2023.05.24 コラム
【データ活用】CDPデータを活用してCPA改善！
データを活用した施策の重要性
日々変化する環境に、臨機応変に対応するためにはスピーディーな施策のPDCAが求められます。
環境が常に変化する現代社会において、企業はその変化に応じて柔軟かつ迅速に対応する必要があります。
長期的なビジョンや戦略を持つことは重要ですが、それだけでは対応しきれない課題やチャンスがあるため、短期的な施策の策定・実行・検証が重要です。
＜短期的な施策を行うメリット＞
| ・時間、予算にも制限があるため、結果が早く出る ・顧客のニーズに素早く対応できるため、競争優位性を獲得することができる ・短期的な施策であるため、リスクを最小化することができる |
このように、短期的な施策を行うのは重要であり様々なメリットがあります。
短期的な施策の作り方
短期的な施策を行うにあたってどのように進めれば良いのか、順を追ってご説明します。
- 課題の洗い出し
「解決すべき問題を明確にし、その原因を分析」
外部環境の影響か、自社環境の影響かなど、あらゆる要因を想定し仮説立てを行います。
また具体的にどのような問題があるかはデータを活用し探ります。 - KPI/ゴールの設定
「解決すべき課題の明確な目標を設定」
課題が明確になったら、次に目標を設定します。
過去の施策結果なども参考に、何を達成したいかを明確化することで施策中のモニタリングや評価が行いやすくなります。 - 施策の検討・設計
「目標を達成するためにどのような施策が効果的かを検討・選択」
準備期間も考慮し、短期的に（直ぐにでも）実行がしやすい施策を検討します。
また、課題解決のために事前分析を行い施策の設計をします。 - 実行とモニタリング
「施策を実行し進捗状況を定期的に評価」
施策実行をし定期的に評価をする事でPDCAサイクルを迅速に回せるようになり、軌道修正を行う事ができます。
短期的な施策において重要な点は、「時間」「作業ボリューム」「手軽さ」がポイントとなります。
短期的な施策の評価の仕方
施策を行った後は迅速に施策の評価を行い、次に繋げる必要があります。
KPI達成度や経過観察等を踏まえて次の施策への改善点を洗い出します。
施策の評価と報告をするにあたって、データを抽出し、Excelで集計して、グラフ化し資料に落とし込んで報告をする・・・このような対応をするのにも時間と労力がかかり、せっかく短期的な施策を行ったにも関わらず評価に時間をかけてしまうのは勿体ないです。
そこでおススメしたいのが、BIツールを活用した評価です。
＜BIツールのメリット＞
| ・データを可視化できる ・データ分析がしやすい ・意思決定を迅速に行うことができる ・時間短縮による業務効率化を図れる |
データを可視化することで、データを一目で把握する事ができるため、傾向を掴んだり、課題の発見や深い洞察を得ることができます。
また、意思決定に必要な情報を直感的に理解できるためデータに基づいた意思決定を迅速に行うことができます。
事例紹介
それではここからは短期的施策の実行をした事例をご紹介します。
| 【事例①】CPA改善 |
■実行までの準備時間（目安）
2週間
■課題・問題
良質な顧客を単価を抑えて獲得したい
■原因
- 自社の顧客分析や前回施策の深堀に時間をかけられていない
- 施策と分析の代理店が異なりコミュニケーションが取りづらい
- 適切なターゲット層がわかっておらず、年齢と性別を長年の感で選定
→配信したい内容とユーザー層が合っていないのではないか
■目標/解決策
過去の広告配信ログ＋顧客ペルソナ×LTV分析を事前に実施し、ターゲットやメッセージを再設計することで良質な顧客を獲得し、獲得単価（CPA）の改善を目指す。
■施策の設計
ターゲットやクリエイティブ、メッセージ等を改善し具体化させる
■分析×可視化イメージ
■施策の結果
結果として、CPAを大幅に改善することができました！
これまで、マスでの配信やザックリとしたセグメントでの配信を行っていたために、1to1コミュニケーションが出来なかったものを、データを活用し適切な設計を行えばこのように短期で効果を得る事ができます。
| 【事例②】コンバージョン率改善 |
■実行までの準備時間（目安）
1.5か月
■課題・問題
ユーザーに適切な訴求ができておらず、コンバージョンを的確に把握できない
■原因
ユーザーの行動分析ができておらず、適切なアプローチができていないのではないか
■目標/解決策
コンバージョンユーザーが広告接触したメディアを把握し、効果的な網を張る（＝広告出稿する）ことで、コンバージョンの最適化を目指す。
■施策設計
個別メディア単位での分析を行うことで、コンバージョンしたユーザーの動向を深堀することができる。
これにより、どのメディアに配信をすれば良いのかの判断が可能になる。
■分析×可視化
■結果
| ・サイト来訪率 0.12% UP ・エンゲージメント率 4.6% UP ・キャンペーン応募数 155% UP ・キャンペーン応募率 0.97% UP |
結果として、自社サイト来訪率、エンゲージメント率、キャンペーン応募数（率）を伸ばす事に成功しました！
自社に興味を持ってくれそうなユーザー層がどこにいるのか、過去のデータやユーザーの行動から改善できた事例の1つです。
さいごに
今回は広告施策にフォーカスした事例のご紹介となりましたが、広告施策以外でもメルマガやアプリ配信、ウェブ接客等にも活用ができます。
データを有効的かつ適切に活用することで、短期であっても改善が見込める事が分かります。
そのためには、課題の明確化や施策設計が非常に重要となります。
DataCurrentでは、データ基盤構築はもちろん、データ活用（課題洗い出し、分析、施策設計、効果検証）支援も行っております。
短期施策を行いたいが、自社での知見がない方、課題の洗い出しから全てを担ってほしい方、一緒に進めながら社内の内製化もサポートしてほしい方、DataCurrent社へお気軽にお問い合わせください。
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