なぜほとんどのブランドはヒット商品を作ることに労力を無駄にしているのでしょうか?

ユーザーにとって、ブランドについて言及されると、多くの人の最初の反応はそのブランドの売れ筋商品です。特に目立った商品がなければ、そのブランドはあまり知られていない可能性が高いです。しかし、ヒット商品を生み出すのは簡単なことではありません。多くの企業が膨大な人的資源と物的資源を投入しているにもかかわらず、期待した成果が得られていません。

1. 質問する

過去2か月間で多くのブランドと接触してきましたが、多くの人がキャンペーンの効果を評価するためにROI（投資収益率）という従来の理解のみを使用しており、チェーン全体を通じて指標を決定する方法、データを収集して分析する方法、どの方法が効果的かを評価する方法、全体的な結果に責任を持つチームタスクを計画する方法などを知らないことがわかりました。

配信の基準点（ベンチマークデータ）がなく、ROIを一点からしか見ておらず、どのチャネルも適していないと感じています。他の人のやり方を真似るだけで、自分のリズムを見つけることができません。チャネルでお金が失われ、資金回収の終わりが見えません。個人が明確に考えていないため、チームは後を追って試行錯誤を続けることしかできず、統一戦線を張ることができません。

長い間苦労してきましたが、私たちはまだ良い洞察と戦略を形成しておらず、リソースの面で安定して生産的なパートナーを形成することもできていません。その結果、最初から最後まで何も達成できず、私たちはまだ非常に消極的です。

2. 解決策

ターゲットの内訳:

上記の問題を解決する前に、まず目標を定め、単一商品の売上に影響を与えるトラフィック構造を分解し、次にこれらのトラフィックを個別に取得する方法を決定する必要があります。おおよそのデータサイズは次のとおりです。

充填：

フレームにデータを入力する際に、特定のデータをどのように決定しますか?

もっと早い方法は、ベンチマークを見つけることです。特定の規模を達成したいのです。たとえば、あるカテゴリーでトップ 5 に入りたい場合、毎月 * 個を販売する必要があります。次に、同じカテゴリーですでにこの規模を達成しているブランドを探すことができます。

データ、トラフィック構造、プレイ方法などを分析します。一部の製品は流通を通じて販売され、一部は Taobao アフィリエイトマーケティングを通じて、一部はサイト内のトラフィックとコンバージョンを引き付けるためにオフサイトプロモーションを通じて販売されるなどします。

上記の分析を通じて、どのプレイスタイルがチームに適しているかを判断し、対応するデータ構造を一致させます。これにより、製品の予備データターゲットが形成されます。

実際の運用後のデータ収集では、フレームワーク内のデータを実際の状況に合わせて修正し、最終的に自社に適した実際のデータを形成し、将来の単一製品のヒットに備えます。

データ復旧:

上記のデータ目標を記入した後、必要なのは、小紅書、快手、抖音、ビリビリなどの配信、各チャネルにどれだけの資金が投資されているかなど、目標を達成するためのリソースとそれに応じた支出を整理することです。すでに蓄積されているリソースを活用するべきか、それとも新たなメディアを探すべきかなど。残っているのは、プロセスを実行してデータを収集することだけです。

データをリサイクルするには？ご存知のとおり、広告の目的はサイト内での検索数を増やすことです。

一般消費者のシードからコンバージョンまでの経路は次のとおりです。

サイト外で商品に惹かれる - サイト内で検索する - キーワードをクリックして入店する - 即コンバージョン／まだ支払いはしないが、商品は良いと思い、コレクションしたりカートに入れる - イベントがあったり、将来需要が確認された後に、自分のコレクションから注文したりカートに入れる

したがって、回復する必要があるデータ構造は次のようになります（以下のすべてのデータ構造は、オフサイト配送からオンサイト取引へのリンク用です）

上記の配送効率表では、検索者数と店舗訪問者数がそれぞれ目標データと実績データを記録することで、次の 2 つの問題を解決します。

検索者数は配送品質と密接な関係があり、チェーン全体から見ると、検索者数はサイト上の単一商品の売上に大きく影響します。当社は、サイト外配送を最適化することで、検索者数のギャップを補っています。
タオバオでキーワードを検索する消費者は、必ずしもクリックして店舗に入るとは限りませんが、店舗に入ることができるかどうかも売上を決定します。入店率に影響を与える要因は多く、例えば、ヘッダー画像がサイト外で宣伝している商品と一致しているか、十分に明らかであるか、タイトルにキーワードのニックネームが含まれているか、コピー/アクティビティが魅力的であるかなどです。ギャップがある場合、または検索から入店までの比率が非常に低い場合は、この問題をタイムリーに解決する必要があります。

外部広告により検索数が増加します。上図では訪問者数や顧客獲得費用が経費に関係していますが、経費は広告を打った部分のみでしょうか？統計をどのように実施するのでしょうか?

おおよその寸法は次のとおりです（具体的な寸法は実際の配送チャネルとデータに基づきます）。

なぜ料金にTaobaoが含まれているのかと疑問に思う人もいるかもしれません。私たちが 1 つの製品に責任を負っていることを、誰もが理解する必要があります。これは、オンサイトとオフサイトの努力を組み合わせたものです。オフサイトの作業が優れていてトラフィックを引き付けることができても、オンサイトの作業が追いつかない場合は、この単一の製品を販売することは依然として困難です。

さて、お金を使ったので、対応する効率を計算するために、サイト外でお金がどこに使われたかを知る必要があります。そのためには、チャネルデータをカウントする必要があります。

不思議に思う方もいると思いますが、なぜこれらのチャネルが依然として増分としてカウントされるのでしょうか?これについては、後ほどチャネルデータ収集のセクションで詳しく説明します。

計算式：

上記のデータがあれば、ROI を計算したり、予想売上とそれに伴う費用を検索したりすることが容易になります。

データの式は次のとおりです。

ROIの計算 = (支払者数 * 単価 + お気に入り数 * ショッピングカート転換率 * 単価) / 手動検索のマーケティング費用 (手数料と商品販売宝を含む)

販売数 = 訪問者数 * 検索トラフィックから店舗へのコンバージョン率 + 訪問者数 * 平均収集および購入 * ショッピングカートのコンバージョン率

推定コスト = ターゲット検索者数 / サイト再生ボリューム比率 / CPM

数式をより効率的にするためには、先ほどすぐに足りなくなった部分に基づいて、対応するデータを入力する必要があります。

たとえば、ここにあるデータは次のとおりです。

現在のCPM = X

オフサイト再生からオンサイト検索へのコンバージョン率 = Y‰

検索数と店舗入店数の比率 = Z%

検索トラフィックの店舗への直接コンバージョン率 = A%

平均収集・購入率 = B%

ショッピングカートのコンバージョン率 = C%

上記のデータを数式に入力し、目標売上（対応する売上数）と組み合わせると、逆算しやすくなります。

たとえば、上記の式 2 と売上数を組み合わせることで、必要な訪問者数を逆に推測し、訪問者数を使用して目標検索者数を推測し、式 3 に基づいてプラットフォームに費やす必要がある予算を推測できます。

残っているのは、この予算と CPM 内で実行を実行するために関係する人員を配置することだけです。ただし、忘れてはいけないことが 1 つあります。実行プロセス中は、データを記録し続ける必要があるということです。

データは常に変化しているため、数式に入力できるすべてのデータが最適であるとわかるまで、さまざまな配信方法を通じてデータを継続的に修正および更新する必要があります。

変更を観察する:

ここでは、オフサイトテストを通じて最適なデータを取得することについて説明します。簡単に説明すると、実際の配送プロセスでは、他のすべての人よりも 1 つ多くの手順を実行する場合があります。

これはKuaishouのリサイクルのデータです：

これはXiaohongshuのリサイクルのデータです：

よく見れば、私が専門家の統計を一定期間ではなく毎日収集していることに気付くはずです。

はい、専門家のデータを毎朝記録するように依頼します。このデータを記録することで、多くの追加情報を知ることができます。

例えば、どのインフルエンサーのデータがずっと前に停滞し、どのインフルエンサーが成長を続けているのか、成長サイクルはどのくらいなのかなどです。

同時に、チャネル増分データの変化を通じて、どれだけ補充する必要があるかを判断し、その後の配信の進捗と配信量を調整することができます（上記のチャネルデータテーブルの統計増分の質問に答えます）。

最も重要な点は、これらのデータを通じて、配信に含まれるコンテンツを分析できることです。たとえば、どのコンテンツの角度やシナリオがトラフィックの持続的な成長をもたらす可能性が高いか、コンテンツに加えて、この成長を遂げているインフルエンサーには、ファンの範囲やパーソナリティのポジショニングなど、何か共通点があるかどうかなどです。

小紅書フライドポテトや快手春雨を使って露出を増やしたい場合、どのインフルエンサーを優先すべきか、これらのインフルエンサーと二次的なコラボレーションを行うべきか、それとも生放送などで積極的に協力すべきかが非常に明確になります。

そのため、上記のデータフレームワークでテストと記録を行う場合、配信方法とリズムが変わると、以前の公式の重要なデータも変わります。それを行いながら積極的に調整し、結果に最も影響を与えることができるデータを探し続けます。

これを踏まえて、制作が満足のいくものであると判断したら、躊躇せずにこのチャネルを破壊するまで多額の投資を行ってください。

人気商品の作成:

ここまで言うと、「これをやれば必ずヒット商品ができるの？」と疑問に思う人も多いかもしれません。必ずしもそうではないと断言できます。

なぜ？なぜなら、これはヒット商品を生み出すための戦略の一部に過ぎないからです。戦略が外れても、商品選びが間違っていて市場が買ってくれなかったり、実行が定まっていない、コンテンツが詰まらなかったり、パス設定が冗長だったり、データ統計が間違っていたり、お金を効率的に使うための信頼できる仕入先が見つからなかったり、量的変化や質的変化を実現するためにお金を使うことができなかったり、試行錯誤する資金とメンタリティがなかったりすれば、うまくいきません。

製品、戦略、実行、リソース、資金、メンタリティはすべて不可欠です。この6人が慣らし運転の過程で共に成長し、常に1つの目標に向かって進んでこそ、ヒット商品を生み出すことができるのです。