目標:顧客獲得単価(CPA)*を下げて、リスティング広告の費用対効果(ROI)を上げる。

事例紹介: 某消費財メーカーより、同企業の商品を購入する確率の高い「見込み客」にターゲットを絞って、広告枠を買い付けることで(メディアバイイング)、顧客獲得単価(CPA)を下げ、最終的に広告配信の費用対効果(ROI)を高めたいと考えていました。

*顧客獲得単価とは?

顧客獲得単価とはCPA(Cost-Per-Acquisition)とも呼ばれ、広告の費用対効果を計る際に用いられる指標の一つであり、顧客を一人獲得するのに必要な広告費用のことをいいます。ここでは、某消費財メーカーの配信している広告を見て、実際に商品を購入する消費者を一人獲得するために必要な費用を下げるための成功事例を紹介しています。

解決策:企業アンケート調査の結果をDataMine Analyticsを用いて、既存のキャンペーンデータに組み入れる。

この消費財メーカーはデータマイニングツール「DataMine Analytics」を使って企業調査の結果を総合的なキャンペーンデータに組み込み、最適化への答えを見つけました。同社はまず、「今から30日以内に購入する可能性はどれくらいありますか?」という1つの消費者アンケートを実施しました。回答には、「絶対に購入する」から「絶対に購入しない」までの5段階の選択肢を用意しました。次に、全てのアンケート結果をAudience Suiteピクセルに取り込んで、すべてのキャンペーンデータに統合しました。キャンペーンデータがすべて一ヵ所に保存され、データベースに企業調査の結果を追加されたことで、他のキャンペーンデータに対する購入検討度を容易に分析することができました。 その結果、見込み客を絞りだし、ターゲティングの範囲を狭めたことで、顧客獲得単価を下げることに成功し、広告の費用対効果(ROI)が上がりました。

サイト別購入検討度の分析

サイト別購入検討度の分析

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 情報源: Turn DataMine AnalyticsのCPGブランドデータ

 

 

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