商談数をオフラインCVで取り込み、商談単価を約60%改善
前提情報
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| 業種 | 製造業 |
| 獲得の流れ | 広告で資料ダウンロードを集め、営業の訪問・商談につなげる。リード獲得後の流れはCRMで管理する |
| 見ていた指標 | リード獲得のCPA |
問題
製品群ごとに予算と目標CPAが決まっていた。一方で、資料ダウンロードの後にどれだけ商談になっているかは、製品群ごとにも、広告の種類ごとにも分からなかった。
媒体が計測できるのは資料ダウンロードまでだったため、広告はリード獲得のCPAでしか評価できず、そのCPAがそのままKPIになっていた。
打ち手
GCLIDをキーに、CRMで管理している商談数をGoogle広告へオフラインCVとしてインポートした。キーワード単位・広告単位で商談数を確認できるようにし、資料ダウンロードよりも成約に近い商談数をGoogle広告の最適化対象にした。
あわせて、広告グループごとに固有のパラメータを付け、媒体データと商談データを紐づけた表をつくった。製品群ごとに、媒体・広告の種類・広告グループ別の商談数が見えるようにした。
- 商談数のインポート:GCLIDをキーに商談数をGoogle広告へ取り込み、最適化対象にした
- 商談データの整理:広告グループごとのパラメータで媒体データと商談データを紐づけ、製品群単位で商談数を見える化した
結果
| 指標 | 結果 |
|---|---|
| 商談単価 | 約60%改善 |
| 広告の評価軸 | リード獲得のCPA → 商談数 |
広告を商談数で評価できるようになり、KPIも目標達成に関連性の高い数値で設定できるようになった。成約に近い数値に重みを付けて運用した結果、商談単価は約60%改善した。
考察
成果につながった要因
リード獲得のCPAでは、商談につながるリードとつながらないリードを区別できなかった。商談数を最適化対象にしたことで、Google広告が成約に近い商談数をもとに配信を調整できるようになり、運用側もキーワード・広告ごとの商談への貢献で判断できるようになった。
この打ち手が合う状況
リード獲得をCVにしていて、その後の商談をCRMで管理しているBtoBの事業に合う。製品群ごとに予算や目標CPAが分かれていて、リード獲得の後の商談化率が製品群や広告の種類によって違うかどうかが分からない場合に当てはまる。
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