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特集!ネットビジネスの費用対効果を検証する仕組み作り

公開日: : 最終更新日:2014/11/07 アクセス解析

マーケティングの費用対効果測定法

オフラインのビジネスでも、

オンラインのビジネスでも、

売上を増やしていくためには

費用対効果を検証して、

効果が悪い問題点を見つけ出し、

それをいかに改善できるかが、

その後のビジネスが飛躍できるかの鍵になります。



ネットビジネスでは特に、

アクセス解析ツール等の

さまざまな検証ツールを利用して、

現状を分析しやすいというメリットがありますが、

本格的な分析・検証を行なうのなら、

それらのツールに頼るだけではなく、

自社なりの検証する仕組み作りが欠かせません。

今回ご紹介する記事では、

アメリカで頻繁にテストと検証を

繰り返している会社の現状が

プレゼンテーションされています。



テストと検証を頻繁に行なっている会社が、

どのように費用対効果を高めているかを

理解しておくことはとても大切ですね。

以下のサイトにアクセスすると、

PDFの資料をダウンロードすることもできるので、

詳細を確認しやすいはずです。



Web Optimization: How one company implements an entire testing strategy every day
 


費用対効果を検証するためのテストの実施では、

以下の5つの流れ(サイクル)が基本です。


  1. データ収集
  2. テストのプランニング
  3. 修正準備
  4. テストの実施
  5. テスト結果の分析


現状を把握するためのデータ収集。

自社は、どのようなツールを利用し、

どのようなデータを収集することができるのか?

この点をしっかりと理解しておくことが必要です。

もし、データが不足していると思えるのなら、

データ収集を行なうできる他のツールの導入も

視野に入れることが必要になるでしょう。



データ収集を行なうと、

自社の問題点が浮き彫りになります

その問題を改善するために、

どのようなテストを行なうかを

プランニングするのが次の段階です。

プランニングした内容を実施するために、

サイトのデザインやキャッチコピーの変更など、

テストを実施するための修正準備を行ないます。



そして、いよいよテストを実行することになりますが、

そのテストの前後で、どのような違いが生じたのか?

この結果をしっかりと把握して、

テストの良し悪しを分析することになります。



ただし、この「テスト結果の分析」を行なって、

終わりでは困ってしまいます。

さらに1項に戻り、

新たなデータの収集、

新たなテストのプランニングという

サイクルを常に繰り返していくことになります。

今回ご紹介した会社では、

小規模なテストと大規模なテスト

使い分けを行なっているのが特徴です。

小規模なテストでは、

PPCとSEOのランディングページ、

行動を誘引する流れ、

キャッチコピーや画像の修正という

比較的簡単な作業で済むテストを行なっています。

大規模なテストでは、

A/Bテストによる検索結果の順位変動や

ショッピングカートなどに関わる

大掛かりな作業が必要になるテストを実施します。



ここでポイントになるのは、

どちらのテストでも、

データ収集を行なうツールだけに

頼っていないということです。

ツールは使いやすいですが、

そのツールは、

さまざまな業界を対象にしたツールになっているため、

必ずしも自社にとって、

データを分析できる最適なツールになっているわけではありません。

そのため、ツールで得ることができたデータを、

エクセルの表で作成した

費用対効果が把握しやすい

自社のビジネスに最適化したテンプレートに記入し、

日々の推移をまとめていくことで、

検証能力を高めていくことが必要になります。



表の作成やデータの転記の手間を惜しむと、

分析能力がグッと下がってしまうので、

ご注意くださいね。

どのようなエクセルの表を作れば良いかは、

決まりがないため、自由で良いと思いますが、

今回ご紹介したプレゼン資料にも、

参考になる表が紹介されているので、

確認しておくことをお薦めします。



データを収集するツールの選定。

データの分析方法。

データをまとめるエクセルの表作成。

検証するためのテスト方法。

ネットビジネスの費用対効果を高めるために、

このようなさまざまな点に配慮した検討や

分析活動が必要になりますね。

今回ご紹介したテスト方法について、

詳しく教えてもらえたら嬉しいと思いませんか?

「コンサルティングの始め方」はこちらです





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