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以前、上記のような記事を書いたのですがこれを調査する際に同時に、リピーターにどの程度広告を表示させているのか?も調査する事が可能です。上記の記事でも触れていますが、
“出稿しなくても買ったであろう既存顧客向けに広告が表示されると広告効果は上がりやすく、ROASを良くしたいというだけなら意外と簡単にできてしまいます。”
この部分ですね。前回は新規獲得への貢献度を主に調べる内容でしたが、今回は既存顧客と思われるリピーターにどの程度表示されているか?の調査方法について書いてみたいと思います。
①まずは前回同様に、
・ga_session_id
・user_pseudo_id
・user_id
・セッションの参照元メディア(session_traffic_source_last_click.cross_channel_campaign.source・session_traffic_source_last_click.cross_channel_campaign.medium)
・広告キャンペーン名(session_traffic_source_last_click.google_ads_campaign.campaign_name)
ごとにga_session_numberと購入(purchase)・収益(ecommerce.purchase_revenue)を抽出。
②続いてデータを広告だけに絞り込みます。google / cpcのように自動で設定されるものもあれば、手動でsourceとmediumを設定しているケースもあるでしょう。なので、ここは実際に広告経由でどのような参照元メディアが計測されているか?文字列を確認して設定してください。
注意点としては、P-MAXやデマンドなどのCross Network経由はBigQueryだとデフォルトチャネルグループで絞り込めない(はず…)ので、session_traffic_source_last_click.google_ads_campaign.campaign_nameでキャンペーン名を抽出してグループ化してください。でないと、google / cpcという参照元メディアで検索広告とか全部混ざってしまいます。
③(見やすくするのであれば)購入に至ったセッションのga_session_numberを10単位でグループ化します。
※購入に至ったuser_pseudo_idのセッションをカウントする事も可能です。
④(ITPで新規が増えると困るなら)safariのデータを除外します。
※母数はもちろん減りますが、新規とリピーターの割合はより正確に近づくかと。除外していないデータと比較すると新規の数が激減するのがよくわかります。
⑤(リピーターだけを抽出したいなら)基幹やカートのデータからリピーター(user_id)のリストを作成・突合。

(こんな感じのデータです。※数字は実際のものではありません。)
これで、媒体別・キャンペーン別の広告経由で累計訪問回数が何回くらいのユーザーの購買を促進できているか?がわかります。訪問回数が多いユーザーの購買の比重が高ければ高いほど、リピーターが広告をクリックしているという事ですね。リターゲティング広告なら当然、ここの母数は増えやすいですが、最適化にお任せしている場合はどうなっているか?は不明でしょう。(意外と新規獲得に貢献している事が多いですが)個人的な経験では、検索広告はリピーターからの購買がかなり多い印象がありますね。(当然と言えば当然ですね)あと、やはりmeta広告は新規向けに出稿されている事が多い上に、そのスコアも他の媒体より効果が高い事が多いです。(運用者の腕にもよりますが)
とりあえず代理店側に設定をお任せしているとROAS重視になる事が多いので、既存顧客向けの広告が増えやすく、当然累計訪問回数が多いユーザーからの購買は増えます。もし丸投げして内容がわかっていないなら、このようなデータを見ると何となく内容がわかってくるのではないでしょうか。
注意点としては、あくまで広告経由で購入した累計訪問回数なので、普段お使いのブラウザを通さない別のチャネルを使う場合は別ユーザーとしてカウントされるケースもあります。(SNS(アプリ内ブラウザ)経由やメルマガからの遷移先が普段とは違うブラウザの場合など)user_pseudo_idごとに経由した参照元の数をカウントして、その平均値を出す事も可能なので、広告経由で購買したユーザーが別のチャネルをどの程度普段から使っているか?も計算可能ですね。その場合、どのチャネルを多く使っているのか?を深堀りしてみましょう。例えば普段からメルマガ等のツールを多用しているユーザーなら、広告を頑張って見せなくても購買に至るのではないか?などの仮説を検証する際に活用できます。
あと、リピーター向けの広告を全否定するものではなく、目的と違うような結果であれば修正が必要になるので、その確認用ですね。ただ、現場では広告は新規向けに使っているという認識が多い一方で、実態は全然違う結果になっているなんて事はよくあるのですが…。
効果検証方法はややこしいですが、WEB広告は一番ごまかされてしまう領域なので(SNSも大概ですが…)、これらのダッシュボードを作成して週単位で見ておいた方が良いかと考えています。特にアパレルは商品ごとの販売期間が短いので、短期で微調整しておかないと月末に確認した時には後の祭り、なんて事も珍しくありません。「経由売上が増えているから広告費を増やしたのにトップラインが伸びていない」というデータが出てくるようなら一度試してみてはいかがでしょうか。
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ECサイト構築・運用・コンサルティング、リテールのソリューション事業を中心に活動。並行してファッション専門学校の講師も務める。Twitter(@fukaji38)株式会社StylePicks
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