12月4日(金)、@ankさんが開催した「私的勉強会 解析しないと!」に参加してきました。
これはWebのアクセス解析についてankさんが解説し、いくつかの質問を出しながらみんなで考えていくという勉強会でした。
僕は仕事があったために途中から参加したのですが、その時点から勉強になったことなどを書かせてもらいますね。
まず、会場w
「ECナビ」さんのミーティングスペースの通称「ajito」と呼ばれるバーのような場所でこの勉強会が行われました。参加費は無料なのに、この「ajito」にあるビールやソフトドリンクなどは全て飲み放題でしたよw
■いきなり設問
そして、勉強会本編はというと、ここから。
僕が遅れていったので、ここから開始ですw
どこからこのサイトに来たのか、そして、実際に商品を買った人のデータ。それを見て、どのようなことが考えられるか。これを見て分析します。
まず、有料検索は「流入数」が多いものの、「CVR」が低いという特徴がわかります。
また、メールの場合は「流入数」が少ないけど、「CVR」が高い。と。
「CVR」はコンバージョンレートのことで、企業Webサイトの訪問者数に対する、そのサイトで商品を購入したり会員登録を行なったりした(=コンバージョン)人の割合を示しています
ここからどのように次の施策を練るのか、そのためにこれらの結果を比較することが重要になってくるのです。
ankさんによると、有料検索は検索キーワードごとの流入、直帰などを検証し、改善すべきポイントを絞り込んで行く。また、メールの場合では、メール配信回数や登録数を増やすことを検討し、メアドの獲得数をトラッキングし、また、コンバージョンの高かったメールを特定することがカギとなります。ふむふむ。
■キャンペーンをやるとき
こんなキャンペーンをやろうとか、いくらでやろうとか、けっこうしっかり予想しても最終的にどんぶり勘定的なものとなることが多く、“緻密などんぶり勘定”こそが最もな答えなんだそうですw
システムちっくに考える方が間違った数値になりやすい、と。
確かに、僕の会社の上司なんかは常に論理的に考えろが口癖な人なので、まったくその通りです。細かすぎる!Webを作ったこともないし、それでいて変にシステムをかじってる人だから余計に。。。と愚痴になりそうなのでこのへんでw
ECサイトのキャンペーンで、例えば、
TOPページから商品ページへのアクセスが多いくても、コンバージョン率が低い。とか、キャンペーンページではコンバージョン率が高い。とか、
そういうのを数字を見ながら分析することがポイントとなります。
この場合、キャンペーンページのコンバージョンが高いので、キャンペーンページへたくさん誘導できれば売上が上がる、といった具合です。
ユーザーが検索してサイトを訪れたときに、検索キーワードに自社のブランドだったり自社の製品が含まれていた場合、それは“認知度が高い”といえるので、リスティング広告やメルマガなどにそのキーワードを絡ませていくと効果的。
これはよくいう“指名買い”みたいなものでしょう。やっぱりソニーがいいとか、キヤノンがいいとか。そのときに「ソニー ブルーレイ」とか、「キヤノン デジカメ」とかっていう“ご指名”があるとブランド力があるということになると思います。
ここでエントリーを切って、前編と後編に分けようかと思ったのですが、この勢いのまま書き倒したいと思いますw
■実際のキャンペーンサイトの組み立て方
勉強会ではこんな設問が出されました。
1クリックあたり10円の広告費が主なコストです。
キャンペーンでの目標である100万円の売上を達成するには、1つ1000円の商品を1000個売る必要があります。これが必要コンバージョン数ですね。
で、この設問のサイトでは契約成立率であるCVR(コンバージョンレート)が2%ということなので、1000個のコンバージョンを達成するには50000回のサイト誘導数が必要となります。厳密にはちょっと違いますが50人に1人が買うみたいなイメージです。
1クリックあたり10円の広告を出すので、50000回の誘導数だと50万円が必要な予算となります。
あとは期間です。
このキャンペーンが14日間の期間で行われるとしたら、1000個売るには1日あたり約72個売らなくてななりません。
また、サイト誘導数は1日あたり約3600回必要ということです。
このようにして日別に計算しやすいようにすると、日ごとのコンバージョン数やサイト誘導数、CVRをチェックしやすくなります。
まとめはこんな感じでした。
これを勉強会の会場で聞いたときはとてもわかりやすかったのですが、こうやって今度は自分で文章で説明する立場となると意外と難しいですねw みなさん、理解できたでしょうか?
ankさんのたいへん役に立つ「解析しないと!」でした!
ankさん、ありがとうございました!!
■diG iT
https://an-k.jp/blog/