キャンペーンデブリーフィングレポートは、マーケティングキャンペーンの効果を評価する上で不可欠です。この記事では、キャンペーンデブリーフィングレポートに関する詳細なガイドを提供します。データアナリストが陥りがちな落とし穴を回避し、キャンペーンの背後にあるロジックをより深く理解するのに役立ちます。

日次レポートや週次レポートは全く役に立たず、ユーザープロファイルからは結論は得られず、キャンペーン分析レポートには誤りがつきもので、顧客離脱の理由もどこにも見当たりません。これらは、データアナリストがレポート作成時に最も恐れる4つのシナリオです。

最初の2つはすでにご紹介しましたが、今日は3つ目をご紹介します。消費者として、アプリのプロモーションや割引は嬉しいですね！

データ分析初心者の多くは、日次レポートや月次レポートと比べてイベント分析の方がはるかに大規模でやりがいのある作業に思えるため、イベント分析を楽しんでいます。しかし、注意しないと、イベントデータ分析から導き出された結論が間違っていることが判明してしまうことも少なくありません。信じられないですか？今すぐ試してみてください。

1. 間違いが証明されるよくある瞬間

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次の質問を聞いてください。

多くの学生は、「目標：消費者数を増やす。結果：消費者数が30%増加した。素晴らしい！」という目標を見て、すぐに結論を書き始めます。当然ながら、結果は痛恨の極みです。なぜなら、このひどい活動は、利益よりも損失を多くもたらしたからです（下の画像を参照）。

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修正してみましょう:

えっ？今回は有料ユーザー数が倍増し、支払総額も先月を上回りました。嬉しい、お祝いしましょう！ところが翌月、私たちの考えは再び間違っていたことが証明され、振り出しに戻されてしまいました。

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別のアプローチを試してみましょう。よく考えた結果、既存顧客に焦点を当てるとユーザーベースが限られてしまい、回答数が少なすぎる（シナリオ1）か多すぎる（シナリオ2）という結果になりやすいことがわかりました。そこで、代わりに新規ユーザーに焦点を当ててみましょう。ユーザーベースは成長し続けています。そのため、アクティビティは以下のようになります。

わあ、新規ユーザー数、新規ユーザーの購入率、そして総支出額がどれも大幅に増加しているようですね。今回は間違いないですよね？（「わかった」と書きました）でも、全体のデータを見てみると、またしても私の考えが間違っていたことが証明されました。

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思いっきりやってみよう！新商品の追加には移転作業も伴うので、思い切って大セールを開催！誰でも参加OK！全品10%オフ！全品10%オフ！全品10%オフ！お見逃しなく！メガホンを大音量で鳴らしましょう！結果はこんな感じです。

そこで運営チームは新たなジレンマに直面しています。「こんなにたくさんのクーポンを配布したのに、新規ユーザーを獲得できない。グループをセグメント化する従来のアプローチに戻すべきだろうか？ 的確なマーケティングにはビッグデータが必要だ」

いや！返金は絶対ダメ！もうお金を使ってしまったんだから、一気に終わらせましょう！大幅割引！それで、データは以下のようになりました。

プロモーションキャンペーン全体はこんな感じです。努力が少なすぎると成果が出ず、一部の人々にしか影響を与えません。努力が多すぎると投資が多すぎて資金が枯渇し、何も残らない。では、どうすればいいのでしょうか？

2. 問題の核心

問題はどこにあるのでしょうか？データ分析や運用の役割については一旦忘れましょう。あなたがただの一般消費者だと想像してみてください。あるアプリがプロモーションを実施していることを知りました。あなたは次のように行動しますか？

• こんなにお買い得なので、買いだめしますか?
• 割引はあまり良くないですが、買わないつもりですか？
• このイベントは新規ユーザー限定です。WeChatアカウントを新規登録していただけますか？

誰でもそうするでしょう。それが人間の性なのですから。

そうです。「ビッグデータマーケティング」「プレシジョンマーケティング」「セグメントマーケティング」といった言葉が日々飛び交っていますが、マーケティング活動の本質は数字ではなく、生き生きとした人間性にあります。マーケティング活動は、人々の利益追求本能に訴えかけ、登録者数を増やし、売上を伸ばすことを目指しています。

最近の「人工知能」「ビッグデータ」「アルゴリズムモデル」をめぐる誇大宣伝により、多くの人がこの点を忘れてしまっています。

事業部門が解決策を思いつかないとき、彼らは「精密なビッグデータ分析」に頼り、データを処理するプログラマーは実際にそれを信じてRFM計算を始めます（ほとんどのオンラインコースはマーケティングに関してはこれについてのみ話し、実際に話されているのはそれほど実用的ではない4PやSWOTなどであるため）。これが当初のさまざまな悲劇につながります。

スポンサー、赤い封筒、抽選会などの華やかな要素を除けば、マーケティング キャンペーンは非常にシンプルで、基本的な原則は 2 つだけです (下の図を参照)。

これら2つのロジックに対応するデータモデルは非常にシンプルです。パフォーマンス = ユーザー数 * レスポンス率 * レスポンス量。ただし、固定ベースではレスポンス率が上昇しますが、増分ベースでは主にユーザー数が増加し、レスポンス率もわずかに上昇します。

多くの学生が「アクティビティ分析の背後にある思考プロセスとは？」と尋ねます。アクティビティ分析の基本的な思考プロセスはこのようにシンプルです。複雑なのは結果のモデルではなく、むしろ以下の点にあります。

• ユーザーはなぜ応答する必要があるのでしょうか?
• ユーザーはどの程度まで対応すべきでしょうか?
• ユーザーが応答すると何が起こりますか?

もちろん、キャンペーンが完了したら、データを使って様々なトレンドをシミュレートできますが、根本的に、データは結果を評価することはできても、結果を決定することはできません。結果を決定づけるのは、ビジネス理解、クリエイティブデザイン、プロモーションコピーライティング、ギフトの選定、インセンティブの設定、システムサポート、そしてカスタマーサービスのフォローアップです。

数字のゲームに囚われすぎないでください。実際、多くのオペレーション、プランニング、マーケティングの専門家は、データ分析よりも数字のゲームを好みます。

プロジェクト開始時には、様々な数字を使って結果が良いと示し、自らを催眠状態に陥れることがよくあります。そしてプロジェクト完了後は、責任転嫁を行い、様々な数字を使って「問題は自分ではない」と証明しようとします。私は何度もこのような状況を見てきたので、慣れてきました。

3. 行き詰まりを打破する

多くの学生は不安になるかもしれません。「えっ、消費者心理学」「消費者行動」「マーケティング」なんて勉強しなくちゃいけないの？」私が学生時代に一番怖かったのは、実用的ではないこれらの教養書でした。

実際、15年前、データアナリスト（当時はまだこの言葉は一般的ではなく、データプロフェッショナルやリサーチャーと呼ばれていました）は実際にこれをやっていました。2012年に『プロモーションの真髄』が出版されたとき、私たちのグループ全員が一冊ずつ買って勉強したのを覚えています（笑）。

しかし、今日はそんな長い回り道をする必要はありません。データがビジネスの世界に浸透するにつれ、抽象的な理論はもはや重要性を失いつつあります。マーケティングキャンペーンの分類、パフォーマンス指標、そして一般的な課題はすべて、データパフォーマンスにマッピングできます。内容はかなり広範囲にわたるため、ここでは概要のみをお伝えします。詳細は後ほどお伝えします。

これらはあくまでマクロレベルの分類に過ぎないことに留意することが重要です。具体的な出来事に関しては、些細な点が異なる結果につながる可能性があります。

たとえば、両方ともグループ購入ですが、次の場合は:

• 消費を最大化するには、1 人でグループを形成するだけです。
• 新しいメンバーを引き付け、バイラル成長を生み出すには、共有を奨励する 3 人のメンバーが必要です。
• 在庫を管理し、過剰在庫を防ぐために、期間限定のグループ購入を開始します。参加者が増えるほど、割引額が大きくなります。

同じフォーマットでも、グループへの参加ルールや参加者数によって全く異なる効果をもたらす可能性があります。そのため、分析を行う前に、各アクティビティのビジネスロジックを徹底的に理解することが不可欠です。