動データの母集団が研究される場合に、サンプルは常に代表的サンプルでなければならないという標準的なルールがあります。代表的サンプルとは、より大きな集団の中の少量または部分集合と定義されており、より大きな集団と同じ性質と比率を表しています。そのサンプルを制限してしまうと、データがすでに予測されているため、実際に起きているパターンを捉えることができず、データ全体で分析していれば獲得できるはずの情報を逃してしまう可能性があります。

例：貴社のウェブサイトの月平均PV数が５千万で、1日平均セッション数が5万の場合、サンプリングは月で１千万PV、1日で1万前後のセッションに制限される可能性があります。この状態では全データを正確に把握することは不可能であり、ウェブサイトが成長すればするほど、レポートの不正確さは増すことになります。

2. サンプルデータの制限

サンプルデータは日々異なるため、データサンプリングは累積データを含みません。つまり、月次、四半期、年次の累積結果も表示されることはないのです。実際の例をいくつか挙げてみましょう。

例１：サンプルデータ（クォータ）が集まった時点で データ収集は終了する

貴社の制作部門が水曜日と金曜日の午後5時に限定オファーを含むキャンペーンをサイト上で実施したとします。水曜日の午後6時にサンプルデータが必要量に達した場合、キャンペーン後のデータは1時間分のみ分析の対象となります。金曜日、午後4時にサンプルデータの必要量に達した場合は、午後5時のキャンペーン後のデータは一切含まれることはありません。キャンペーン後のサイト訪問者の行動はキャンペーン前と大きく異なったとしても、それらが分析対象になることはありません。

更に火曜日の朝にニュースレターを配信するとして、火曜日のサンプルデータ（午前11時に必要量に到達）と水曜日、金曜日のサンプルデータを比較や追加することもできません。

これは、1ヶ月の累積PV数の合計にも当てはまります。例えば、11月に２千万PV中1千万PV、12月には1億PVのうち1千万PVしか分析対象にならなかった場合、獲得した２千万PV（11月と12月の獲得データの合計）は明らかに、実際の合計の１億２千万PVを象徴したものでないことがわかります。また、平均PV数を出すこともできません。

例２：サンプリングデータの一部のみを使用するケースがある

次に、貴社のサイトで400万のPV数と36万のセッション数が履歴に表示されていたとします。クォータサンプリングの調査枠はそのうちの70％のデータを収集するとして、これは時期による変動に大きな影響を受ける可能性があります。例えば、12月のトラフィックが他の月の2倍である場合、70％のデータでは大きすぎるため、収集するデータの数値を35％まで落とします。つまり、35% の制限に達するとデータ収集がストップしてしまうので、例えば2月が通常の半分のトラフィックである場合に、実際のデータが制限値を下回るため、サンプリングの意味がなくなってしまいます。

包括的データセットの重要性

企業のアナリティクス・ソリューションは、ユーザーが貴社のデジタル・プラットフォームで行うすべてのアクションを、いついかなる時も収集し、測定できなければなりません。また、戦略的な分析が必要となる大量のトラフィックが発生する期間 (割引期間や大規模なキャンペーン時等) には、ソリューションがすべてのデータを見逃さずに収集できることがさらに重要です。

例えば、大規模なプロモーションを行っていて、キャンペーンにウェブサイトへのトラフィックを増やすためのテレビCMが含まれているとします。テレビCMの放映後数分で貴社サイトへの訪問数が急増しますが、アナリティクス・ソリューションの収集サーバーは大量のトラフィックに対応できず、収集エラーが生じてしまうと、大量のデータを逃すだけでなく、テレビCMが意図した結果をもたらしているかどうか、ROIをどの程度生み出しているかなど重要な情報を知り得ることができません。保持しているデータがサンプルデータのため、不完全で不正確なキャンペーンパフォーマンスの結果が表示されてしまいます。

企業が保持するデータは、社内のあらゆる部署からの多種多様な質問に答えられるように、包括的でかつリッチな情報を持っていなければなりません。

質問例）

• 特定の場所と時期における各キャンペーンの成果は？
• 特定の製品におけるキャンペーンの成果は？
• スマートフォンユーザーとデスクトップユーザーの間で、特定の製品の売上はどのように比較されたのか？

位置情報や使用しているデバイスのデータなど、特定の情報が抜け落ちている場合、重要な項目が全体像から欠けてしまうことになります。

データサンプリングを回避するために、どのような解決策があるでしょうか？

小規模のサンプルデータセットを使用すると、組織内の意思決定に著しく悪影響を及ぼす可能性があります。サンプリングされたデータは一般的な傾向を知ることはできますが、サンプルが小さければ小さいほど正確なものではなくなります。特に小規模なデータで詳細な分析を行うときに、その傾向は顕著になります。

データドリブンな意思決定が正確であるためには、完全で包括的かつ十分にリッチな情報を持つデータに基づいていなければなりません。そのため、アナリティクスツールは必要なデータをすべて収集し、さらにこのデータに基づいたアクションを起こすための適切な処理とエンリッチメントを提供する必要があります。データが欠落していたり破損していたりすると、現実を完全に反映していない偏った情報に基づいて戦略的な意思決定がなされるリスクがあります。

Pianoはデータサンプリングを一切使用しないため、完全で信頼できる正確な情報に基づいて意思決定を行うことができます。

包括的データの5つの基準

• データサンプリングなし：データサンプリングは一般的な傾向を追うことはできても、サンプルが小さければ小さいほど、現実を反映するものではありません。
• データ管理手順： 優れたデータガバナンスの不可欠な要素のひとつとして、定期的な手順（自動テストなど）により、すべてのタグの存在を確認することができます。
• 徹底された監査：特にサイトやアプリに重要な変更を加える場合は、必ず実施する必要があります。
• サービス契約（SLA）： ウェブ解析プロバイダーは契約上、100%に近いデータ収集率を保証する義務があります。
• ドメインファーストの測定：独自のドメイン名を使用した収集ソリューションを使用して、アドブロッカーまたはITPによってブロックされたトラフィックを回復します。

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It’s no secret that publishers and their advertising partners are becoming more reliant on customer data platforms and other technologies to unify audience and customer information. Why? Because when publishers succeed at that step, their advertising partners also get a lift. They are able to strengthen and diversify campaign performance via audience, contextual, lookalike and cross-device targeting, retargeting and highly detailed reporting on performance — all with the help of their supporting brands and agencies.

Not to mention, their audience gets a much more relevant and personalized experience.

The ever-changing landscape of publishing means that these companies not only have to “keep up with the Joneses” but find ways to unlock new revenue streams, such as the ability to offer valuable and privacy-compliant data to advertisers and third-party partners, develop subscriptions and more.

To meet that challenge, publishers are focusing on the plethora of contextual data their pages can generate as third-party cookies fall away. They’re also parsing diverse data sets, including website analytics, email subscriber lists, registration information, third-party demographic info, purchase histories and more.

So, we wanted to understand how they were thinking about this, meeting these needs and thinning about the future.

To further explore how data-management-related offerings and relationships are evolving, Digiday and Piano surveyed hundreds of publishers, brands and agencies. This new report dives into how publisher teams are collecting, unifying, segmenting and analyzing data as privacy regulations increase and advertiser expectations expand, as well as the challenges they’re facing along the way and the advantages they’re presenting to the brands and agencies with which they work.

This report is ungated and complimentary. We hope you enjoy its findings as much as we did.

Read the report

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「i」は、この成長を活かし、さらなるサービスの充実を図るため、適切なデータを収集してユーザー理解を深め、会員登録と有料購読の戦略を立案しましたが、この新しい戦略を成功させるためには、デジタル部門はユーザーの特徴、サイト内での行動、サイト滞在時間、再訪のタイミングなどに関して理解する必要がありました。

そこで、Piano製品であるComposerと連携し、リアルタイムデータに基づいて、ユーザーがどこで会員登録するかをピンポイントで特定しました。これによって、ロイヤルユーザーがどのようなコンテンツに個人データを提供するかを理解することができ、編集部門はユーザーのエンゲージメントを促進するコンテンツ制作に注力することができるようになりました。

また、Composerのプロペンシティモデリングの活用で、ロイヤルユーザーを見つけ出し、カスタマージャーニーの早期の段階で会員登録へと促しました。ロイヤルユーザーをターゲティングすることで、コンバージョン率と有料会員が増加しました。

詳細は以下よりdmgMedia社の事例記事をご覧ください。

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パブリッシャーは、最近解約した会員や解約しそうな会員に対して、限定的に対応するのではなく、より広範囲に渡るユーザーエクスペリエンスの最適化に注力しています。Pianoの調べでは、解約が最も多い時期はサブスクリプション（以下サブスク）開始直後、そして数日～数週間後であることがわかっています。

多くのパブリッシャーは顧客ライフサイクルの中で、解約のハイリスクフェーズを念頭におき、リテンションを促進するためにカスタマージャーニーを最適化するマーケティング戦略や施策を実行しています。

DigidayとPianoによるこのパブリッシャーガイドでは、有料会員のカスタマージャーニーにおける、特に解約リスクの高いポイントに焦点を当て、解約防止やリテンションを高める効果のあるアプローチを紹介しています。

ダウンロードはこちら

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PianoのA/Bテストを活用し、コンテンツやユーザーエクスペリエンスの好みを把握と、複数のテストを繰り返すことで、コンバージョンとリテンションのファネルを最適化しました。

その結果、Inc42は以下を達成しました：

• 月間平均売上高が100％増加
• 定着率が43％増加
• インドの他のビジネス情報誌と比較し、定期購読料が200%アップ

ベストプラクティスの詳細は下記よりご覧いただけます。

ベストプラクティスを見る

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最新のサブスクリプション・パフォーマンス・ベンチマークレポートでは、会員登録の阻害要因の克服や、無料登録ユーザーを有料会員へと導く過程のほか、アクティブユーザーのエンゲージメントの維持、解約率の軽減に至るまで、カスタマージャーニー全体でのユーザー行動を調査しています。

​​本レポートでは10の重要なデータと分析結果について解説しています：

• ユーザーエクスペリエンスはコンバージョンに影響を与えます。現在、デジタルオーディエンスの65%はモバイルデバイスを使用しており、有料オファーのクリック率はモバイルの1.46%からデスクトップの1.53%まで様々ですが、有料オファーの42.4%がデスクトップで完了するのに対し、モバイルではわずか19.7%です。優れたユーザーエクスペリエンスを実現するためには、ユーザーが課金プロセスの途中で離脱してしまわないように、技術面での阻害要因を最小限に抑えることが重要であることが浮き彫りになっています。

• 適切なアルゴリズムがあれば、大きな効果が期待できます。自動最適化されたコンテンツ・レコメンデーション（おすすめ記事）は、手動で設定したレコメンデーションよりもCTRの中央値が60%上昇します。

• 会員登録はコンバージョン率向上に貢献します。1年間のコンバージョン率は、わずか0.5%から12%以上と幅がありますが、最もパフォーマンスの高いサイトは、有料コンバージョンへのステップとして会員登録施策を実行しており、アノニマスユーザーのコンバージョン率がわずか0.22%であるのに対し、会員ユーザーのコンバージョン率は9.88%と、45倍もの差があります。

• オムニチャネルがコンバージョンを高め続けています。検索とSNSの両方からサイト訪問したことのあるユーザーのコンバージョン率は、単一チャネルのユーザーよりも10倍高く、チャネルを横断して構築されたエンゲージメントとロイヤリティは価値がより高いことが改めて証明されました。

有料会員専用コンテンツを含む、コンテンツに対するユーザーの需要は、新型コロナウイルスの大流行に後押しされ過去最高を記録しましたが、業界の成長はまだ終わってはいません。コロナ後に獲得したユーザーの維持、そしてさらなる成長のためには、メディアはデータドリブンな戦略で顧客体験を向上させる必要があります。
本レポートは、これらの興味深いデータを集めただけのものではなく、エンゲージメント、コンバージョン、そして安定した、持続可能な成長を促進するために、役に立つ知見を集めたものです。

2021年版のレポートをご覧になって比較していただくこともできます。

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米国のリサーチ企業Gartnerによると、システムへの支出は2022年までに5,720億ドルを超え、2021年から10.6%増加する見込みです。多くの企業がデジタル化への対応を迫られる中、生き残りへの鍵は、自社メディアのプラットフォーム開発の際に、どれだけ自社ビジネスに適切な開発ができるかにかかっています。

自社でシステム開発を行い、課題を解決できる場合には、企業は以下の質問について明確に回答できるようにするべきです。

• 企業が直面している問題の規模はどのくらいか
• 何らかの自社ソリューションをすでに持っているか
• 同じ課題を解決した経験があるか
• 最終的に解決したい具体的な課題は何か
• 自由に使える予算はどのくらいか

これらの回答次第で、自社でソリューションを構築するか、外部ベンダーのソリューションで解決するのかが決まります。

以前は、開発に必要となるエンジニアや十分なリソースがある企業のみが、社内でシステムを設計・構築していましたが、現在ではクラウドプラットフォームの利便性やIT、エンジニアの技術が大幅に向上したことから、更に多くの企業が、社内リソースを利用してシステム構築を行っています。

そして既製のシステムも、データの収集、処理、活性化をカバーするエンドツーエンドのカスタマイズ機能を備え、これまで以上に利用しやすくなりました。しかしこれらのシステムにはどうしても両立することのできない、機能的そして経済的な要素が存在しています。様々な要素を総合的に考慮した上で、自社で構築するのか、既成のシステムを利用するのかを決定する必要があります。

その決断を下す際に考慮すべき５つのポイントを以下でご紹介いたします。

1. コスト

自社でソリューションを構築する方向で検討している場合は、関連するすべての支出や技術的負債、そしてリスクを理解することが重要です。そして外部ベンダーのソリューションを利用する場合のメリットとデメリットについても検討し、比較する必要があります。

構築 – 自社で構築する場合は、プロジェクトのコスト全体を負担する必要があります。これには、初期構築費用などの経済的コストだけではなく、継続的なサポート、バグ修正、アップグレード、プラットフォーム移行、ソフトウェア業界のトレンドの追及など、時間的、肉体的、精神的、頭脳的なコストが含まれます。

また、市場やニーズの変化に伴い、継続的に機能や特徴を追加していく必要があります。現在直面している問題に対するソリューションを構築しても、取り組みや課題は変化し、拡大するため、追加のソリューションを構築する必要があり、その繰り返しとなることが考えられます

全てのコストは決して一時的なものではないことを念頭に置くと良いでしょう。

購入 – 外部委託の際に最も重要なことは、自社のニーズに合ったベンダーを選択することです。自社特有のニーズを中心とした設計と、ニーズの変化に合わせてソリューションも進化させることができるベンダーが理想的です。通常は決まった価格帯が存在します。ベンダーはソリューションの構築コストを、保有する顧客全体で償却していく為、製品の構築と保守のための費用を一社で負担することはありません。そのため、想定外の高額な費用を請求されることはないでしょう。

2. 管理レベル

多くのメディア企業は、ビジネスプラットフォームに求める特徴や機能のレベルを熟知しているため、開発の際に投資することなく構築することが可能です。社内のデジタル部門は、後から追加機能が必要になる際に、そのニーズに対応するための製品アップデートや、関連するロードマップに影響がないかという課題に直面することがよくあります。

自社でプラットフォーム開発を行う場合には、次の点を考慮する必要があります：

• そのプラットフォーム開発で、どのような目標を達成しようとしていますか？
• 自社のビジネスは全体の収益向上にフォーカスしていますか？それとも広告や、ユーザーがペイウォールで課金した後の施策など、他に重視している計画がありますか？
• 過去に自社で同様のソリューション構築を行ったことがありますか？ある場合は、それは順調に進みましたか？

構築 – 自社で開発する場合、ソリューションの構築方法と、その機能を完全に管理することができます。しかし、それには大きな責任が伴い、これまでに経験したことのない課題に直面することもあるでしょう。

システム構築と、その際に生じる課題を解決したことのある、経験豊富な開発者の専門知識がない限り、開発を予定通りに進めることは非常に困難です。製品やロードマップの全てを管理することは、全く制限がないということではありません。

また、意思決定に活用できるのは自社データのみであり、業界のベンチマークやパフォーマンスに関するデータはありません。

購入 – ソリューションを購入することにより、特定のニーズに特化したデジタルビジネスプラットフォームの構築、検証における経験豊富な開発者から利益を得られます。また、専門家によるベンチマークデータに基づいたサポートを受けることも可能です。

3. メンテナンス

バグ修正にかかる時間は、企業がシステム構築を外部委託する場合に大きな問題のひとつになります。システム更新を迅速化し、外部委託先への依存を減らすには、自社の専門チームで管理するのが最も確実な方法だと言えるでしょう。

しかし、自社での管理を実行する前に以下のこと事項を考慮する必要があります：

• 社内に継続的にメンテナンスを管理する開発チームがありますか？
• そのチームは以前に同様の規模のプロジェクトに携わったことがありますか？
• ペイウォール以外にどのような特徴や機能を構築する予定ですか？
• ロードマップはありますか？

構築 – 自社ソリューションを使用する場合、新しく構築したソフトウェアに関連する全てのメンテナンスが自社の責任となります。これは、リリース管理、バグ修正、ユーザートレーニング、パスワード設定、セキュリティ、業界標準やローカル規制への準拠、新機能の構築などを意味します。また、こうしたメンテナンスには、帯域幅、コスト、スタッフの増加が必要になる可能性があります。

言い換えれば、自社でのソリューション構築は始まりに過ぎず、メンテナンスこそが最大の難関なのです。今日の市場では、システム開発をすべて自社開発することは、リソースに制限のない非常に成熟した企業にとってさえ、実行が困難であると言えるでしょう。

購入 – 外部のベンダーと手を組むことで、多数の経験豊かな開発者の専門知識を活用することができます。また、豊富な経験に基づいたベストプラクティスを備えた製品や、業界のエキスパートで編成されたチームによるサービスを利用することも可能です。

4. タイムトゥバリューの短縮

TTV（タイムトゥバリュー：顧客がソリューションの価値に気が付くまでの時間）は外部委託するかどうかを決定する際の重要な要素です。

ビジネスを迅速に進めるために、企業はできるだけ早くソリューションを導入し、結果を出したいと考えていますが、外部委託をする場合は、導入や実装のプロセスに時間がかかり過ぎてしまうリスクがあります。

以下の項目について考慮する必要があります：

• ソリューションをローンチする時期
• どのくらいの期間待つことができるのか
• 競合他社は同じ課題をどのように解決しているのか

構築 – 自社で開発を計画・実行する場合、十分に機能するユーザーフレンドリーなプラットフォームのバージョン1.0を構築するだけでも、少なくとも6ヶ月から1年はかかります。この長い時間は他のプロジェクトを停滞させ、競合他社と比較すると明らかに不利な状況に追い込まれるでしょう。

ソリューションの自社開発は時間がかかり過ぎる上に、今まで使用したことのないツールでは結果が保証されることはありません。

購入– 定評のある国際的に認められたベンダーを選択すると、TTtVを大幅に短縮させることができます。専門知識と豊富な経験を持ち、スピーディで最適化された組織を選定することが求められます。

5. パフォーマンス・トラッキング

ビジネスモデルが軌道に乗れば、パフォーマンスを簡単かつ正確にトラッキングすることが不可欠になります。自社開発を選択する前に、自社のソリューションでデータ、パフォーマンス、インサイトをどのように管理するのかを検討する必要があります。分析ツールは自社で構築する予定ですか？どのようにしてその分析ツールを他のツールと接続しますか？

構築 – ソリューションの機能を開発するだけでなく、サブスクリプションモデル（およびソフトウェア）のパフォーマンスを理解するためには、レポートと分析が不可欠です。開発、プロジェクト管理、時間、コストの面で、さらに重い負担となる可能性がある為、自社ソリューションを分析ツールに完全に統合・接続できることを確認する必要があります。

購入 – 完成したビジネスプラットフォームを購入することで、すべてのアクティビティ、トラフィックフロー、A/Bテストの結果、コンバージョン率、定着率を表示する包括的なレポートを即座に活用できます。

Pianoソリューションズの活用

Pianoは世界を牽引するメディア企業の支援をしております。その際に重視していることは、限られた予算で、チームに負担をかけることなく、いかにスピーディに結果を出すか、ということです。

「今まで５つのベンダーと契約をしていましたが、それをPiano社が一手に引き受けることで、ライセンス料と統合・メンテナンスのコスト削減に成功しました。Pianoは200人以上の開発者がメンテナンスの管理を行い、サービスの中断が軽減されるので、自社で利用できるリソースよりもはるかに多くのリソースが提供されます。」
ー Arizent社

長期的なリソースコストを削減

Piano社のソリューションを利用するということは、長期的でかつ将来を保証されたパートナーを選定することを意味しています。当社には200以上の強力な製品や開発チームがあり、優れたソリューションの提供と、プラットフォームの改良・改善に専念しており、サポートチームがお客様をしっかりとガイドしています。私たちの製品ロードマップは、カスタマージャーニー全体をカバーする、包括的かつ広範囲なものであり、これは、他社では見ることができないものです。

また、月間1,420億ページビューのデータをベンチマークとして、製品の強化や顧客とのベストプラクティスに関する意思決定に活用しています。

「Pianoにはすぐに活用できるテンプレートとセグメントがあるので、当社のデジタルチームは迅速にカスタマージャーニーを構築することができ、自社のデジタル分野の発展に成功しました。Pianoを選んだ一番の理由は、ツールの柔軟性とビジネスに合わせて拡張できる機能です。」
– The Spectator

貴社とPianoの提携が、貴社のデジタルサービスをどのように変革し、長期的な成功をもたらすことができるでしょうか。ご興味がございましたらこちらからデモのリクエストをお願いいたします。

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弊社ブースでは、製品のご案内、デモ、顧客事例をご紹介いたします。

サブスクリプションビジネスを検討されている企業様、3rdパーティCookieに依存しないマーケティング施策、Webサイト収益拡大、SNSポスティングの自動最適化などにご興味あるお客様は、弊社のスペシャリストと直接お話が出来る機会となっておりますので、ぜひ、ご来場いただければと思います！

また、簡単なアンケートに回答していただいたお客様へは、Pianoグッズをもれなくプレゼントさせていただきます。

是非、お気軽にお立ち寄りください。

◆コンテンツ東京2022概要◆

日程：6月29日（水）〜7月1日（金）
開催時間：10時〜18時
参加費用：無料
​​​​場所：東京ビッグサイト 東展示棟
PIANO Japan株式会社ブース：コンテンツマーケティングゾーン
小間番号11-24

電子版招待券はこちらから

PIANO Japan株式会社
お問い合わせ：cx-info-j@piano.io 

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