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Google アナリティクスと AdWords の連携によるデータドリブン マーケティング

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2018 年 あなたのビジネスを成長させるために、デジタル マーケティングにまつわる先進のテクノロジーを学びましょう。

 

前回までの記事では、AdWords を中心としたテクノロジーにフォーカスしてきました。次に紹介するのは、AdWords と Google アナリティクスを連携することで実現できる、真にデータドリブンなマーケティングのためのヒントです。

 

データドリブン マーケティングを実現するための Google アナリティクス


近年よく聞かれるようになった「データドリブン」という言葉の定義を、Google では「マーケターの主観にとらわれない、データに基づく意思決定と、それに基づくマーケティング活動全般」と考えています。

 

多くの場合、どうしても経験則から主観に基づいた意思決定をしてしまうことがあります。例えば「ゲームは子供のもの」「車を買うのは男性」といった、一般常識であるかように考えられていることも、データを分析すると実際は必ずしもそうではないとわかることがあります。

 

モバイルデバイスが普及し、それに伴い膨大なデータを扱わなければならない昨今では、こうした主観とデータとの間に生まれるズレをなくし、さらにユーザーから発せられる性別や年齢といったさまざまなシグナルを基に、マーケティングの精度を高めなければなりません。

 

そのために役立つのが Google アナリティクスです。Google アナリティクスは、Google のオーディエンス データや CRM などと連携でき、それにより生まれる膨大なデータを統合して分析・改善のアクションを導くことができる、デジタル マーケティング プラットフォームです。

 

Google アナリティクスを使ったデータドリブン マーケティングの例


ある転職支援会社の改善事例を見てみましょう。この企業は、女性のキャリア進出を応援したいと考えていましたが、30 代女性の会員登録が少ないのが課題でした。Google アナリティクスで見てみると、訪問数では男女差があまりない一方、会員登録数で見ると女性がわずか 20% 程度と理想とは程遠い状況でした。この課題を解決するまでに実施した分析とアクションを見てみます。

 

ステップ 1: 訪問ユーザーの閲覧ページを調査

まず女性の非会員訪問ユーザーが見ているページを調査しました。図 1 のように、Q&A のページへの訪問が多いことがわかり、さらにそのページからサイト内検索をしていることがわかりました。SMBDay-17-1.png図 1: 女性の非会員訪問ユーザーの閲覧ページ調査レポート

 

ステップ 2: サイト内検索レポートを調査

ステップ 1 の結果を基に、次にどのようなキーワードでサイト内検索をしているのかを調査しました。ここでは、「30 代以上」などの年齢制限系のキーワードが多いことがわかりました。そしてさらに、こうした検索をしたユーザーの次の行動を調査したところ、多くがそのまま離脱していたことがわかったのです(図 2)。SMBDay-17-2.png図 2: サイト内検索キーワードと検索後の行動調査レポート 

ステップ 3: 分析結果を基にアクションを実施

これまでの分析結果をもとに、サイト内では Q&A、サイト内検索の「年齢制限」項目に関する改善を実施し、サイト外では過去サイト内で「年齢制限系」キーワードを検索したユーザーに向け、「女性のキャリアは、30代から!」「30代女性の転職特集!」といったメッセージでリマーケティング広告を配信しました。

 

結果、30 代女性の会員登録数の向上に成功しましたが、もし Google アナリティクスでの分析を実施せずに、単に女性に向けた広告配信を増やしていたらどうだったでしょうか。サイト訪問は増えても、会員登録に結びつかない状態が続いていたかもしれません。

 

このように、分析した結果を基に次のアクションを考えるのが、デジタルマーケティング プラットフォームとしての Google アナリティクスの使い方です。しかし前述したように、現在では多くのデータが生まれ、取得できるようになっています。そのため、分析や次のアクションの実行を、いかに効率化するかが次の課題になります。

 

幸いなことに、これまで紹介した AdWords の自動化機能のように、Google アナリティクスにも機械学習を備えた機能があります。

 

自動的にユーザーリストを作成するスマートリスト機能


ご存知のように、サイト訪問ユーザーの「質」というのは一定ではありません。コンバージョンに至る確率が高い「質の高い」ユーザーもいれば、そうでないユーザーもいます。滞在時間や直帰率などさまざまなシグナルを基に、ユーザーの「質」ごとに自動的にリスト化するのがスマートリスト機能です。さらにAdWords と連携し、特定のユーザーリストに向けてリマーケティング広告を配信することも可能です(図 3)。SMBDay-17-3.png図 3: スマートリスト機能のイメージ

スマートリスト機能では、Google アナリティクスで得た分析結果を直接 AdWords にアウトプットできる一方、各種データを Google アナリティクスにインプットすることもできます。複数の広告メディアからのデータを一元管理することで、それぞれの施策の成果を正確に測れるようになります。 

 

Google アナリティクスによるデータの一元管理


Google アナリティクスにデータを集約することで、前回紹介したアトリビューション分析が可能になります。ラストクリックだけを分析していた場合、認知の獲得に貢献していた広告など、実際には効果があった施策が無視されてしまう可能性があります。しかしアトリビューション分析であれば、カスタマージャーニーベースで各メディアの貢献度を判断できます(図 4)。SMBDay-17-4.png図 4: 一元管理のメリット

たとえば富士フイルム株式会社様では、認知を目的とした広告と刈り取り型の広告を併用していました。それぞれの貢献度を分析した結果、認知向上の広告を起点として、刈り取りでコンバージョンに至っていたことがわかりました。認知向上目的の広告配信比率を下げずに継続した結果、訪問者数に占める新規顧客比率は 32% 増、コンバージョン数は 127% 増という結果になりました。 

 

オフライン データの統合も可能


ここまでは、オンラインで完結するビジネスを例に紹介してきました。最後に、メインビジネスがオフラインの場合に活用したい Google アナリティクスの機能を紹介します。

 

店舗の実売データを Google アナリティクスで分析し、広告施策の費用対効果を向上させたパリ発の百貨店、ギャラリー・ラファイエット社の事例を見てみましょう。

 

ギャラリー・ラファイエット社では、店舗のほかに EC サイトも運営していましたが、オンライン広告の成果は EC サイトだけしか検証していませんでした。しかし店舗の実売データを Google アナリティクスで分析してみると(図 5)、バナー広告やリマーケティング広告は、EC サイトよりも店舗での売上に効果的だったのがわかりました(図 6)。SMBDay-17-5.png図 5: オンライン広告の店舗貢献を可視化した方法

SMBDay-17-6.png図 6: 店舗の実売データを反映した分析レポート

図 6 では、広告メニューごとに EC サイトと店舗それぞれの売上を一覧で表示しています。広告メニュー D を見ると、EC サイト上は 42,000 ドルと最も成果が低いのに対し、店舗だと 725,000 ドルと最も高い貢献をしていることがわかります。

 

データを基にした分析をきっかけに、効果測定方法を切り替え、店舗購入データと紐付け後、オンライン広告の費用対効果は 2.4 倍と大きく向上しました。

 

まとめ


  • 膨大なデータが溢れる昨今では、マーケターの主観ではないデータドリブンなマーケティングが求められている
  • データドリブン マーケティングを実現するために、さまざまなデータを一元管理するデジタルマーケティング プラットフォームとしての Google アナリティクス活用が効果的
  • ユーザーの「質」ごとに自動的にリスト化できるスマートリスト機能と、AdWords との連携により、業務を効率化した上で施策を最適化できる
  • Google アナリティクス上にデータを一元管理し、アトリビューション分析を行うことで、各施策の貢献度が正確にわかる
  • Google アナリティクスにオフライン データを紐付けることで、オン / オフ含めたマーケティングの全体最適が可能になる

次の記事では、さらに豊富な機能を備えた、有料版「Google アナリティクス 360」の紹介と、データドリブン マーケティングにおける今後の展望について説明します。


すべての記事の一覧はこちらからご覧ください。


Posted by 浜 朝希 - マーケティング テクノロジー営業部 セールスマネージャー

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