広告や販売促進施策は、闇雲に行っても効果は期待できません。思ったような成果に結びついていないのであれば、これまでの施策を振り返り、必要に応じて修正・改善していく必要があります。そこで、本記事では、さまざまな分析の手法をご紹介しながら、効果的な広告・販促施策を実施するためのポイントについて解説します。是非、自社のマーケティング活動の見直しの参考にしてください。

 

1. 広告・販促施策を成功に導くにはPDCAが重要

広告や販促に関する施策の効果を上げるためには、PDCAサイクルを意識しなければいけません。PDCAサイクルとはPlan(計画)」「Do(実行)」「Check(評価・確認)」「Action(改善)」を繰り返し行う手法です。マーケティングや販促活動において、最初に構築・実践したものが必ずしもうまくいくとは限りません。実践後、ある程度の期間を経たら評価や確認を行い、その結果に応じて改善する作業が重要になってきます。もし広告・販促に関する活動がうまくいっていない、あるいはさらに大きな成果を出したいのであれば、まずはこのPDCAを取り入れてみましょう。

2. 広告・販促の効果として分析するべき内容

「広告・販促効果がみられなかった」の言葉のみで片付けてはいけません。改善活動を行うには、まず効果測定を行う必要があります。ここでは、具体的にどのような点を分析すべきかについて解説します。

2-1. コミュニケーション効果

広告や販促活動を行った結果、消費者がどのような行動を起こしたのかを測定するために活用したいのが「コミュニケーション効果」です。ネット広告であれば、クリック数や問い合わせ数、そこから会員へと登録した数などをコミュニケーション効果として測定します。実店舗ではクーポンやキャンペーンの利用者数や来店客数などを測定します。その結果を見て、広告や販促活動にどの程度の効果があったのかを分析しましょう。複数の広告を展開し、それぞれどの程度の効果があったのかを比較・分析する際にも活用できます。

2-2. 売上への寄与

広告や販促活動の結果、売上への寄与度がどの程度あったのかを測定・分析することも重要です。クリック数や問い合わせ数、来店客数が増えても、売上へと反映されていなければあまり意味がありません。売上を増やすためにPDCAサイクルを意識し、修正や改善することが求められます。コミュニケーション効果とともに分析することで、より効果的な広告・販促戦略がみえてくるでしょう。

3. 広告・販促の効果を分析する代表的手法

広告や販促活動の効果の分析方法はいくつかあります。ここでは、代表的な分析手法を3つ紹介し、解説します。

3-1. 主成分分析で優良顧客を選別

統計学上のデータ解析に活用される手法に「主成分分析」と呼ばれるものがあります。これは、あらゆる情報やデータの中から、特定の属性やカテゴリなどの成分を定め、それらに当てはまる人や物を抽出する手法です。この主成分分析を活用することで、例えば、メインユーザーの年齢や性別などを判別したり、多くの金額を使うユーザーの職業や収入を見極めたりすることができます。優良顧客の特徴や属性を明確に選別できればターゲットを絞りやすくなり、有効な広告・販促を行うための改善点もみえやすくなるでしょう。

3-2. クラスター・セグメンテーション分析で、アプローチ手法を検討

あらゆる属性をもつユーザーの中から、特定の性質をもった人を一つのクラスター(集団)としてセグメンテーション(グループ化)する手法が「クラスター・セグメンテーション分析」です。この手法を活用することで、特定の性質や属性をもった人たちに向けたマーケティングを実行しやすくなります。主成分分析よりもさらに詳細にユーザーの特性を分析・分割することが可能です。特にユーザーの心理的な側面にもフォーカスできるため、より大きな訴求効果を狙うためのアプローチ手法の検討に役立てることが可能です。

3-3. 相関分析で、手法と効果の関係性を判断

広告・販促活動と売上との関係性を分析する手法が「相関分析」です。ユーザーへのアプローチを複数展開している場合には、どちらの方法がより効果的であったのかを相関分析で確認することもできます。より大きな効果のあった方法は継続し、効果がなかったり薄かったりした方法は見直すか廃止するなど適切な判断がしやすくなるでしょう。 

4. 広告・販促施策で陥りがちなポイント

広告・販促施策は、目的と手段がうまく絡み合うことで大きな効果を発揮します。そもそも目的があいまいだったり、広告・販促施策そのものが目的となっていたりする場合には、よい成果を生み出すことはできません。目的が定まらないことは、広告や販促の戦略を練る際に企業が陥りがちなことの一つです。具体的な目標やゴールを設定し、そこに向かうための戦略を練ることが重要です。

また、企業の思い込みによりユーザーの意識やニーズとの間にギャップができてしまうケースもあります。これも、企業がよく陥ってしまうことの一つです。ユーザーのニーズを満たさなければ売上へとつながることはありません。成果があまり出ないと感じるのであれば、企業やメーカーの主義・主張をユーザーへと押し付けていないか、今一度丁寧に確認や検証を行ってみましょう。

5. 失敗しないためには、データ統合が必要

分析の粒度を高めるためには、様々なデータを扱う必要があります。そのためには、自社に蓄積されている様々なデータを統合して、一元管理しておくことが重要です。

データ統合を行うためには、マーケティングツールの導入・運用も不可欠となるでしょう。例えば、「b→dash」のようなマーケティングツールを活用すれば、顧客データや受注データ、アクセスログデータなど様々なデータを簡単に統合でき、そのデータをもとに詳細な分析を実施することが可能なため、販促分析の効率化や効果的な販促施策の実施に寄与してくれるでしょう。大きな失敗を防ぐとともに、余計なコストをかけずに済むというメリットも享受できるのではないでしょうか。

6. まとめ

広告・販促施策が思うようにいっていない場合は、適切な顧客分析ができていない可能性があります。企業の一方的な思いや考えをユーザー側へと押し付けていることにも原因があるかもしれません。一度フラットな状態に立ち返り、マーケティングツールなどを活用しながら必要な分析を行ってみましょう。分析結果をもとに修正や改善を行うことで、より大きな成果が得られる施策を生み出すことができるはずです。

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  • Marketics 編集部

    ユーザーデータ・広告データ・購買データなど、マーケティングプロセス上に存在する全てのビジネスデータを、 ノーコードで、一元的に取得・統合・活用・分析することが可能なSaaS型データマーケティングプラットフォーム「b→dash」が運営する マーケティングメディア「Marketics」の編集部。インタビュー記事やノウハウ記事を定期的に発信しています。

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