インハウス化が成功する会社の共通点~広告集客とUX連動の重要性~

この記事のタイトルとURLをコピーする

2019/12/11

多くの企業で取り組みが進んでいる「広告運用インハウス化」

一方で、
・自社だけで完結させるには人的リソースも知見もない
・インハウス化して正直成果が伸びない

と悩んでいる事業責任者の方もいらっしゃいます。

今回は、ギャプライズが様々な企業とご一緒してきた経験から見えた、成功している企業の共通点と事例をご紹介します。

※本記事は、2019/11/27に開催されたセミナー「AI時代に求められるデジタルマーケティングのあり方~広告成果を最大化する戦略と組織とは?~」登壇内容の一部をまとめたものです。

1、インハウス化が成功する企業の共通点とは?

インハウス化というと、「完全に自社で内製化した状態」を想像されるかもしれません。

ギャプライズが考える「インハウス化が成功している企業」は、
・外部の力を上手く活用し
・自社の持つナレッジを生かし
・主導権を自分たちで持ちながら効果的に回している
状態です。

インハウス化が成功している企業には共通点は「広告集客×UXの連動」

広告集客とUX(サイト改善)の2つがそれぞれ独立したものではなく、連動して取り組まれています。

では、どのように連動しているのでしょうか?

この2つを結びつけるものに、機械学習があります。

Webサイト改善担当がサイト上で得たデータを機械学習によって分析し、その学習結果を活かして広告運用担当が最適な方法で配信しユーザーにリーチします。

2、学習させるデータの質と量のバランスの重要性

しかし、機械学習で分析するといっても、ただ、闇雲に行えばいいわけではありません。

学習させるデータの質と量のバランスが重要です。

データの量が足りなければ、機械は学びませんし、機械に良質なデータを学習させなければ、質の良い学習結果は出ません。

つまり、どこのCVポイントを学習させるかによって結果が変わります。

こちらのBtoBクラウド事例では、当初質の高い申し込みの段階で学習させていましたが、データが十分に集まらなかったため、質は低いものの、データ量が多い資料請求に学習ポイントを変更したところ、成果が向上。

一方、上記の金融事例では、フォームの到達というデータ量が多い段階を学習ポイントに置いていましたが、データの質が低かったため、質の高い申込に変えたことで結果が良くなりました。

このように、どのCVポイントを学習させるか?を見定めなければなりません。

このバランスの取り方は現状「人」の判断です。
広告運用担当とサイト改善担当が分断するのではなく、お互いに連動して、最適な機械学習を進めるという観点を持つことが必要です。

オンラインビジネスのアクションはサイト上で行われるため、UXという観点を特に意識しながら、いかに良質なデータ大量に取るかがキーとなります。

3、UXと広告集客それぞれにおける「学習データの質と量」

そもそも、質の良いデータとは何でしょうか?

それは、CVに繋がる極力ノイズが少ないデータです。本当はCVしないユーザーや情報収集を目的としているユーザーはデータとしては質の低いユーザーと言えます。

一般的にコンバージョンとして収集されているデータの中には、下記のようなユーザー全てが含まれています。

しかし、本来含まれるべきは、「コンバージョンに動くことを決めた人」・「動きたくても動けなかった人」で、その他の、「動くことを決めていた人」・「絶対に動かない人」・「検討して動かなかった人」を除くことで、CVRは上がります。

そのため、効率的なアプローチ方法するには、ユーザーを“混ぜずにわける”ことが大切です。

まず、コンバージョンするつもりだったのにできなかった①「動きたくても動けなかった人」を最優先に取り込み、②「絶対に動かない人」を除き、最後にコンバージョンを検討してくれる③「動くことを決めた人」を増やします。

「質」をUX側で意識した事例

コンバージョンに動きたくても動けなかったのには主に3つの理由があります。
・サイト上のエラー:ログインID、パスワード、文字入力制限etc
・オファーの不足:資料が欲しいだけなのに問合せしかないetc
・手段の不足:代引きがいいのにカード決済しかないetc

次の動画は、航空券サイトのエラーが原因でコンバージョンに至らなかった例です。

この航空券サイトのユーザーは外国人が多く、カナ入力ができずにフォームを突破することができませんでした。

こういった場合は、サイトに逃げ道を作るだけで、コンバージョンに繋がるので、そういったユーザーを取りこぼさないようにすることが重要です。

「質」を広告集客側で意識した事例

広告側が「質」を意識することも大切です。
例えば、アパレルのEC企業が「ワンピース」という検索キーワードを入札して、機械に学習させた場合、「ワンピース」には服と漫画があるため、機械は後者の「ワンピース」もコンバージョンしたか調べてしまいます。

こういった明らかに該当しないものは人の手で除外するべきです。

「量」をUX側で意識した事例

「質」が上がっても「量」が足りないと学習は進みません。
質の担保されたCVを一定量確保するためにUX側で学習機会(CVポイント)を能動的につくらなければなりません。

これは、司法書士法人の例ですが、電話番号を取得するのに、最初のページで入力を依頼するフォームから、一度ボタンを表示してポップアップで依頼するように変えました。CVポイントの見せ方を変えることで、結果的にCVRが上がりました。

このようにCVポイントは商品やサービスによって変えながら、学習成果を上げることが大切です。

「量」を広告集客側で意識した事例

Facebook広告のリターゲティング配信事例です。

当初CV最適化で運用していましたが、データが少なく最適化が回りませんでした。
また、CVRは高いもののリーチ単価が高いターゲットであったためCPAが高騰。

学習データ量を担保するため、最適化対象をリンククリックにした結果、
最終的に、CPAが3分の1という結果になりました。

4、分断している企業が上手くいかない理由と上手くいかせる方法

「学習データの質と量」まで考えながらUXを改善・広告することができるチームは他社と差別化する強みになるにも関わらず、そういった企業はまだ少ないのが現状です。

多くの企業では、広告集客とWebサイト改善でチームが分断されているため、予算やKPIが分かれており、データの質に関して議論できていません。

上手くいかせるには、分断されたチームではなくタッグを組んで進めることです。とはいっても組織体制をガラリと変えることが難しい場合は、各チームが「学習データの質と量」という観点を持つだけでも違いを生みます。

また、全体のビジネスモデルを見た上で、KGI/KPIを各チーム間で可視化・共通化させることも重要です。

5、まとめ

インハウス化が成功する会社の共通点は、「広告集客とUXの連動」です。

・分断されているので、どこから取り組んでよいかわからない
・広告集客とUX、最適化がうまく回っていない
・内製化をサポートしてほしい
ギャプライズでは、様々なフェーズのお客様を支援しております。

是非お気軽にこちらからご相談ください。

この記事のタイトルとURLをコピーする

長谷川竣一

マーケティングチームで海外経験を活かしてインターンしています。東京外国語大学ドイツ語科4年。アメリカ・アトランタ生まれ、東京育ち。大学時代体育会サッカー部所属、ドイツ交換留学。TOEIC980、Goethe Certificate C1(ドイツ語ビジネスレベル)取得。

関連記事一覧

タグから探す
DX(デジタルトランスフォーメーション)
SMSマーケティング
マーケティング全般
市場・競合分析
AR(拡張現実)
画像認識AI
VOC(voice of customer)
BI(ビジネスインテリジェンス)
D2C
EC
ロイヤリティマーケティング
リードジェネレーション
インサイドセールス
インフルエンサーマーケティング
UGCマーケティング
SNSマーケティング
コンテンツマーケティング
メールマーケティング
ソーシャルリスニング
サイト改善
レコメンド
パーソナライズ
ABテスト
UI/UX
ヒートマップ
LPO
アクセス解析
サイト集客
SEO
Googleショッピング
アドフラウド(不正広告)
広告最適化
リスティング広告
SNS広告
Amazon広告
営業・顧客管理
プロジェクト管理