Web分析とデジタルマーケティング分析をブレンドする方法

マーケティング戦略の有効性を評価するための複数のプロセスがあります。 キャンペーンで何が起こっているのか、ユーザーがWebサイトでどのように振る舞うのか、そしてどの製品が最も人気があり、最も人気がないのかを明確に理解したら、さらなるマーケティングステップを定義できます。 ビジネスにデジタル分析をすでに実装しているが、望ましい結果が得られない場合は、一部のデータが隙間をすり抜けて、全体像が見えない可能性があります。 Webとデジタルマーケティング分析を賢くブレンドすることで、不足しているデータを見つけて、マーケティング戦略をより成功させることができます。

デジタル分析は、Webサイト、モバイルアプリ、電子メール、およびその他のオンラインソースからの統合データを分析するプロセスです。 それはあなたのビジネスにおける様々なプロセスの概要、あなたのユーザーがあなたのウェブサイト上でどのように振る舞うか、彼らが去るとき、彼らが戻るとき、そして彼らがモバイルバージョンに切り替えるときをあなたに提供します。

デジタル分析は、ビジネス目標に合わせて調整し、複数の指標を組み合わせてカスタムレポートを作成できるため、あらゆる分野およびあらゆる規模のビジネス（ eコマース企業、マーケットプレイス、テレコムなど）に必要です。

Web分析は、Webサイトのパフォーマンスを分析するデジタルマーケティング分析のサブセットです。 それでも、企業がWebサイトのみに限定されることはめったにありません。つまり、Web分析だけでは、マーケティングの全体像を提供するには不十分です。 そこで、デジタルマーケティング分析が役に立ちます。 Webサイトだけでなく、広告プラットフォーム、モバイルアプリ、CRMシステム、ソーシャルメディアプラットフォームなどの他のオンラインソースからのデータも考慮します。

デジタルマーケティング分析は、すべてのオンラインマーケティングチャネルを調査および比較して、それらが相互にどのように影響し、コンバージョンにどのように影響するかを示します。

デジタルマーケティング分析により、以下を追跡できます。

• ウェブサイトやさまざまなデバイスでのユーザーの行動
• 広告キャンペーンの効率と相互の影響
• 特定のマーケティング活動に起因する収益
• その他のビジネス関連のKPI：ショッピングカートへのアイテムの追加、コンバージョンとバウンス率、クリック単価など。

マーケティング分析の出発点は、あなたが答えたい目標と質問を設定することです。 望ましい結果を達成するには、Web分析とデジタルマーケティング分析を組み合わせて、ビジネスに完全に適合する測定パラメーターの最適な組み合わせを取得するのが最善です。

Web分析とデジタルマーケティング分析をどのように組み合わせることができるかを見てみましょう。

1. WebサイトのWeb分析を構成するWeb分析自体は、より詳細な分析を行うための良い出発点になります。 ユニークな訪問者、クリック、終了ページ、およびその他のパラメーターを追跡して、顧客の行動をよりよく理解し、マーケティング戦略の弱点と強みを理解します。
2. Web分析がカバーしていないマーケティング戦略の部分を理解するWeb分析を導入すると、欠落しているデータに気づきやすくなります。 Web分析で追跡されないモバイルアプリはありますか？ FacebookまたはInstagramで広告キャンペーンを開始しますか？ オフラインストアはありますか？ あなたのビジネスのこれらの部分があなたのメインのウェブサイトより重要でないと思われるとしても、それらはあなたにあなたの顧客の大部分をもたらす金鉱であることが判明する可能性があります。 一方、データ分析では、どのチャネルがマーケティング予算を浪費するだけで、利益をもたらさないかが明らかになる場合があります。
3. 不足しているパラメーターを指定してレポートを拡大するWeb分析に加えてデジタル分析を実装するには、次のことを行う必要があります。
   1. 必要なデータを収集します。 広告サービス、通話追跡サービス、CRM、およびその他のデータソースからデータを収集します。 これは手動で行うことも、OWOX BIなどの特殊なサービスを使用して時間を節約し、データ転送を自動化することもできます。
   2. 収集したデータを1つのプラットフォームにマージします。 すべてのマーケティングチャネルが相互にどのように影響するかを分析するには、ウェブ分析とデジタル分析のデータを統合し、GoogleBigQueryなどの1か所にすべて保存する必要があります。

以下では、このプロセスを簡単に実行する方法と、マーケティング戦略の特定の側面を分析するために正確に測定する必要があるものについて説明します。

追跡できるデジタルマーケティングパラメータのいくつか、それらの公式、およびこれらのパラメータがマーケティングにもたらす価値を確認します。

Webトラフィックソース

このパラメータは、どのトラフィックソースが訪問者をWebサイトに誘導するかを示します。 3つの主な情報源は、直接検索、紹介検索、およびオーガニック検索です。 ただし、Webサイトには、有料検索などの他のトラフィックソースを含めることもできます。

訪問またはセッションの総数

特定の期間におけるWebサイト（またはWebサイトのトラフィック）の訪問者の総数は、サイトの人気に関する基本的な洞察を提供します。 これらのパラメータを時間の経過とともに比較すると、一般的な傾向を理解できます。たとえば、Webサイトの人気が高まっているか失われているかなどです。

新規/リピーター

新規訪問者とは、特定のデバイスで初めてWebサイトにアクセスする訪問者です。 リピーターは以前にあなたのウェブサイトにアクセスしたことがあります。 このパラメータを使用すると、オンラインオーディエンスをどれだけ効果的に維持しているかを確認できます。 ただし、訪問者がCookieを削除した後、または別のデバイスやブラウザを使用してWebサイトに再度アクセスした場合は、新しい訪問者としてカウントされます。

オンラインコンバージョン率

オンラインコンバージョン率は、Webサイトの訪問者がWebサイトで目的のアクションを実行するすべてのユーザーセッションの割合です。 このアクションには、ニュースレターの購読、メンバーシップへのサインアップ、PDFのダウンロード、または訪問者に実行してもらいたいその他の操作が含まれます。 オンラインコンバージョン率を分析することで、インターネットマーケティング戦略がどれほど効果的であるかを知ることができます。 また、コンバージョン率のダイナミクスを分析することで、傾向がビジネスにとってプラスかマイナスかを定義し、状況を維持または改善するためのアクションを計画できます。

訪問あたりの価値

このパラメータは、各Webサイトへのアクセスから得られる価値を示します。 レポートに表示される訪問あたりの値は、訪問数を合計値で割ったものです。 訪問あたりの価値パラメータは、Webサイトがビジネスにとってどれほど収益性が高いかを示すため、訪問あたりの価値を高めるためにより多くのお金を投資する価値があるかどうか、またはWebサイトを最適化してその効果を高める必要があるかどうかを判断できます。 トップページや終了ページなどの他のパラメータを追跡することで、最適化するマーケティング戦略の適切な部分を把握できます。

平均セッション時間

平均セッション期間は、すべてのセッションの合計期間（秒単位）をセッションの合計数で割って計算されます。 このパラメータは、訪問者にとってWebサイトがどれほど魅力的であるかを示します。 セッション時間が短いということは、間違ったターゲットオーディエンスを引き付けているか、訪問者が最初に目にするコンテンツがニーズを満たしていないか、興味に合わないことを意味します。 平均セッション時間が短い場合（1つのセッションが15秒未満続く場合）、Webサイトのユーザーエクスペリエンスを試すか、別のオーディエンスをターゲットにすることができます。

トップページ

トップページパラメータは、どのページがWebサイト訪問者の間で最も人気があるかを示します。 これにより、視聴者にとって最も魅力的なコンテンツとページ構成の種類がわかります。たとえば、新しいユーザーにトップページを最初に表示させる新しい方法を見つけるのに役立ちます。

訪問あたりのインタラクション

訪問あたりのインタラクションパラメータは、1回の訪問中にユーザーがWebサイトで行ったインタラクションの数（平均）を示します。 これらのインタラクションの数と種類を見ると、購入する前にユーザーがどのように行動するかを理解できます。 それとは別に、ユーザーの注意を引くアイテムや、インタラクションの数が最も少ないアイテムに関する洞察を得ることができます。 次に、アイテムの削除または最適化を検討し、インタラクションの数が変化するかどうか、およびどのように変化するかを追跡できます。

終了ページ

このパラメーターは、訪問者がサイトを離れるページを示します。 これにより、ページ全体の使いやすさとユーザーエクスペリエンスに注意を払うか、コンテンツを改善することで、どのページを最適化する必要があるかを明確に理解できます。

販売資格のあるリードの数量

このパラメーターは、営業チームがリードマグネットから受け取ったセールス適格リード（SQL）の数を示します。 これは、獲得したリードを追跡するための基本的な指標であり、マーケティング効果を評価することができます。 1か月または1年のSQL目標を設定し、その目標を、販売資格のあるリードの数量に関するレポートで受け取るメトリックと関連付けることができます。

リードあたりのコスト

リードあたりのコスト（CPL）パラメータは、1つのリードを取得するために費やす平均金額を示します。 これは、すべての広告費用を合計し、合計を獲得したリードの数で割ることによって計算されます。 このパラメータは、新しいリードを生み出すという点でオンライン広告キャンペーンがどれほど費用効果が高いか、その目的のためにさらに投資する価値のあるチャネル、およびオフにできるチャネルの明確なビジョンを提供します。

変換速度

リードマグネットの変換率は、リードマグネット（通常、潜在的な顧客の連絡先の詳細と引き換えに提供するアイテム）に関連するターゲットアクションを実行するリードのパーセンテージです。 これは、ターゲットアクションを実行したリードの数をリードの総数で割り、その結果に100％を掛けて計算されます。 たとえば、300件のリードのうち20件がアクションを実行した場合、コンバージョン率は6.6％（20/300×100％）になります。

潜在顧客の発生率

コンバージョン率とは異なり、リード生成率は、リードマグネットを使用したすべてのアクションではなく、実際に訪問者をリードに変換するアクションにのみ焦点を当てています。 これは、キャプチャされたリードの総数を取得し、その数を特定のチャネルを介した訪問者の総数で割ることによって計算されます。 たとえば、2,000人の訪問者のうち100人がリードに変換した場合、リードの生成率は5％（100/2000×100％）になります。

到着

リーチパラメータは、ソーシャルメディア投稿のユニークな視聴者の数を示します。

500人があなたの投稿を閲覧し、フォロワーが10,000人の場合、リーチは5％（500 / 10,000×100％）です。

顧客の好き嫌いをよりよく理解するために、投稿のタイミングと内容を試すことができます。 次に、結果をリーチと関連付けて、投稿に最適な時間と、視聴者にとって最も魅力的なトピックを把握できます。

ポストエンゲージメント率

投稿エンゲージメント率は、フォロワーの総数に対するソーシャルメディア投稿とのやり取りの比率です。 投稿エンゲージメント率が高いほど、フォロワーはより関与し、ソーシャルメディアに投稿するコンテンツに関心を持っています。 このパラメータを使用すると、最も魅力的なトピックと最も魅力的でないトピックを確認し、コンテンツを試し、投稿のエンゲージメント率の変化を追跡することで、コンテンツを改善し、視聴者との整合性を高めることができます。

クリック単価

クリック単価（CPC）は、ユーザーが広告をクリックしたときに支払う金額を示します。 これは、すべてのクリックの合計コストを合計クリック数で割って計算されます。 このパラメータは、どの広告が最大および最小の収益を生み出しているかを発見するのに役立ち、それに応じて広告予算を再配分できます。

1000インプレッションあたりのコスト

The 1000あたりのコストまたはCPM（Cost per Mille）パラメータは、ページ上の1,000の広告インプレッションの価格を示します。 CPMが$2.00の場合、広告主として、1,000回の広告インプレッションごとに$2.00を支払います。 CPMは、次の式を使用して計算されます。

総キャンペーン費用/（総インプレッション数/ 1,000）

CPMは、大量の広告インプレッションの費用を測定するのに役立ちます。

売上転換率

売上コンバージョン率は、購入を完了した訪問者の割合です。 これは、購入数をWebサイト訪問者の総数で割って計算されます。 このパラメータを使用すると、マーケティング効果を評価できます。販売コンバージョン率がいつ減少または増加するかを追跡し、その結果をレポート内の他のパラメータやマーケティング戦略に適用した変更と相関させます。 あなたの聴衆をよりよく理解し、あなたの次のステップを計画するためにそれを使用してください。

トラフィックソース別の収益

トラフィックソース別の収益パラメータは、ソーシャル、オーガニック検索、有料検索、紹介などのチャネルごとの総収益を分類します。 それはあなたのeコマースウェブサイトへのトラフィックの最も重要なソースを強調し、あなたのユーザーが来ているチャネルを明らかにします。 このパラメーターを使用すると、どのソースが最大および最小の収益を生み出し、どれがさらに投資する価値があり、どのソースを最適化または無効化する必要があるかを明確に理解できます。

平均注文額

平均注文額（AOV）パラメーターは、顧客がWebサイトで何かを購入するときに費やす平均金額を示します。 これは、総収益を注文数で割って計算されます。 AOVは、eコマースビジネスにとって重要なユーザーの購入行動をよりよく理解するのに役立ちます。 AOVの増加は、顧客数が減少していないと仮定すると、各トランザクションからより多くのお金を受け取るため、一般的な収益の増加を意味します。 平均注文額を増やすには、たとえば、ロイヤルティプログラムや製品割引を試して、それがAOV、さらに重要なことに収入にどのように影響するかを確認します。

ショッピングカートの放棄率

ショッピングカートの放棄率は、アイテムを入れた後に仮想カートを離れるユーザーの割合を示します。 次の式で計算されます。

（1 —（完了した購入の数/作成されたショッピングカートの数））x 100％

このパラメータは、あなたの製品やサービスにすでに興味を持っている潜在的な顧客の割合を見ることができるので、あなたの訪問者の購入行動をよりよく理解するのにも役立ちます。 ショッピングカートの放棄率が高いことは、販売目標到達プロセスの最後のステップを最適化する兆候である可能性がありますが、このパラメータをレポートの他のパラメータと一緒に分析して、マーケティング戦略の有効性をより明確に把握し、次のことを理解する方が有益です。ステップ。

ネットプロモータースコア

ネットプロモータースコア（NPS）は、-100から100の範囲のインデックスであり、顧客の平均満足度を示します。 顧客を苛立たせているものを追跡できることで、目標到達プロセスの弱点をすばやく把握し、改善に向けて行動することができます。 NPSは、顧客の忠誠心を測定し、ビジネスの成長を予測するのにも役立ちます。 ネットプロモータースコアだけでは意思決定の基礎となるには不十分ですが、他のパラメーターと一緒に分析すると、ユーザーデータに関するレポートが強化され、ビジネスの成長を加速できる意思決定に役立ちます。

デジタルマーケティング分析の実装は複雑なプロセスですが、結果は確かに努力する価値があります。 自分で、またはアナリストの助けを借りて、ビジネスに役立つパラメータを特定する必要がありますが、定期的なレポートのコンパイルなどの他のプロセスは、レポートまたは分析ツールによって自動化できます。

これは、時間の経過に伴う変化を追跡するという観点から特に重要です。 データを収集してレポートを作成するだけでは十分ではありません。 これを定期的なプロセスにして、時間の経過とともに変更を追跡する必要があります。

OWOX BIを使用すると、さまざまなオンラインおよびオフラインのソースから無制限の量の非サンプリングデータを収集し、ほぼリアルタイムで処理できます。 OWOX BIを使用すると、基本レベルから高度なレベルまでのマーケティング分析を構築し、広告とWebサイトのデータをCRMなどのソースからの他のビジネスデータとマージし、必要なレポートを作成できます。 その上、すべてのパラメーターのダイナミクスを確認し、次に何をすべきかについての洞察を得ることができます。

OWOXBIを使用してマーケティング分析を段階的に構築する方法は次のとおりです。

1. GoogleAnalyticsで広告キャンペーンを分析する

広告サービスからGoogleアナリティクスへのOWOXBIパイプラインを設定して、広告費用に関するデータをリアルタイムで受信し、レポートを作成し、時間の経過とともに数値がどのように変化するかを監視し、数値の背後にある計算を確認します。

1.Web分析を実装します

OWOX BIを使用して、Webサイトでより多くの生データとサンプリングされていないデータを収集し、レポートを深めます。 Webサイトのユーザーに関するデータを追加し、Webサイトのソースを追跡し、訪問の総数をカウントして、Webサイトがビジネス全般、特にマーケティングで果たす役割をよりよく理解します。

2.エンドツーエンドの分析を実装します

パフォーマンスの完全な概要を把握し、ROIがマイナスであるために何がより多くのお金をもたらし、何が予算を浪費するかを確認します。 次のような、ビジネスに不可欠なすべてのものを追跡することで、深遠なレポートを作成できます。

• Webおよびモバイルのユーザー（新規およびリピーター）
• ページとランディングページ
• 製品と製品カテゴリ
• 地域、都市、言語

3.GBQデータに基づいて高度なアトリビューションとレポートを設定します

目標到達プロセスで最大の収益を生み出すチャネルを見つけるために、マーケターはシングルタッチアトリビューションモデルを頻繁に使用します。 ただし、7回のタッチのルールによれば、実際の購入は、顧客がブランドと8回目に対話したときにのみ発生することがよくあります。 それでも、すべてのステップは相互に影響を及ぼし、最終的には変換につながります。 コンバージョン経路を評価するには、高度なデータドリブンアトリビューションを設定し、GoogleBigQueryで収集されたデータに基づいてレポートを作成します。

5.オーディエンスを管理する

ユーザーセグメントを作成して、アプローチをパーソナライズし、マーケティング戦略をより正確にします。 新規訪問者とリピーターの獲得チャネルを異なる方法で評価し、関心のないユーザーを除外し、顧客ロイヤルティを高めます。

異なるユーザーコホートは異なる動作をするため、異なる金額の収益をもたらし、異なるコミュニケーションアプローチを必要とします。 その結果、これらのコホートを引き付けて維持するために費やす予算も異なります。 OWOX BIを使用すると、オーディエンスを簡単に管理し、関心のないユーザーを除外し、顧客ロイヤルティを高めることができます。

それでもビジネスに最適なオプションがわからない場合は、広告キャンペーンの基本的な分析から始めて、分析をさらに発展させることができます。

完全で信頼できるデータがなければ、効率的なマーケティング戦略を構築または改善することは困難です。 広告キャンペーンに変更を加える前に、さらなるアクションの確固たる基盤があることを確認してください。

追跡する必要のあるパラメーターは、ビジネス領域とデジタルマーケティング分析からの期待によって異なります。 ビジネスにWebとデジタルマーケティング分析を組み合わせて目的の結果を達成する方法がわからない場合は、OWOX BIの無料デモを予約して、資格のあるアナリストと適切な戦略について話し合ってください。