お役立ち情報 | マーケティング推進にはデータ分析思考が必須！

このインターネット時代では、マーケティングシナリオのほとんどがインターネット上で設定されます。

インターネットでマーケティングを行う際には、インターネット マーケティングの考え方を持つ必要があります。インターネット マーケティングの考え方は、インターネット マーケティングの方向性、目標、計画、実行などの問題を整理するのに役立ちます。同様に、広告オプティマイザーとして分析を行う際には、データ分析の思考も必要です。

データ分析の考え方は、アカウントを最適化し、作業効率を向上させるのに効果的に役立ちます。

広告オプティマイザーにとって、バックエンド操作はすでに馴染みのあるものです。しかし、操作する際には、次のことを理解する必要があります。

• アカウントに何が問題なのですか?
• この手術の目的は何ですか?
• なぜこんなことをするのですか？
• 手術が完了するとどのような結果が得られますか?

ほとんどの入札者は、日常業務の中で、言葉の否定、価格の引き上げ、価格の引き下げ、マッチングモードの調整など、背景を頻繁に調整していますが、なぜこれを行い、どのような効果をもたらすのかを知っている人はごくわずかです。

このため、多くの入札者は長年働いていても、本当の広告最適化者にはなれず、単なるバックエンドオペレーターになっているのです。

この問題の原因は、データ分析を行う際に正しいデータ分析の考え方を持っていないことです。

データ分析的思考とは何ですか?

以下5つの側面から説明します。

1. 問題を見つける
2. 問題を分析する
3. 計画を立てる
4. 実施計画
5. レビュー

まず、もともとクライアントが運用していた広告データセットを見てみましょう。

問題を見つける

上の図のデータを見れば、一目で次のことがわかります。

質問1：広州、重慶、鄭州、西安のリード数は非常に少なく、値はそれぞれ40、20、4、6であり、平均リードコストは比較的高いです。

質問2：成都の平均リードコストは6つの都市の中で最も低いですが、リード数はわずか70です。上記の4つの都市よりわずかに高いですが、深センの211のリードと比較すると、まだ比較的低いです。

問題を分析する

予備的な観察の後、上記の問題を発見しましたが、これは表面的なものにすぎません。

データ分析の考え方で最も重要な点は、現象を通して本質を見極め、本質的な問題を解決して広告効果を効果的に最適化することです。

表面的には、広州、重慶、鄭州、西安でのリード数が少ないため、平均リードコストが比較的高くなっていますが、リード数が少ない根本的な理由を明確にする必要があります。

（１）広州

まず深センと広州のデータを比較してみましょう。

上記のデータから、広州の鉛率はわずか60.6%であることがわかりました。一方、通常値は80%以上です。

一般的に言えば、リード率が低い理由はカスタマーサービスのビジネス能力に関係しているため、商橋の会話記録を確認したところ、広州と深センのオーディエンスグループに違いがあることがわかりました。同じセールストークを使って、深センのコンサルタントはリードを獲得し、取引を成立させることさえできますが、広州のコンサルタントはそれができません。これが問題です。

広州の表示量とクリック量は深センの約1/3ですが、相談量は深センの1/4に過ぎず、広州の相談率はわずか4.85％です。

相談率が低いという問題を踏まえて、詳細な分析を行ったところ、ランディングページが適切に作成されておらず、広州のランディングページのコンバージョン能力が低いことが判明しました。広州での相談率を高めるために、広州の人口に適したコンバージョンに適した個別のランディングページを作成できます。リード率の面では、カスタマーサービススタッフに語学トレーニングを提供できます。

現在広州で行われている66件のコンサルティングによると、リード率が深センの80.5％に達することができれば、リードは53件になり、コストは368.83元まで削減できるという。

（２）重慶

重慶は実は広州と似ています。根本的な問題は、相談率が比較的低く、わずか4.15％であることです。

深センで診察率を7.03％まで引き上げることができれば、診察件数は1.66倍に増加し、診察費用は165.81元まで下がる。

（３）成都

成都におけるリード数が少ない問題を分析しました。

• リード数 = 問い合わせ数 × リード率
• 相談件数＝クリック数×相談率
• クリック数 = インプレッション数 × クリック率

計算式によれば、リード数はリード率、相談率、クリック率、インプレッション数と関係があります。

上記のデータから、成都のリード率は87.5%で全都市の中で最も高く、相談率は10.10%、クリック率は2.92%と、いずれも比較的良好な値であることがわかります。

しかし、成都の展示量は深センの23％に過ぎず、成都の展示量が比較的低いことが本質的な問題です。

結果が良好であれば、ボリュームを拡大して、より多くのコンバージョンを獲得することができます。

（４）鄭州と西安

最後に、鄭州と西安にリードが少ない理由を分析したところ、この2つの都市の合計消費量は重慶よりわずかに高いだけであることがわかりました。

2 つの都市の交通量は比較的少ないため、原因の分析をサポートするのに十分なデータを得るために、交通量をさらに拡大する必要があります。十分なデータがあって初めて、問題を正しく分析することができます。

これら5つの都市の問題は、手がかりの数が比較的少ないように思われますが、実際に分析してみると、それぞれが異なります。これを現象を通して本質を見る、といい、本質的な問題こそが、私たちが解決すべき問題なのです。

問題が見つかったらすぐにバックエンドを調整しないでください。これは入札者の間でよくある問題です。盲目的な調整は、場合によっては状況を悪化させるだけです。

計画を立てる

上記の問題の分析に基づいて、具体的な最適化計画の策定を開始しました。

最適化計画を策定する際には、最適化計画の目的を明確に理解し、目標を定量化してKPI (主要業績評価指標) を設定する必要があります。これは、後で結果を確認およびテストするのに役立ちます。

実施計画

その後は計画に従って進めていくので、ここでは詳細には触れません。ただし、実行する前に、効果をテストするための期間を設定する必要があることに注意してください。

このサイクルの中で効果が小さい場合は次の計画を実施します。計画全体が実施されたら、見直しを開始します。

操作ログ

バックグラウンドを操作するときは、操作前に記録を作成して、何をしたかを明確に理解する必要があります。

これにより、操作ミスを回避でき、問題が発生した場合には原因を突き止めることができます。また、どのような操作が実行されたか、その操作が効果があったかどうかを明確に把握できます。

これは、厳格な広告最適化を行うために必要なことであり、多くの不必要なトラブルを回避することもできます。

レビュー

レビューの目標: プログラムの KPI は何ですか?

効果比較：このKPIは達成されましたか？

理由を分析する: なぜ実装されないのか?

まとめと最適化: その後どのような調整が必要でしょうか?

私たちが何をしたかを振り返ってみてはどうでしょうか?これから問題の本質を理解してください。

レビューは自己分析のプロセスです。主要なイベントをレビューし、主要なリンクで発生する問題を詳細に分析する必要があります。たとえば、なぜ期待した効果が得られなかったのか?操作上の問題はありますか？これは間違った方向ですか?どうすれば解決できるでしょうか?

レビューを行うときは、常に自分自身に質問し、レビューから答えを見つけ、問題がどこにあるのかを理解する必要があります。振り返りを行うことで、将来同じミスを繰り返さずに済み、経験を自分の能力に変え、仕事の効率を向上することができます。

これは、有能なオプティマイザーにとって不可欠なスキルであり、自分自身を継続的に向上させる方法でもあります。

要約する

データ分析思考全体を通しての目的は、行動の本質的な目的を深く理解することです。

最適化のための最適化ではなく、データ分析を行い、広告を最適化して広告効果を高めましょう。

出典: 成長スーパーマン