根拠よりも施策をした結果を重視する
2019年4月17日
リスティング広告を運用している方とお話をしている時、こんなことを言われました。
「今、Yahoo!とGoogle両方に広告出しているけど、Googleのほうが相性いいような気がするんだよね」
その理由を尋ねると、「お客様と話していると、Googleを使っているお客様のほうが話が合って成約にも結び付きやすい」と。
お客様がGoogleを使っているかどうかどうしてわかるんですか？と聞くと「う～ん、なんとなく」との事。
リスティング広告を運用していればコンバージョンを計測する事が出来ますのでYahoo!からのお問い合わせなのか、Googleからのお問い合わせなのかというのは把握する事が出来ます。
そのコンバージョン（お問い合わせ）から商談、そして成約まで追っかけていけば、Yahoo!、Googleどちらのユーザーが相性がいいのか、ある程度把握する事は可能です。
ですが、その方は特にコンバージョンを追っかけたりせず、ホントなんとなくGoogleユーザーのほうが相性がいいと感じているようです。
この方が言う事には現段階で根拠が全くなくて、コンバージョンを遡って確認していけば本当にGoogleユーザーが相性がいいのか、それとも勘違いだったのか確認する事も出来なくはないですが、それはちょっと面倒だという事だったので「じゃあいっそのこと、Google一本に絞って広告やってみたらどうですか？」と言ってみました。
何か施策を立てていくとき、データが揃っているのであれば仮説の裏付けをそれらのデータの中から探しだして、より精度の高い仮説にした上で改善策を考えていきますが、必ずしもデータが全て揃っているとは限りませんので、その場合限られたデータの中から仮説を立て施策をしていかなければいけません。
今回は本当に何も根拠の無いところから「Google一本に」と施策を立てましたが、こういった施策もアリなのではないかと考えています。
どんなに精度の高い仮説を考えたところで仮説は仮説ですので外れる事もあります。
もし仮説が外れて以前よりもパフォーマンスが下がってしまったら元に戻せばいいだけの話ですし「Google一本に集中投下した」という事実とその結果は残りますよね。
数年前に比べてアクセス解析ツールや効果測定ツール、方法などがものすごく増えて広告の効果を判断するのにとても便利になりました。
しかし、そうなることで明確な根拠が無ければ施策が立てられないようになってしまっているような気もします。
ベストな方法ではないかもしれませんが、根拠が無くても「まずは仮説を立てて施策を試すこと」が非常に重要なのだと思います。
株式会社アイエムシー 大塚雅智
