データ運用：市場の成長に向けたデータ分析の方法！

冒頭に書いた内容:

この記事は、海外のマーケティングウェブサイト Ladder から翻訳されたものです。この記事を翻訳することにした最も重要な理由は、ほとんどの人にとって、たとえ数年間働いたことがある人でも、市場の成長に対するデータ分析の意味と価値を十分に理解していないからです。

市場の多くの人が関連記事を共有していますが、視点が限られているため、全体像を直接見ることができません。最も重要なのは、簡潔でわかりやすいものではありません。しかし、この記事は包括的な視点を持っており、理解しやすいため、詳細に読む価値があります。

01.「マーケティング面の進捗状況を教えてください。」

草の根マーケティング マネージャーとして、あるとき CEO から深夜に電話があり、一見単純な質問をされました。

「そうですね、Google 広告は良いですし、私たちは今でも「オーガニック検索」から多くのユーザーを獲得しています。Facebook 広告をテストしたかったのですが… 効果が出ているようです。つまり、クリック数は多いのですが、ユーザーあたりの収益は下がっています。これはおそらく Facebook のトラフィックによるものだと思います。」

プロのヒント:仕事を続けたいなら、CEO に曖昧な答えを返す習慣をつけないでください。

より良い答えは次のようになります。

「Google AdWords とオーガニック検索は新規ユーザーの 80% を獲得していますが、前年比での成長は横ばいなので、新しいチャネルとして Facebook 広告を検討しています。これまでに 600 ドルを費やし、2.50 ドルの CPA 目標の半分の価格で新規ユーザーを獲得しています。つまり、これらのユーザーの購入額も半分になり、同じ ROI が得られます。」

素晴らしい。今それをどうやってやるんですか？

データをどのように見て計算するのでしょうか?何が重要かどうやって知るのですか?

それは適切な追跡とタグ付けの設定から始まりますが、その部分が完了したと仮定すると、大量のユーザーデータをどのように解釈するのでしょうか?

市場分析。具体的には、マーケティングファネル分析です。

02マーケティング分析プロセス

昨年、私は GrandCentralTech で市場分析に関するプレゼンテーションを行い、以下のグラフを作成しました。これらは、Google アナリティクスにログインしたときに表示されるものよりもはるかにシンプル (かつ見栄えが良い) なので、それほど威圧感がなく、理解しやすいものになると思います。

10,000 人のユーザーがいるモバイル アプリがあるとします。

すべてのユーザーが平等に扱われるべきではありません。新規ユーザーもいれば、リピーターもいます。また、少数のユーザーはすでに何かを購入して当社の顧客になっている場合もあります。

これらを分けてみましょう:

現在、基本的なマーケティングファネルが完成しました。しかし、それは私たちに何を伝えているのでしょうか?

そうですね、上記のような状況であれば、確かに多くの新規ユーザーが獲得されていますが、そのうち定着したり顧客になったりするユーザーは多くありません。

これを踏まえて、私たちは今後、コンバージョン率と維持率の向上に注力したいと考えています。

これはマーケティング分析における重要なステップです。購入サイクルの段階ごとにデータを分類するだけで、このデータを使用して戦略を決定することができます。

もし逆の状況、つまり顧客ベースは大きいが新規ユーザーが少ない状況であれば、私たちはもっと幸せになるでしょう。これは、当社が強力な製品を提供していることを示しています。

しかし、この情報から次のような疑問が湧きます。

製品がそれほど優れているのなら、なぜ成長にもっと投資しないのでしょうか?マーケティング予算を増やすことで、新規ユーザーを引き付け、コンバージョンを達成する能力は十分にあるでしょうか?

しかし、投資を始める前に、投資額を回収できるかどうか本当に確かめておきたいのです。顧客基盤をもう少し詳しく見てみましょう。

これは素晴らしいです。大多数は複数購入です。それはマーケターの夢です。

しかし、それは悪夢のようなものです。一度購入すると、二度と戻ってきません。この洞察により、市場に参入する前に、問題に対処するために製品を再検討することになるかもしれません。

もちろん、ほとんどの企業では、何かを購入する前に登録というもう 1 つの手順が必要です。何も購入しなかった人々のメール アドレスが 1,000 件あるので、売上をさらに伸ばすために CRM キャンペーンを設定する必要があるでしょうか?

CRM はこの時点では考える必要はありません。他のことはすべてやめて、4,000 件の電子メール アドレスのリストから収益を上げる方法を考えましょう。

これで、データを水平方向にセグメント化しました（マーケティングファネルなど）。このデータを見る他の方法はありますか?

データをマーケティング チャネルごとに垂直にセグメント化することで、顧客獲得において Facebook 広告に大きく依存していることがすぐにわかりました。Facebook 広告は新規ユーザーの 70% 以上を獲得しました。また、比較すると Google Adwords や App Store がいかに重要でないかもわかります。

さて、もしあなたの経験上、App Store が通常よりも多くのユーザーを呼び込んでいるのであれば、そのチャネルに重点を置くといいかもしれません。新規ユーザーの 7% が App Store への通常の貢献である場合、このチャネルでうまくやっていることがわかるので、気分が良くなるでしょう。

すべてのチャネルで同じ変換を実現したいのですか?これは基本的に起こり得ないことです。この場合、App Store は Twitter の新規ユーザーの半分しか獲得できなかったものの、リピーターのコンバージョン率は非常に高く、最終的には Twitter に匹敵するようになりました。

同様に、Facebook は依然として王者ではあるものの、リピーターの数は大幅に減少しており、ユーザーの質が低下していることを示唆しています。

しかし、ファネルの最後まで到達して初めて、真に明らかになるのです。新規ユーザーを獲得しているにもかかわらず、コンバージョン率が低いため、Facebook は Twitter や App Store よりもわずかに多くのユーザーを獲得しているにすぎません。一方、Google 広告は顧客を獲得しませんでした。

もちろん、この段階では「マーケティング費用」という概念を導入することが重要です。 Facebook に何千ドルも投資すると、おそらくその 354 人のユーザーで損失を被ることになります。 Twitter が比較的安価な場合は、予算の一部をそのチャネルに移すことを検討してください。

マーケティング分析の経験からすると、あるチャネルが他のチャネルよりもパフォーマンスが優れていることもよくあることです。だからこそ、ファネルを徹底的に分析して、どのチャネルを閉鎖し、どこに予算を振り向けるべきかを把握することが非常に重要です。

チャネル別にセグメント化するだけでなく、時間別にセグメント化することも必要です。上記のファネルのそれぞれが 1 か月分のデータを表していたとしたら、このビジネスは数か月のうちに消滅したように見えるでしょう。

これは悪い成長ではありません。上昇傾向にあるだけでなく、ファネルのすべてのステージが成長しているため、見た目は良く、この成長は長期間にわたって持続可能である可能性が高いことを意味します。

さらに良いことに、当社の顧客基盤は時間の経過とともに飛躍的に拡大し、マーケティングへの投資を増やし始めることができるという強い兆候となりました。

しかし、まだ目標から遠いのであれば、それは何の意味もありません。目標を達成できない場合は、新たな投資ラウンドの調達の失敗、人員削減、さらには破産につながる可能性もあります。

この場合、私たちは非常に満足しています。予測どおりに時間通りに目標を簡単に達成できそうです。

注意: 過去の実績は必ずしも次に何が起こるかを示す信頼できる指標ではありません。あまりに快適になりすぎて、アクセルから足を離してしまったのでしょうか?大手の競合他社が顧客を奪い始めたのかもしれませんし、あるいは当社の製品に大きな品質上の問題があったのかもしれません。

これは、データが魔法ではないことを思い出させてくれます。グラフは期待どおりに上または右に動きません。これは実際の人々の活動を抽象化したものに過ぎず、分析プラットフォームの外部で何を測定できるかを理解することが重要です。

ここでは簡略化されたチャートを見ていますが、市場分析は複雑でパターンを見つけるのが難しいことを覚えておくと便利です。滑らかなグラフが得られなくても落胆しないでください。私が目にする実際のデータのほとんどは、上記のグラフのようになります。データの解釈は、科学であると同時に芸術である場合もあります。

データに観察されるすべての不規則性にもかかわらず、何が起こっているかについて最善の推測を行う必要があります。そうしないと、このビジネスを運営できません。上記の例を見てください。ここでは、「Pirate Metrics」（頭字語 AAARRR）がビジネスにとってどのようなものになるかを示しています。

コンバージョン率と顧客が支払った平均最終収益額がわかれば、「コスト」列を計算するのは簡単です。前の段階のコストにコンバージョン率を掛けて逆算するだけです。つまり、1 回の登録が当社にとって 13.33 ドルの価値があり、訪問者の 5% が登録した場合、1 人の訪問者の価値は 67 セント (13.33×0.05=0.6665) になります。

現実の世界では、データ追跡ソリューションが不十分なため、正確なファネル数値を取得することはほぼ不可能です。ただし、少なくとも仮説（または可能な限り現実に近いデータ）がなければ、ファネル分析麻痺に悩まされることになります。

たとえば、「インプレッション」が自分にとってどれだけの価値があるかわからない場合、ブランド認知度キャンペーンを実行するかどうかをどのように決定しますか?あるいは、クリックごとにいくら支払えるかわからない場合、新しいチャネルが実行可能かどうかをどのように判断すればよいでしょうか?各段階間のコンバージョン率がわからない場合、どの部分が最も弱いかをどのように把握して、取り組みを集中させることができるでしょうか?

ファネル分析の結果を見てみましょう。どのような統計に驚きましたか?どのデータが期待に応えられなかったのでしょうか?データを継続的にセグメント化して解釈することによってのみ、何が起こるかを予測するための優れたメンタルモデルを構築できます。このモデルを作成すれば、数字を計算しなくても適切な決定を下すことができます。

確固たる仮定と詳細なデータに基づいて構築されたメンタルモデルに基づいて適切な決定を下すことこそが、市場分析と成長戦略の本質です。

洞察、コンテキスト、アクション

Ladder では、ファネル分析を行う際に、ICA (Insight、Context、Action) と呼ばれるフレームワークを開発しました。仕組みは次のとおりです:

インサイト: 「Google 広告のクリック単価は 80 セントです」

コンテキスト: 「平均すると、クリックには 2.50 ドル以上の費用がかかります。」

アクション: 「Google 広告への支出を増やす時期が来ました。」

文脈がなければ、洞察は無価値です。

1 回のクリックが自分にとってどれだけの価値があるかがわからなければ、Google のクリック単価を知っても意味がありません。これを知っていても、行動を起こすことはできません。

文脈が行動につながらなければ、それは無意味です。

SEOエージェンシーDistilledからの引用です。

「マーケティング キャンペーンを改善するための措置を講じなければ、行った分析はほとんど無駄になってしまいます。」

ベンチマーク

コンテキストの重要な情報源はベンチマークです。

Facebook のクリック単価の世界平均が 0.48 ドルであることを知っていれば、キャンペーンが成功しているかどうか、または改善の余地があるかどうかがわかります。

エグジット キャプチャ ポップアップが訪問者の 1.2% をコンバージョンすることを知っていれば、メール リストを活用すれば Web サイトのトラフィックをどれだけ早く増やせるかを計算するのに役立ちます。

マーケティング実験の 57% が失敗することを知ることで、テスト プログラムの成功に対する現実的な期待を設定するのに役立ちます。

これらの業界ベンチマークは、鵜呑みにしないでください。その多くは、あなたのビジネスとはまったく異なる業界の単なる平均値です。

クリック単価が 30 ドルのキャンペーンで ROI が良好だったのに対し、クリック単価が 12 セント未満のキャンペーンでは損失が出ているケースもありました。それはすべてビジネス モデルに依存します。ファネルの一部に強みがあり、それが別の部分の弱点を補う場合もあります。

ベンチマークが適切かどうかを判断するのはあなた次第です。

適切なベンチマークを設定できる能力は、上級マーケターが下級マーケターに対して持つ主な利点の 1 つです。彼らは以前にもこれを経験しているので、何が可能で何が起こる可能性があるかを知っています。

Ladder では、公平な競争の場を提供するために取り組んでいます。当社の戦略プレイブックをご覧ください。そこでは、800 を超える実証済みの成長戦略を共有しており、何が可能かを把握できます。また、それぞれの戦略には予想される ROI が示されており、どのような結果が期待できるかがわかります。

もちろん、最良のベンチマークは自分自身に対するものです。ここで市場セグメンテーションが登場します。

セグメント

データをセグメント化するということは、データを 1 つ以上の変数に分割し、各「セグメント」が互いにどのように比較されるかを確認することを意味します。

データを市場チャネル別にセグメント化して、何が機能し、何が機能していないかを確認できます。次に、予算をどのように調整するかを説明します。

データを時間別にセグメント化することは、データをセグメント化するもう 1 つの強力な方法です。今年は昨年と比べてマーケティングがうまくいっていますか?今月ですか、それとも先月ですか?今週と先週ですか？状況を理解することで、落ち着いて安堵のため息をつくことができるのか、それともパニックモードに陥るのかがわかります。

その他の人気のあるセクションは、オーディエンス（教師と専業主婦のどちらがより多く購入するか？）、ロケーション（ニューヨークの人はテキサスの人より多く支出するか？）、製品（売上増加はレインコートによるものかハイキングブーツによるものか？）、従業員（サリーはジェーンより売れているか？）です。

最も単純なセグメンテーション形式は A/B テストです。 1 つの変数と別の変数を同時に使用してテストを実行し、どちらが機能するかを確認します。この新しい広告コピーは既存の広告コピーよりもパフォーマンスが優れていますか?この新しいランディング ページは既存のランディング ページよりもパフォーマンスが優れていますか?

従来のマーケティング キャンペーンよりも一貫して優れた成果を上げている限り、成長していると言えます。

結局のところ、これはあなたの仕事です。

レポートや派手なグラフを作成するのではなく、成長を促進することです。

出典: ヤン・ゾウ