インフルエンサー管理・選定プラットフォーム【インターネット広告】 
インフルエンサーのフォロワー属性（年齢、性別）、エンゲージメント率、過去のPR実績などを分析・管理し、案件に最適な人物を選定するプラットフォーム（Cast Me, BitStar等）を導入する施策です。感覚的な選定から脱却し、データに基づいたキャスティングを行います。
 職種 |
情報システム |  施策難易度 |
★★★☆☆ |
|---|---|---|---|
 業界① |
広告・出版 |  目的 |
選定精度向上 |
| 業界② |
インターネット広告 |  対象 |
キャスティング 営業 |
 費用 |
100〜1000万円 |  実施期間 |
60 |
主なToDo
- 自社の案件要件（コスメ、20代女性向け等）でデータベースを検索する
- 候補者のフォロワー偽装（フォロワー買い）がないかチェックする
- 案件進行管理機能を使って、投稿確認や支払いを効率化する
期待できる効果
属性データに基づいたインフルエンサー選定により、PR投稿のエンゲージメントと広告効果を最大化。感覚に頼らないキャスティングにより、ターゲット層への確実なリーチと、ブランドとの親和性が高い施策を実現します。
躓くところ
フォロワー数などの見かけの数値に隠れた「フォロワー買い」などの不正を見抜くための継続的なモニタリングが必要です。また、インフルエンサー個人の不祥事による炎上リスク（レピュテーションリスク）への対策が課題です。
狙えるチャネル
