なぜコンバージョンになったのかを深く検証する
公開日: 2015年7月21日
リスティング広告は様々な業種・業態で活用出来る広告ですよね。
（広告費の掛け方にもよりますが）毎日数十、数百とバンバンコンバージョンを獲得出来るものもあれば、月に数件しか獲得出来ないというものもあります。
どこにコンバージョンを設定するかなど、リスティング広告に限らずマーケティング活動全体に対するリスティング広告の使い方にもよって変わってきますが、数多くコンバージョンが獲得出来るのであれば、その数値を元に、言葉は悪いですが、”あまり深く考えずとも”改善を行い、費用対効果を高めていく事が可能です。
ですが、月に数件しかコンバージョンを獲得出来ないという場合、小手先の改善では先細りするだけでなかなかうまくいかない、という場合もありますよね。
もちろん、コンバージョンを「購入完了」や「お問い合わせ完了」など、ウェブサイトの採取的な目標以外のところにも設けて、別の成果指標から最適化をしていくという方法もありますが、そういった事が出来ないという場合、「1件1件のコンバージョンを深く考察し、改善施策に繋げていく」という事が大切になってきます。
「なぜこのキーワードでコンバージョンに至ったのか？」、「なぜこの時間帯だったのか？」、「なぜこのデバイスだったのか？」など、計測された数値から、”どうしてコンバージョンに至ったのか”という仮説を立て、その仮説に基づいた最適化をしていく必要があります。
リスティング広告の管理画面では基本的な広告の数値（表示回数やクリック数、コンバージョン数など）から、細かい数値までデータとして見ていくことが出来ます。
一見、関係の無さそうな意味のないものだと思われるデータでも、見方、視点を変える事で、仮説を決定付けるような、とても有益なデータになることもあるので、コンバージョンとなったデータを深く深く見ていく事は非常に重要な事だと考えています。
これにもう一歩踏み込んで、「コンバージョンとなったユーザーはどういたユーザーだったのか」を把握する事が出来れば尚更いいですよね。
「お問い合わせの内容はどんな内容だったのか？」、「年齢、性別は？」、「お問い合わせの結果、成約に至ったか？断られたのか？」など、そういった情報も共有する事が出来れば、さらに精度の高い、”求めていたお客様”へピンポイントでアプローチ出来る改善のヒントが得られると思います。
リスティング広告を運用している担当者が、実際にお問い合わせなどのアクションを起こしたお客様と接する事がない環境に置かれている場合、そういった情報共有が出来る体制を作っておくというのも、より成果を上げていく事が出来るポイントなのかもしれませんね。
株式会社アイエムシー 大塚雅と重
