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短期間でCVRが2.5ptアップ!ベーシックがShirofuneで実践する「LTV×広告運用」

導入から間もなくCVRが2.5ptアップ 予測LTVの把握で迷いのない運用に

MZ:導入後、広告運用体制としてどのような変化がありましたか。

志村:LPOや広告文の改善はここ2年ぐらいでやりきって、私が入社した時に比べてCVRも2倍以上になっている状況でした。あとはいかにうまく管理し、CV数を増やしていくかが課題だったのですが、そこをすべて『Shirofune』がカバーしてくれています。打ち手を出し尽くした段階で導入しても効果がありますし、逆にこれからという場合でも大いに示唆が得られるのが『Shirofune』だなと思います。

 インハウスは属人性が高いことが難点ですが、広告のことがまだよくわからないメンバーでも、『Shirofune』があればデータの集計から広告運用まで行えます。引き継ぎもしやすいですし、作業そのものよりも売上を立てるための概念的な話をする余裕ができ、アウトプットの質も上がっていると感じます。

画像を説明するテキストなくても可

MZ:予測LTVがわかることで、運用方針を改めることはありましたか。また、現時点での定量的成果があればお教えください。

志村:『Shirofune』導入直前が、チームとして追う目標が変更になったタイミングでした。ただ最初は、それまで重視していた無料登録数に加えて有料化数も追うという、どっちつかずの運用になっていました。

 「LTV運用forリード」導入後は、LTVが可視化されたことで、広告費のバランスの問題点が一目瞭然になり、予算配分が大きく変わりました。結果として「無料登録数が減っていても最終的に目標達成できていれば問題ない」という方針にチェンジし、広告運用自体も迷わず行えるようになりました。

 『Shirofune』を導入したからこそできた方針転換です。KPIが変わると、当然見るべきデータを整える必要があるのですが、『Shirofune』のおかげで迅速にデータを確認できるようになったのです。

 導入して間もない状況ではありますが、フォーム作成完了までのCVRが2.5ptアップしています。徐々に売上も上がっていくと期待しています。

MZ:自社の売上データとの連携において苦労した点はありますか? また、連携までに期間はどれくらいかかるものなのでしょうか?

志村:自社のデータベース内にある売上データをShirofune社からいただいたフォーマットに沿うように抽出してスプレッドシートで共有するというのがこちら側での対応事項でしたが、フォーマットの項目も非常にシンプルで、社内のデータチームと連携し、スムーズに苦労なく実現できたかと思っています。

菊池:まさに連携の設計としては、ローデータに近いデータをいただいて、なるべくすべてこちら側で集計処理を完結できるような形にしているので、非常にシンプルです。

 たとえば「広告配信データと自社売上データを連携させてダッシュボードを構築する」と聞くと完了までに半年などの期間を想像されるかも知れません。本機能ではリソース状況にもよりますが、2、3週間といったスピード感で実現できるものになっており、そこも非常に画期的ではないかと思っています。

 また、それだけシンプルに実現できるようにしているため、状況によっては「無料トライアル」として本機能をご利用いただけるご提案もしています。さらには自動運用とは切り離して利用することも可能なため、たとえば広告代理店に運用は委託しているが、とりあえずLTV/予測LTVだけ可視化したいといったケースでも柔軟にご相談いただけます。

MZ:今回はBtoBのSaaSを商材とした場合の活用について伺いましたが、同機能は他にどのような業界・業態での運用効率化に期待できますか。

菊池:売上の創出の前にまずリードを獲得するというステップがあるサービスにはすべてお役立ていただけます。たとえば人材紹介では、最初に求職者からの登録があり、仕事をマッチして、転職の成約といったビジネスモデルです。ECでよく用いられるトライアルキットやサンプル請求から始まる2ステップマーケティングも含まれますので、かなり幅広い業界・業態に当てはまるといえるでしょう。

画像を説明するテキストなくても可

精緻な予測を生かしてLTV運用にシフト

MZ:今後のデジタル広告運用の展望と、理想的な運用とのギャップがあれば教えてください。

志村:これまではフォーム作成完了をコンバージョンに置いたCPA運用になっていましたが、今後は『Shirofune』の「LTV運用forリード」を最大限活用し、LTV運用にシフトチェンジしていきたいですね。

MZ:Shirofune社としては、ベーシックの展望に対して、どんな価値提供をできるとお考えでしょうか。

菊池:予測の精度が上がれば、当然成果もさらに上がります。予測アルゴリズムの改善は奥が深いため、日々さらに改善を重ねていくことで、マーケターがより正しい判断ができ、自動最適化でもさらに成果が出るという状態を目指していきたいと思います。

 加えて、クリエイティブごとのLTVの違いももっと分析しやすくしていきたいですね。たとえばリードをより多く獲得しようとするためのクリエイティブは訴求を強くする傾向がありますが、その後成約やリピートに至らず、ということも往々にしてあると思います。それを素早く分析し、改善のスピードを上げていけるようにしていきたいです。

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この記事の著者

落合 真彩(オチアイ マアヤ)

教育系企業を経て、2016年よりフリーランスのライターに。Webメディアから紙書籍まで媒体問わず、マーケティング、広報、テクノロジー、経営者インタビューなど、ビジネス領域を中心に幅広く執筆。

※プロフィールは、執筆時点、または直近の記事の寄稿時点での内容です

提供:株式会社Shirofune

【AD】本記事の内容は記事掲載開始時点のものです 企画・制作 株式会社翔泳社

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MarkeZine(マーケジン)
2024/03/14 10:00 https://markezine.jp/article/detail/44995

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