CV値に年齢軸を加え、面談転換率を21%→30%に改善
前提情報
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| 業種 | 人材紹介 |
| 獲得の流れ | 広告でサービス登録を集め、架電接触と面談を経て紹介決定につなげる |
| 見ていた指標 | 面談転換率（サービス登録から面談に進んだ割合） |
問題
サービス登録の完了時点で取れるフォームの回答をもとに、CV値に差をつけて媒体に渡していた。使っていたのは希望入職時期と勤務形態で、たとえば「半年以内 × 常勤」の登録には、「1年以内 × 非常勤等」より高い値を設定していた。入職時期が半年以内の人は、1年以内の人より転職意向が強く、面談につながりやすいと考えていた。
しかし、この設定では面談転換率は2割前後のまま横ばいで、はっきりした改善は見られなかった。
希望入職時期や勤務形態は、求職者の希望条件を示す情報で、フォームに回答されるまで媒体が見分けにくい。「半年以内に入職したい」「常勤で働きたい」といった具体的な希望までは、配信前のシグナルだけで媒体が安定して見分けるのは難しかった可能性がある。
打ち手
希望入職時期と勤務形態の組み合わせに年齢を掛け合わせ、同じ条件でも年齢によってCV値を変えた。たとえば「半年以内 × 常勤」の中でも、20代前半、20代後半、30代前半、40代前半の順に値を下げた。
年齢を選んだのは、ログイン情報や閲覧行動などから、媒体側でも推定しやすい情報だと考えたためだ。同じフォーム回答でも年齢によって価値を変えれば、面談につながりやすいユーザーの傾向を媒体が学習しやすくなると考えた。
結果
| 指標 | 結果 |
|---|---|
| サービス登録数 | 3,532件 → 3,096件（−12%） |
| 面談数 | 748件 → 921件（+23%） |
| 面談転換率 | 21% → 30%（+9pt） |
年齢の軸を加える前後2ヶ月の比較で、サービス登録数は3,532件から3,096件に12%減り、面談数は748件から921件に23%増えた。面談転換率は21%から30%に上がった。
登録数が減って面談数が増えたことから、面談につながる可能性が高いユーザーに配信が寄ったと考えている。
考察
成果につながった要因
面談につながりやすさを左右する情報でも、媒体が配信の時点でその違いを見分けられなければ、学習に活かしきれない。媒体が推定しやすい年齢を重みに加えたことで、面談につながりやすいユーザーに配信を寄せやすくなったと考えている。
この打ち手が合う状況
登録などのCVの先に面談や商談が続く事業で、フォームの回答をもとにCV値に差をつけても、後工程への転換率が上がらない場合に合う。重みづけに使っている情報が、媒体が配信前に推定しにくい情報になっていないかを見直す場面に当てはまる。
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