顧客コホート分析を使用して広告のパフォーマンスを測定する方法

今日、企業はデジタルの世界で業績を上げており、収集、保存、詳細な調査を行うための膨大な量の顧客データがあります。 大企業は言うまでもなく、中小企業にとっても簡単な選択肢ではありません。 ビジネスが発展するにつれて、より効果的に広告を出し、広告予算を最適化することが可能であるという理解も得られます。

この場合、ビジネス向けの統合製品スイートを提供する大企業向けにOWOXBIチームが提供するソリューションについて説明します。 このスイートには、プロジェクト管理、ドキュメント、CRM、テレフォニー、カレンダーなどのツールが含まれています。 このクライアントは、顧客コホート分析を実施するとともに、広告予算をより効率的に使用するという課題を抱えていました。

マーケティングスペシャリストにとっての主な課題はより多くの顧客にリーチすることであったため、可能な限り多くのサービス登録を取得するためにすべてが行われました。 データベースで多くのアクティブな顧客を獲得した後、顧客のライフサイクルを改善する必要があるように見えました。 マーケティングの専門家は、ビジネス競争に伴って顧客獲得コストが増加したため、製品を購入する準備ができているターゲットオーディエンスにのみ広告リソースを費やしたいと考えていました。 したがって、ほとんどの顧客は月額でサブスクリプションの支払いを行うため、ほとんどの広告活動は購入後2か月以上で成果を上げ始めます。

そのため、広告予算をより効率的に使うために、顧客コホート分析を実施することにしました。 コホートは、いくつかの共通の特徴を共有するユーザーのグループです。 マーケターは、最初の登録時にユーザーをコホートにグループ化することで、Webサイトに登録した後の顧客の行動に関するより詳細な情報を取得しようとしていました。 コホート分析は、各コホートからの収益の計算、顧客獲得キャンペーンの効果の評価、および広告費用の最適化にも役立ちます。 さらに、さまざまなソース、チャネル、キャンペーンのコホートの行動データを比較することで、どのキャンペーンが顧客獲得に効果的で、どのキャンペーンが既存顧客維持率を向上させ、ユーザーが複数のポータルを登録するように動機付けるかを理解するのに役立ちます。

効果的なコホート分析を提供する必要があったため、すべてのデータを1つのシステムにマージする必要があります。 もう1つの課題は、無料のGoogleAnalyticsバージョンで作業しているときに常にデータサンプリングに直面することでした。 アナリストは、日ごとにデータをエクスポートすることなく、データのサンプリングを回避または少なくとも最小限に抑えたいと考えていました。

また、コホート分析レポートには、いくつかの特定の指標を含める必要がありました。

• 登録数—登録されたポータルの数。
• MAU —月間アクティブユーザー数。
• CR to MAU —登録ユーザー数と比較した月間アクティブユーザー数。
• 2日目の保持—新しいポータルを登録してから2日目に戻った顧客の数。
• 2日目の保持のシェア—登録後2日目にWebサイトに再アクセスした顧客の割合。
• 有料ユーザー—有料顧客の数。
• CR to Paying —登録ユーザー数と比較した有料ユーザー数。
• 収益SUM—コホートによって生成された総収益。
• 解約率—顧客の解約率。
• ROMI —収益/コスト×100％として計算されたマーケティング投資回収率。

目標は、GoogleBigQueryクラウドデータベースを次のように使用することで達成されました。

1. OWOX BI Pipelineを使用して、顧客行動データとマーケティングコストデータのGoogleBigQueryへのインポートを構成します。
2. MeasurementProtocolを介してユーザーとトランザクションのデータをGoogleBigQueryに送信します。
3. Google BigQueryのコホートごとにユーザーをグループ化し、必要なすべての指標を選択します。
4. GoogleBigQueryからGoogleスプレッドシートにデータを送信し、コホート分析レポートを作成します。

以下のスキーマは、データフローを示しています。

次に、各ステップを詳しく見ていきましょう。

すべての代替プラットフォームを検討した結果、同社はデータを組み合わせるためにGoogleBigQueryを選択しました。 Webユーザーの行動データは、OWOXBIPipelineを使用してGoogleBigQueryにインポートされました。 このソリューションの利点は次のとおりです。

• データのサンプリングはなく、Googleアナリティクスレポートのディメンションと指標の数に制限はありません。 制限の詳細については、こちらをご覧ください。
• ウェブサイトのデータは、わずか5分以内にGoogleBigQueryに表示されます。
• 収益と広告費用はセッションとユーザーによって比較でき、コホートの収益性に関するより良い洞察を提供します。 OWOX BI Pipelineは、ユーザーセッションに広告費用を分配することにより、各ユーザーを獲得するために費やされた金額を確認することを可能にします。

また、OWOX BI Pipelineの助けを借りて、広告サービスからのデータは最初にGoogle Analyticsにインポートされ、次にGoogleBigQueryにインポートされます。 Google AnalyticsにはAdWordsとネイティブに統合されているため、AdWordsは例外です。

顧客に関するデータはCRMシステムに収集されます。 そのため、ポータルの登録後2日目にWebサイトに再アクセスしたユーザーに関するデータは、GoogleBigQueryにエクスポートされます。 アクティブユーザーとトランザクションに関するデータも、測定プロトコルを介してGoogleBigQueryにエクスポートされます。

Google BigQueryで収集されたすべての必要なデータを使用して、コホートが作成され、各コホートに対して選択されたメトリックが計算されました。

顧客は毎月商品の代金を支払うため、分析期間は1か月に設定されました。 コホートは、最初の登録の時間に基づいて作成されました。 これは、たとえば7月に登録したすべてのユーザーが、同じコホートに属していることを意味します。 Google BigQueryで計算された指標を使用すると、テーブルの構造は次のようになります。

データはGoogleBigQueryから（OWOX BI BigQuery Reportsアドオンを介して）エクスポートされたため、Googleスプレッドシートで視覚化されました。 このデータは毎日自動的に更新され、チャネル、ソース、キャンペーン、および広告コンテンツでフィルタリングできます。

レポートは、広告イニシアチブが新規顧客の獲得に役立つだけでなく、顧客の生涯価値を高め、別のポータルを追加しようとしているすでに獲得した顧客を呼び戻すことを示しています。

ほとんどの場合、広告投資は3か月で完済し始めます。

レポートの作成は多くの変動要因を伴う困難な作業でしたが、結果は間違いなく価値がありました。 マーケティング部門向けに、一連の定期的な自動レポートが作成されました。 その前は、マーケティングスペシャリストはそのようなレポートを手動で作成し、すべてを再確認し、多くの時間と労力を費やす必要がありました。

新しい報告により、いくつかの興味深い発見もありました。 たとえば、広告は顧客獲得に役立つだけでなく、顧客維持にも貢献し、同じ顧客からより多くの登録を獲得するのに役立つことがわかりました。

• 同社は現在、顧客コホート全体の広告チャネル、ソース、およびキャンペーンのパフォーマンスを月次ベースで測定するのに役立つ一連の完全に自動化されたレポートを持っています。
• マーケティングスペシャリストは、広告のパフォーマンスを把握することで、各コホートからの総収益を増やし、解約率を下げるためにコストを最適化できるようになりました。
• コホート分析の助けを借りて、最も忠実な顧客を呼び込むソースを特定することが可能になりました。 このデータは、リマーケティングにも使用できます。