【BtoB】オフラインCVを活用して成果が向上した事例

はじめに

オーリーズでは、BtoBの事業を行うお客様を中心にオフラインCVを利用した広告の配信を行ってきました。
近頃、GoogleもBtoBを含めたリード獲得目的の広告を配信している広告主らにオフラインCV(商談等のデータ)の利用をこれまで以上に推進しています。
本記事では、オフラインCVを活用して成果が向上した事例を紹介いたします。

オフラインCVとは?

オフラインCVとは、Google広告などの媒体が、広告主のデータベースから1st Partyデータのインポートなしではトラッキングできないコンバージョン(例:顧客の実来店、リピート購入)のことです。 それをGoogle広告やYahoo広告、Facebook広告に読み込むことで、機械学習の学習データとして利用できるようにすることができます。
GoogleやYahooの場合は、GCLIDやYCLIDといった広告表示ごとに振られる文字列を利用して取り込みを行い、Facebookではメールアドレスを取り込んで突合することで媒体の学習データとして利用できるようになります。
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ここにおける【オンラインCV】と【オフラインCV】の定義 【オンラインCV】:Google広告などの媒体が、Cookieやタグなどのオンライン情報だけでトラッキングできるコンバージョン 【オフラインCV】:Google広告などの媒体が、広告主のデータベースから1st Partyデータのインポートなしではトラッキングできないコンバージョン 例:リード獲得が【オンラインCV】とした場合、SFAで管理する商談データなどが【オフラインCV】

オフラインCVの運用方法

オフラインCVの運用方法は大きく分けて2つあります。
  1. 媒体の外側で集計・分析を行って、その結果を手動で媒体の運用に反映する
  1. 広告クリックID(GoogleならGCLID)等を使って媒体にオフラインCVをインポートして媒体の最適化対象に設定し、機械に運用させる
この記事では、それぞれの方法で成果が向上した事例を紹介していきます。

1. 媒体の外側で集計・分析を行って、その結果を手動で媒体の運用に反映した事例

通常のオンラインCVがメールアドレス収集でSaaSを提供するA社様の事例です。
メールアドレス収集のポイントは資料ダウンロードフォームや問い合わせ、セミナー予約など複数あり、CVの計測はAD EBiSで行い、顧客データはCRMシステムに格納される流れになっています。

運用の課題

A社様の運用では以下の課題がありました。
  • 質の低いリードが含まれる
    • 存在しない株式会社名や電話番号が入力されているリード等
  • 広告の種類によるオンラインCV後の商談化率が分からない

課題を解決するフローの構築

質の低いリードのデータを除外し、広告の種類毎の商談化率を可視化するため、上記のフローを構築しました。フローの詳細は下記の通りです。
  1. データの配置
    1. AD EBiSのデータをスプレッドシートにアップロード
    2. glu(ATARA社が提供する自動のレポーティングツール)の媒体データをGoogle Cloud Storageにアップロードする
  1. 有効/無効CVの判別とデータ整形
    1. スプレッドシートの内容とCRM内の顧客情報を突き合わせてCVの質を判定しデータを更新
    2. BIツールに取り込むためのシートとGoogle広告のオフラインCVとして取り込むためのシートにデータを整形して複製する
  1. オフラインCVの取り込み
    1. スプレッドシートのデータをGoogle広告に取り込む(GCLIDで紐づける)
  1. DOMOによる作表
    1. スプレッドシートとGCSのデータをSQLで加工・整形しBigQueryに格納する
    2. DOMOにてカードを作表し、広告の成果を可視化する

結果

上記のフローを構築し、オンラインCV後の商談化率を可視化した結果、FBよりも検索広告の方が商談化率が2倍近く高いことが判明しました。
可視化した広告毎の商談単価を基準に広告予算のアロケーションを行った結果、商談単価を約30%抑制することができました!

2. 媒体にオフラインCVをインポートして媒体の最適化対象に設定して運用し、獲得単価を半分にした事例

オンラインCVは資料のダウンロードである大手製造業B社の事例です。
獲得したリードに対して営業が訪問・商談を行っており、リード獲得後のフローはCRMツールで管理をしています。

運用の課題

B社様の運用では以下の課題がありました。
  • 製品群ごとに予算と目標CPAがある
  • 製品群ごとのオンラインCV後の商談化率が分からない
  • 広告の種類によるオンラインCV後の商談化率が分からない

課題解決のためのオフラインCVの導入

B社様では以下の2つの方法でオフラインCVの導入とリード獲得後の成果の可視化を行いました。
  1. GCLIDをキーにGoogleに商談数をインポート
  1. ADG毎に固有のパラメータをキーに整理

1. GCLIDをキーにGoogleに商談数をインポート

GCLIDをキーにGoogleに商談数をインポートしたことで、以下のことが確認できるようになりました。
  • KW単位での商談数
  • 広告単位での商談数
またGoogle広告の最適化対象をインポートしたオフラインCVに変更して運用を行った結果、リード獲得(オンラインCV)より成約に近いポイントである商談数を最適化対象にした広告運用ができるようになりました。

2. ADG毎に固有のパラメータをキーに整理

ADG毎にパラメータを付与して、媒体データと商談データを紐づけた表を作成しました。
それにより、製品群単位での各媒体、広告の種類、各ADGごとの商談数を可視化することができるようになりました。

結果

  • KPI
オフラインCVを導入するまでは、広告の評価はリード獲得のCPAでしか評価ができない状況で、そのCPAがKPIとして設定されていました。
オフラインCVを導入し、商談数ベースでの広告の評価を測定できるようになったことで、より成約に近い数値の貢献度で広告の評価ができるようになり、クライアントの目標達成により関連性の高い数値をKPIとして設定することができるようになりました。
  • オフラインCVを最適化対象とした広告運用
より成約に近いポイントの数値に重みを付けて広告運用をすることで、導入前後で「ほぼ同額の配信で最も成約に近い指標(*)の獲得単価を半分に」することができました。
(*)社外秘情報なので詳細の開示はできませんが、最も成約に近い商談獲得に関する指標です。

オフラインCVの運用に関する参考記事

オフラインCVを最適化対象にして運用する際に、ただ導入したオフラインCVのみを最適化対象としても上手くいかないことがあります。
そのような「オフラインCVのみで学習させることが難しい」ケースで、「媒体CVとオフラインCVの総数を利用しつつ、それぞれに重み付けをして学習をさせる方法」の紹介です。
他にもオフラインCVの運用やBtoB事業者の広告運用に関しての記事を多数公開していますので、ぜひご覧ください!

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