公開日2026.10.05

CRMとの照合をもとに予算を配分し直し、商談単価を約30%抑制

この事例の要約

SaaSの広告運用で、メールアドレス登録をCVとしていたが、存在しない社名や電話番号が入力された質の低いリードが含まれ、広告の種類ごとの商談化率も分からなかった。

AD EBiSの計測データとCRMの顧客情報を突き合わせてCVの有効・無効を判定し、有効なCVをGCLIDでGoogle広告にオフラインCVとして取り込んだ。

同じデータをBIツールのDOMOで表にすると、Facebook広告よりも検索広告のほうが商談化率が2倍近く高かった。

広告の種類ごとの商談単価を基準に予算を配分し直した結果、商談単価は約30%抑えられた。

前提情報

項目	内容
業種	SaaS
獲得の流れ	資料ダウンロード・問い合わせ・セミナー予約などのフォームでメールアドレス登録を集め、商談につなげる。CVはAD EBiSで計測し、顧客データはCRMに入る
見ていた指標	メールアドレス登録のCV

メールアドレス登録をCVとしていたが、存在しない株式会社名や電話番号が入力された、質の低いリードが含まれていた。

登録地点が複数あり、計測はAD EBiS、顧客データはCRMと分かれていたため、広告の種類ごとに、登録の後どれだけ商談になっているかが分からなかった。

質の低いリードを除き、広告の種類ごとの商談化率を見える化するためのフローをつくった。AD EBiSの計測データとCRMの顧客情報を突き合わせてCVの有効・無効を判定し、有効なCVはGCLIDで紐づけてGoogle広告にオフラインCVとして取り込んだ。

同じデータを広告媒体のデータとあわせてBIツールのDOMOで表にし、広告の種類ごとの商談単価を見える化した。その商談単価を基準に、媒体間の予算を配分し直した。

指標	結果
商談単価	約30%抑制
商談化率	検索広告がFacebook広告の2倍近く

質の低いリードを除いて商談化率を見ると、Facebook広告よりも検索広告のほうが2倍近く高かった。見える化した広告の種類ごとの商談単価を基準に予算を配分し直した結果、商談単価は約30%抑えられた。

メールアドレス登録の件数だけでは、質の低いリードも1件として数えられ、広告の種類ごとの差が見えなかった。CRMと突き合わせて有効なCVだけで商談化率を比べたことで、検索広告とFacebook広告の差が分かり、商談単価の低い広告の種類に予算を寄せられた。

CVの地点が複数あり、計測ツールとCRMが分かれていて、広告の種類ごとの商談化率が見えていない事業に合う。存在しない社名などの質の低いリードがCVに混ざっていて、CV単価と商談単価がずれている可能性がある場合に当てはまる。

この事例の詳しい経緯は、ブログ記事で公開しています。