リスティング広告による集客

アナリティクスの分析結果を元に改善する事でCV数を約1.5倍に増加した成功事例

WEB広告では広告を作成する前に、ターゲットを決定します(ターゲティング)。

どの顧客層に対して広告を配信するかを決めるターゲティングはとても重要で、ここを大きく外してしまうと結果を出すのにとても苦労します。

今回はターゲティングの修正を行う事でCV数を大幅に増加させることに成功した事例をご紹介します!

札幌のECショップ

今回の事例は札幌の老舗製菓店Z社の事例についてお話ししたいと思います。

過去にもZ社についてご紹介していますので良ければこちらも読んでみてください!

CVにつながる可能性の高いキーワードに絞り込み広告を配信した事で、成果を出したリスティング広告の成功事例ECサイトの事例を紹介しながら、リスティング広告を配信する意味、キーワード精査、広告文により成果の違いについて紹介いたします。...

上記の記事でもご紹介しておりますが、Z社のクッキーの広告を関東圏に向けて配信しています。Z社は北海道の素材にこだわりを持ち、北海道からの配達ですので送料が高くなってしまい、購入までの大きなハードルになってしまいました。

そこでキーワード精査を行い、より獲得見込みの高いユーザーに絞り込むことで、CV数を増加させることに成功致しました。

今回はそんなZ社から新商品の購入促進を行って欲しいという依頼が来ました。

新商品のターゲティング

商品の広告を出すにあたってまず誰に向けて広告を配信するかを決めなければいけません。

新規広告であれば広告主のWEBサイトを読み込み同じ商圏内のライバルのサイトや商品をしらべ上げ、強み、弱みを洗い出しながら商品購入につながるペルソナ像を作り込みます。

今回はZ社より、女性にターゲットを絞り込んで配信して欲しいというオーダーがありましたので、女性に絞り込み、「ECサイト購入」「北海道」「お菓子好き」こちらの3つに興味がありそうなユーザーにGoogle広告とFacebook、Instagramを使用して訴求致しました。

人の感覚の曖昧さ

実際に配信をスタートすると広告のパフォーマンスは非常に良好で、順調に配信していました。

目標(KPI)は達成していましたので、今の配信に対し日々微調整を加えて行くだけで問題はなかったのですが、唯一気がかりだったことが「なぜZ社が、女性に絞っているのか」ということです。

Z社からは、「CVのほとんどが女性からなので、男性に配信しても意味はない。」と聞いていましたが、その情報は「明確に数値として出ている信頼できるデータなのか、実店舗の売上も含めた話なのか、新商品だけのデータであるか」などわからない部分が多く、不明確でした。

データや情報を活用する際に最も大切なことが「誰に、どこで、どの様に集めたかを明確にすること」です。

ユーザーの購買行動は実店舗とECでは微妙に変わって来ます。「実店舗では30代が多く購入しているが、ECでは20代が最も購入している」などの様に、データをどこで取っているかによって結果は変わってくるはずです。

さらに言えば、『新商品は女性しか買わない』という状況になった理由は新商品の宣伝を女性中心に行った結果、女性からのCVが多くなっている。からかもしれません。

という様に、頂いたデータの明確な出自がわかりませんでしたので、一度アナリティクスで分析することにしました。

アナリティクス分析からわかったこと

アナリティクスを分析した結果、わかったことは、確かに新商品は『女性からのCVが圧倒的に多い』ということです。新商品ページへの流入の大半が女性で、CV数に関しても大半が女性からでした。

確かに、クライアントが言っていたことは間違ってはいませんでしたが、ここで見逃してはいけないのが「新商品ページへの流入の大半が女性である事」です。女性からの流入数が多くなれば、女性のCV数が多くなるのは当たり前の話であって、男性への配信をやめる理由にはなりません。

男性と女性で流入数に大きな差がある場合、CV数を見てターゲットを絞るのは得策ではありません。この場合一番注目する必要があるのは『CV率(CVR)』です。

CV率を確認すると女性ユーザーのCV率は2%で、男性のCV率は2.5%でした。0.5%は小さな違いに見えるかもしれませんが、大手ECショップであれば0.5%の違いはかなり大きな売上になります。

このデータから『女性からしかCVがない。』ではなく、『流入の大半が女性からなので、CVも大半が女性なだけで、購入確率は男性の方が高い』ということがわかりました。

つまり、WEB広告を男性に配信すれば、女性よりCVにつながる可能性が高くなるということです。

こちら分析結果をZ社に伝え、男性へも配信をすることになりました。

まとめ

男性への配信や、広告の調整を重ねた結果。CV数は1.5倍に増加いたしました!

今回の例の様に、データを鵜呑みにするのはとても危険です。データもとが何処なのかをはっきりとさせないと機会損失に繋がってしまいます。

データを元に仮説を立て何度も設定変更を繰り返す事で広告は改善されて行きます。今回はアナリティクスのデータを使いましたが他に良いデータがあればそちらを元に仮説を立てるのが良いでしょう!

ワンクルーズではWEBの広告配信だけではなく、今回の例の様にKPI達成までお手伝いさせていただきますので、分析やサイト改修提案など幅広くご提案いたします!

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池田健人
池田健人
ワンクルーズ初の新入社員。 新卒採用を行っていなかったワンクルーズで採用された強者。 仕事やプライベート、関わる全ての人たちの幸せを作る事が目標。 ↓Twitterで広告に関係ありそうな事呟いています。
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