#1 マーケティングの礎は「人」である
最終的に、すべてのデータはマーケティング上の一人の人物に結びつく必要があります。これによりコンバージョンの重複や不正確なアトリビューションを防ぎ、真の顧客生涯価値（LTV）を算出できます。
SegMetrics の違い
ウェブ解析からファネル分析へ移行する方法
SegMetrics はカスタマージャーニーを全体として捉え、すべてのクリック、購入、タッチポイントを、マーケティングファネル上の実在する一人ひとりに結びつけます。
多くのマーケターは、GA をはじめとするウェブ解析の習得に長い時間を費やし、さまざまな変数、用語、指標を学んできました。ウェブサイト上の操作や訪問者の行動を測定するには優れたツールです。
しかし、ファネル全体を分析するには力不足です。アトリビューションは広告やメールプラットフォームなど他のツールと食い違うことが多く、ファネルの各ステップ間で共有されるデータも限られています。
ファネル分析ツールである SegMetrics なら、ウェブサイト上の操作だけでなく、マーケティングジャーニー全体を顧客がどう進んでいくかを把握できます。
この「タッチポイントベース」の分析は、従来の「クリックベース」のウェブ解析と比べて、マーケティングを理解するための強力な新しい手法です。視点をわずかに変えるだけで、すべてのマーケティングがどのようにつながるのかを見ていきましょう。
SegMetrics の基本理念
ファネル分析の4つの原則
正確なマーケティング判断を下すには、指標がどのように算出されているかを理解することが重要です。マーケターには、意思決定を導くための実用的で価値ある正確な分析データが必要です。SegMetrics には、すべての分析データが従うべき4つの基本理念があります。
#2 データをサイロに閉じ込めない
サイロ化したデータは意思決定に使えません。すべてのデータが互いに connected していない別々のシステムに散らばっていると、包括的なユーザージャーニーを描けず、システム間で指標をやりくりせざるを得なくなります。
#3 指標はすぐに検証できなければならない
信頼できないデータに価値はありません。どの指標についても、そのレポートを構成する個々のユーザー、クリック、イベント、購入の一覧をその場で確認できるべきです。
#4 問いは答えと同じくらい重要である
どんな問いを立てるべきかを理解することは、その答えよりも重要な場合がよくあります。優れた分析は、マーケティングについて新たな問いを生み出し、それをリアルタイムで解決へと導くものです。
#1 マーケティングの礎はイベントではなく「人」である
人を中心に据えた分析へ
市場にあるマーケティング分析ツールの大半は、ページビュー、広告クリック、メール開封など、マーケティングファネルの一側面だけに注目しています。
ファネルの一側面に絞ることで、これらのツールはシンプルな指標を手軽に扱えますが、マーケティングファネル全体を通じたカスタマージャーニーは捉えられません。
あなたのマーケティングファネルは、ランディングページの直帰率だけで語れるほど単純ではありません。
Google Analytics を見れば、何人がサイトを訪れ、そのうち何人がサンキューページを閲覧したかは簡単にわかります。しかし、より重要な問いは残ったままです。
そのうち何人が、すでにリストに登録済みのユーザーだったのか？
新規トラフィックは本当に増えているのか？
問いを逆にすることもできます。優良顧客のうち、何人がブログの定期的な読者なのか？
マーケティング分析において中心となるのは、何が起きたかではなく、誰がそれを起こしているかです。人こそがマーケティングの中心的な力です。
SegMetrics のデータモデル
人をマーケティングの礎に据えることで、大きく2つのメリットが得られます。
第一に、プラットフォームを問わず、複数のタッチポイントがマーケティングファネル内の顧客生涯価値にどう影響するかをより深く理解できます。ユーザーセグメントを作成すれば、「Facebook 経由でウェビナーに参加した人は、オーガニックトラフィックより購入率が60%高い」「VIP 商品の顧客の35%は、最初の2か月以内にマンツーマンコーチングへアップグレードする」といった傾向を簡単に発見できます。
第二に、人ベースの分析であれば、ジャーニーのどの部分でも、顧客のどの属性でもセグメント化できます。「ファネル上部」や「ナーチャリングシーケンス」といった限られた視点からしか分析できない、ということはありません。
あらゆるデータソースから、任意のイベントや人物の任意の属性を選び、セグメントを作成して、類似するコンタクトをリアルタイムで見つけ出せます。SegMetrics 独自の分析エンジンは、お使いのすべてのツールからマーケティングデータを取り込み、単一で全体像を捉えたカスタマージャーニーを構築します。これをマーケティング分析の礎にできる——イベント中心の分析ツールでは到底実現できないことです。
#2 データをサイロから解放する
比較型の分析から抜け出す
マーケティング分析には大きく2つのタイプがあります。比較型とリレーショナル型です。比較型の分析とは、2つの異なるデータサイロにある数値を突き合わせてコンバージョン率を算出する方法です。測定対象のデータが単純で、ばらつきの余地が少ない場合、比較型の分析は手早く効果的です。
しかし、問いが複雑になり、ばらつきが大きくなるにつれて、このデータの正確性は著しく低下します——ほとんど使い物にならないほどに。
たとえば、あるセールスページに有料とオーガニックの両方のトラフィックがあり、さらに新規ユーザーと既存ユーザーの訪問が混在している場合、セールスページの「コンバージョン率」はわかっても、どのセグメントのコンバージョンが良いのかという問いに、比較型の分析は答えてくれません。
比較型の分析データでは、ファネル内で人々が何をしているのかを推測しているにすぎません。そして推測に時間を費やしている間、誤った情報にもとづいた道を進み、時間もお金も無駄にしてしまいます。
#3 指標はすぐに検証できなければならない
Google Analytics や Facebook から正確なデータが得られない理由
マーケティングファネル内のすべてのツール間で指標が一致しない原因は、比較型の分析にあります。Google、Facebook、Unbounce などはいずれも自社のデータだけに依存しており、あなたのマーケティングで他に何が起きているかを把握していません。
つまり、Facebook で新規リードが100件と表示されていても、実際には100人がサンキューページに到達したという意味にすぎません。その100人がすでにリストに登録済みだったのか、実際には Google 経由でオプトインしたのか、ピクセルが2回発火したのか、友人にリンクを送ったのか——データを不正確にする何百もの要因を、Facebook は知る由もないのです。
Google Analytics と Facebook の新規訪問者数を比べるという単純なことでさえ無意味です。両システムは「新規」の定義がそれぞれ異なるからです。
さらに厄介なのは、そうした食い違いを検証する手段がまったくないことです。これらのサイロ内のデータは保護され、多くの場合は匿名であるため、Facebook の60人が Google の40人と別人なのか、そして彼らがどの経路でコンバージョンに至ったのかを知る術がありません。
オフラインイベントでの購入者や、定期課金のような非直接チャネル経由の購入者の追跡にいたっては、望むべくもありません。
だからこそ SegMetrics では、どのレポートについても、それを構成するコンタクト、購入、イベントを正確に呼び出せることが重要なのです。他のシステムで起こりがちな「二重計上」や「幻のユーザー」がないと確信できます。
分析とは信頼です。想定外の数字を目にしたとき、その数字がどう算出されたのかをその場で確認できる必要があります。
#4 問いは答えと同じくらい重要である
ユーザーをすばやくセグメント化し、成績の良し悪しを見極める
多くの分析ツールでは、答えを得る前に具体的な問いを立てる必要があります。システムによっては、データ収集を始める前にその問いが決まっていなければなりません。しかしマーケターであれば、何を探しているかを事前に把握できることなどまずない、とご存じのはずです。
だからこそ SegMetrics は、指標こそがマーケティング改善のために立てるべき問いを教えてくれる、という考えのもとに作られています。「あれ、これってどうなんだろう…」と思った瞬間に、答えを待たされるべきではありません。
KPI はビジネスの方向性と成果を測る最良の手段ですが、マーケティングの真の改善は「これってどうなんだろう…」という瞬間から生まれます——データの中の外れ値を見つけ、最も成績の良いもの・悪いものを突き止めるのです。だからこそ SegMetrics の中核機能のひとつが、あらゆる指標をあらゆる切り口でリアルタイムに分解し、リードの価値を高めるセグメントや行動を特定する機能なのです。
なぜ外れ値を見つけることが重要なのでしょうか。コンバージョン率50%のマーケティングファネルを例に考えてみましょう。コンバージョン率50%のファネルがあるなら、素晴らしい成果です。しかし、もう一歩踏み込んでリードを流入元別に分解してみると、有料リードは1件もコンバージョンしておらず、ソーシャル投稿からのリードはすべてコンバージョンしていた、としたらどうでしょう。
その外れ値を見つけなければ、広告費をすべて無駄にしていることに気づけません。全体の KPI は改善度合いを測るために必要ですが、次に何をすべきかは教えてくれません。セグメント化して外れ値を見つけることでのみ、マーケティング改善に必要な実用的な情報が得られるのです。
コンタクトのあらゆる属性でフィルタリング
外れ値となるセグメントを見つけることがマーケティング改善の鍵である以上、カスタマージャーニーのあらゆる側面でデータを絞り込めることが重要です。
広告経由の人はウェビナーでどんな成果を出しているのか、オーガニックのリードと比べてどうか。20〜35歳のリードは、メールよりもテキストメッセージに反応しやすいのか。aol アドレスで登録したリードは、本当に価値がないのか。
比較型データに依存する他の分析システムでは、こうした問いはデータをスプレッドシートに書き出してリードのリストを突き合わせなければ答えられません。リードとマーケティングを本当に価値ある形でセグメント化するには、マーケティングファネルのあらゆるステップを把握し、お使いのすべてのツールと連携するシステムが必要です。
カスタマージャーニーの全体像をつかむ
マーケティング分析から正確なデータを引き出すことは、どれほど高度なマーケターにとっても難題です。ツール同士が連携せず、カスタマージャーニーの全体像が見えない状況では、なおさら困難になります。
SegMetrics はファネルの上部・中部・下部の間にある溝を埋め、マーケティングの各ステップがどう機能しているか、誰がメッセージに反応し、誰が反応していないのかを、他に類を見ないほど明確に可視化します。
SegMetrics はすべての人に向けたツールではありません。しかしひとつ確かなのは、マーケティングファネルを上から下まで完全に理解するのに、これ以上簡単な方法はないということです。
無料トライアルでお試しください。きっとご期待に応えます。
勝ち筋がわかっていれば、そこに賭けるのは簡単です