イベント報告レポートの作成がデータ分析における最善のステップである理由とは？この記事ではその理由を説明します。データ分析に携わる方にもぜひお読みください。

昨今、企業は毎年数多くのプロモーション活動を展開しており、市販後分析は不可欠です。ここでは、明確かつ包括的な市販後分析を実現する「7ステップメソッド」を推奨します。

I. 明確な目標

「プロモーション」の文字通りの意味は、売上を伸ばすこと、つまり追加の売上を達成するために追加のリソースを投入することです。したがって、まずは活動の目的を明確にし、どの程度のリソースを投入する予定かを明確にすることが重要です。

注意！プロモーションは、全社員が参加する大規模なイベントから、特定のユーザー、製品、チャネルを対象とした単発のプロモーションまで、多岐にわたります。プロモーションの種類ごとに目的が異なるため、まずプロモーションの種類を特定し、それぞれの目標指標を明確に定義することが重要です（下の図を参照）。

ここの運営スタッフの中には、本当に何も分かっていない人がいます。「このキャンペーンの目的は売上を伸ばすことですが、どれくらい伸ばせるか分かりません！」と口走るんです。もちろん、キャンペーンの目的は売上を伸ばすことですが、重要なのはどれくらい伸ばせるかです。具体的な伸びしろさえ分からないのに、どうやって予算を組んでいるのでしょうか？コスト管理もどう計画しているのでしょうか？

オペレーション担当者の中には、1つのイベントに7つや8つの目標を掲げるなど、目標を多すぎる設定にしてしまう人もいます。注意！全社規模のプロモーションであれば、投資額が大きいため、複数の目標を同時に達成してしまう可能性があります。このような場合、オペレーション担当者は、それぞれの目標について「XXからXXに改善する予定です」と事前に明確に述べておくだけで十分です。

大規模ではないプロモーションイベントでは、基準となるものを見つけることが重要です。例えば、ユーザー関連イベントであればA/Bグループ比較、商品関連イベントであれば過去のイベントで販売された類似商品との比較、チャネル関連イベントであれば同じ地域／同じ売場の店舗との比較などが考えられます。これらの基準がない場合は、同じグループ／商品／チャネルにおける前後比較を設定することもできます。つまり、明確な基準がなければ、効果の増分は明確に現れません。

II. 明確な投資

目標が明確になれば、それに応じてリソースを配分できます。効果的なリソース配分の鍵となるのは、以下の分類です。

• 広告費用: 購入リンクのない宣伝ポスターやアートワーク
• トラフィックコスト: トラフィックを直接購入したり、店舗にトラフィックを誘導したりするためのコスト
• 特典/手数料: ユーザーの購入によって得られる割引/特典。
• 開発費：イベントを円滑に運営するためのシステム開発。

効果的な原価計算を行うには、これら4種類の費用を明確に区別することが重要です。トラフィックコストはトラフィック量に直接影響し、報酬手数料はトラフィック到達後のコンバージョン率に直接影響するため、この2つの側面には特に注意が必要です。広告費と開発費は、プロジェクト全体のコストを過小評価することを防ぐため、計上されています。過小評価は、財務会計プロセスにおいてプロジェクトが不合格となる原因となる可能性があります（財務部門はしばしば非常に詳細な計算を行うため、結果として見積り額が事業部門の概算を大きく上回ることがあります）。

III. 明確なルール

プロモーション活動ルールは、主に次の 3 つの部分から構成されます。

1. 対象ユーザールール: 潜在的な参加者 (すべてのユーザーまたは特定のグループ)
2. 参加ルール：XXアクションを完了すると賞品を受け取れます。
3. 報酬ルール：支払った金額に応じてXX元の払い戻しを受ける/XXギフトが贈られます。

下の画像に示すような簡単な例を次に示します。

ルールを整理するプロセスは分析と密接に関連しています。

まず、ターゲット ユーザー ルールを使用することで、ユーザーの基本的な特性と過去の行動を把握し、過去のデータに基づいてユーザーの参加について予測を立てることができます (e コマース プラットフォームまたは新規ユーザー獲得に基づいている場合は、このデータは利用できない可能性があります)。

第二に、参加ルールを理解することで、ユーザーの参加プロセスを理解し、コンバージョンファネルを構築することができます。その後、ファネル分析技術を用いて、より詳細な分析を行うことができます。

第三に、特典ルールにより割引率の統一的な計算が可能になります（例えば、300元の購入で100元の割引は33%の割引に換算されます）。割引率は、オファーの効果に影響を与える重要な要素です。

特別な注意が必要な問題は 3 つあります。

1. 参入障壁の可能性

例えば、新製品Aを発売し、「Aを購入したユーザー全員にプレゼントをプレゼント」というイベントを開催するとします。これは名目上は全員を対象としていますが、製品Aのターゲットオーディエンスは必ずしも全員ではない可能性があります。類似製品の過去のデータ分析から、参加機会を得られるのは一部のユーザーだけである可能性が非常に高いことが分かります。これが「潜在的な参入障壁」の問題です。運営側がこれらの潜在的な障壁を無視すると、イベントの投資収益率（ROI）について誤った予測をしてしまう可能性が高くなります。

2. 複雑なパス

例えば、クーポンを受け取る前に、水やりや作物の植え付けといった一連のアクションをユーザーに要求するアクティビティは注意が必要です。コンバージョン率は非常に低くなり、クーポンを受け取れない可能性さえあります。オペレーションチームは慌ててアクティビティの途中でプロセスを変更し、これらのステップを省略してしまう可能性があり、データの不整合につながる可能性があります。オペレーションパスのステップ数が多すぎる場合は、細心の注意を払い、事前にリスクを警告し、オペレーションチームが土壇場で調整を行うかどうかを確認してください。

3. 積み重ねられた報酬

例えば、10種類の商品を対象としたイベントで、個々の商品に割引を適用し、一定額を超える注文にはさらに割引を適用するといった場合、これは重複割引の典型的な例です。重複割引は、制御不能なコストの増加につながる可能性があります。そのため、イベントのルールを確定する際には、事前に注文シミュレーションを実施し、どのルールを組み合わせるか、ユーザーが理論上受けられる最大の割引額はいくらかを把握することが重要です。そうすることで、潜在的な問題を早期に特定することができます。

IV. 会計結果

明確な予備データがあれば、データが利用可能になり次第、まず結果を評価できます。まず目標が達成されたかどうかを判断し、次になぜ達成できたのか、あるいは達成できなかったのかを説明する必要があります。

注意！1ヶ月に150ものプロモーションルールを同時に実行するeコマース企業など、多くのプロモーション活動がある場合は、個々の活動のレビューに加えて、以下の3つの全体的なレビューも実施する必要があります。

1. 総キャンペーン費用と総収益。収益の増加はキャンペーン費用を犠牲にして達成されるべきではありません。そうしないと利益が減少するからです。そのため、まず収益対費用比率を確認することが重要です。
2. 各注文を分析することで、割引が組み合わされた注文の数を数え、注文ごとの割引率を計算し、過度に高い割引率（例：50%を超える割引率）の注文を特定できます。これにより、損益分岐点を特定し、過度な割引を防ぐためのルールを後から設定できるようになります。
3. 各ユーザーが割引を利用する回数と方法を分析します。特に、割引額が大きく、頻繁に割引を利用するユーザーには注目しましょう。これは、「クーポンハンター」や「プロモーションに敏感な」グループを特定し、今後の活動に役立つ貴重な分析のヒントとなるからです。

V. 問題の特定

何かがうまくいったかうまくいかなかったかは、目標を参考にすれば簡単に判断できます。注意！この判断は、その後の分析に不可欠です。うまくいった場合は経験を要約し、うまくいかなかった場合はそこから得られた教訓を見直しましょう。多くの初心者は経験不足で目標が曖昧で、参加人数、支出額、1点購入した人、2点購入した人など、活動に関する詳細なデータを大量に集めてしまいます。結局、大量のデータがあるにもかかわらず、良いか悪いかの判断すらできず、ましてや深い結論を導き出すことはできません。したがって、判断を下すことは非常に重要です。良いか悪いかについて明確な結論を出さなければなりません。

VI. 実施状況のレビュー

物事がうまくいかなかった場合は、そこから得られた教訓を振り返る必要があります。その際には、実行が効果的であったかどうかを第一に検討する必要があります。実行が効果的でなければ、どんなに優れた計画であっても、意図した結果は得られません。

イベントの場合、その実行を確認する際の重要なポイントは次のとおりです。

• プロモーションフェーズ: 広告は予定通りに配信されましたか? 十分なユーザートラフィックを獲得できましたか?
• 参加フェーズ: ユーザーは操作プロセスを完了しましたか? 途中でどれだけの損失がありましたか?
• 取引段階: 在庫切れ商品、バウチャーが利用できない、システム障害などの問題は発生していますか?

これらの問題は売上に影響を与える可能性があり、データで定量化することは困難です（例えば、ユーザーが注文したいのに在庫がない場合、ユーザーは黙って立ち去ってしまいます）。そのため、まずはこれらの問題がないか確認し、もし存在する場合はオペレーション部門の責任となります。

売上高 = トラフィック * 参加コンバージョン率 * 参加完了率 * コンバージョン率。イベント主催者としては、十分なトラフィックを獲得するためにプロモーション費用を投じることを最優先に考えるべきです。十分なトラフィックがなければ、売上を上げることは不可能です。イベント参加プロセスが煩雑で、ユーザーの離脱率が高くなる場合は、企画上の問題であり、プロセスを合理化する必要があります。類似イベントの過去のデータをベンチマークとして活用できます。類似イベントと比べて著しく悪い場合は、見直しが必要です。

取引率に関しては、多くの要因の影響を受けるため、詳細な分析が必要です。

VII. 詳細な分解の理由

なぜコンバージョン率が低いのでしょうか？商品選定の誤り、プロモーション力の不足、ユーザー需要の不足などが原因として考えられますが、これらの要因は複雑に絡み合っている場合（そもそも需要が不足している上に訴求力も不足している）、正確な原因を特定するのは非常に困難です。また、販売者がECプラットフォームを利用している場合、プラットフォーム側から詳細なユーザーデータが提供されない可能性があり、分析はさらに困難になります。

ここで、イベント企画の観点から、どのような改善策があるかを検討することをお勧めします。改善できる領域は、商品、コピーライティング、そして割引力です。改善の難易度は、商品＞割引＞コピーライティングの順です。そのため、まずはイベント参加商品と類似商品を比較し、パフォーマンスの違いを把握します。異なるプロモーション力における反応の違いについては、割引の問題がないか確認します。プロモーションチャネルの詳細データを直接確認し、異なるコピーライティングのパフォーマンスを観察します（下図参照）。

VIII. より深い問題

注意！データは関連性を持って捉える必要があります。単一のイベントだけでは、より詳細な理由を明らかにするには不十分な場合があります。一方、ユーザーが様々なイベントに参加し、複数のイベントでパフォーマンスを発揮することで、ユーザーのニーズをより深く反映することができます。

著者：地に足のついた教師チェン

出典：WeChat公式アカウント：地味な陳先生（ID：773891）