「Ptengine」と「AD EBiS(アドエビス)」が連携!広告流入からサイト内行動まで分析可能に

ユーザー行動フローの可視化が行える、ヒートマップ付きアクセス解析ツール『Ptengine』と流入施策の評価に得意とするマーケティングプラットフォーム『AD EBiS(アドエビス)』(以下、『アドエビス』)の連携による、一気通貫の分析が可能となり、話題になっています。

今回は、両社のクライアントである株式会社ウェルヴィーナスの代表取締役飯島吉彦さんとPtengineを提供する株式会社Ptmindの福田遥さん、そしてアドエビスを提供する株式会社イルグルム(旧:ロックオン)の渡部真子さんによる三者対談を実施。実際に、どこまで分析できるのか?を語っていただきました。

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※本記事は株式会社Ptmind提供によるスポンサード・コンテンツです。


「北国の恵み」が大ヒット

株式会社ウェルヴィーナス代表取締役:飯島吉彦

――まずは、ウェルヴィーナス様の事業内容から教えてください。

飯島 当社は、2010年に設立した健康食品と化粧品の通販をメイン事業とする企業です。現在、11名の社員で構成しています。売り上げの9割を占めるのは「北国の恵み」という新軟骨成分プロテオグリカン配合サプリメントです。

この「北国の恵み」が、多くの方々から支持を集めている理由は、弊社の商品づくりの姿勢にあると思っています。根底には、「適切なエビデンスがある成分を使用した良い商品をお客様に届けましょう」という考えがあり、お客様に商品力をご実感いただけている結果と理解しています。

――「北国の恵み」の商品力をどのようにお客様にお届けしたのでしょうか。

飯島 正直言って、TVの影響が大きく、通販番組で紹介したことが売り上げを急拡大した理由になっていました。「北国の恵み」の購買層は、50代以上の方が中心となっているため、当初はWeb通販を活用していないだろうという想定があったと聞いています。

私がこの会社にジョインしたのは2016年なのですが、その時点でようやくWebに注力しようと舵を切ったため、そのプロモーションの責任者として入社しました。本格的にWebに力を入れたのが今から2年半前のことになりますが、昨年でみると、不調だったTVに比べWebプロモーションの成果が飛躍的にアップし、売上アップに大きく貢献しました。

――50代以上に刺さるWebプロモーションとはどういったものだったのでしょう?

飯島 運が良かったというか、思った以上に50代以上の方々がスマホに触っていたということです。勝手な思い込みだったのですね。前職が化粧品の通販で、まったくターゲットは違っていたので、まずはどういう顧客行動があるのか?を根本から考え直してみました。私の父母がちょうど対象年齢だったこともあり、意見を聞いたり、イメージしやすかったのも大きいです。


アドエビス×Ptengineを導入した理由

――アドエビスとPtengineを導入したきっかけはどのようなものだったのでしょう?

飯島 アドエビスは、私が入社する以前からすでに導入されていました。複数媒体に渡って広告効果を図るうえで、基準を一定にする必要があるのですが、アドエビスはそれらを一元管理できるツールとして、通販業界でも非常にメジャーな存在でした。

さらに当社はリスティング広告の割合が大きいため、その部分の広告効果測定が自動で連携できる機能が搭載されていた点も選定理由になっていたと聞いています。

参考:アドエビス「リスティング連携」機能の詳細

Ptengineは、私がこの会社に入ってから導入することにしました。ランディングページ(以下LP)を改善するにあたってヒートマップが見たいと考えていて、当時、ABテストとクリエイティブをお願いしていた会社から紹介を受けたのがPtengineでした。

――アドエビスとPtengineの両方を併せて使用しようと考えたのは?

飯島 株式会社イルグルムのご担当者から提案いただきました。

渡部 アドエビスとPtengineの連携リリースを出した時に、飯島様から「当社は両方使っているけど、何ができるの?」とお問い合わせをいただいたのがきっかけとなりご提案させていただきました。

(左)株式会社Ptmind 福田遥、(右)株式会社イルグルム 渡部真子

アドエビスは広告など、サイト外からの流入計測が得意で、Ptengineはサイト内に入ってきた後のユーザー導線分析を得意としています。両ツールを併せることによって、流入元の違いによりサイトにどのようなユーザーが訪れているか、またサイト流入後にユーザーがどのような動きをしているのかを一気通貫で分析することができます。

飯島 「一度、当社のサイトを見にきたことがあるユーザー」と、「初めてサイトに訪れた、あるいは別のサイトで記事を読んだユーザー」では、同じLPでも熟読する場所が違うのでは?ということは以前から感じていました。その分布が見えるということなので、これはぜひやってみない手はないと思ったのです。


アドエビスによる流入分析

――実際には、どのような流れで分析をされましたか。

渡部 まずはアドエビス側で、サイト流入の入口である広告の種別を、大きくリスティング広告、記事広告、SNS広告の3つに分けて流入施策の効果を分析しました。

媒体別でいえば、リスティングのカテゴリにあるGoogleの出稿比率が高く、コンバージョン数も非常に高い割合を占めています。
また、広告接触からコンバージョンに至るまでの期間を確認すると、リスティング広告のGoogle、Yahooでは、広告接触から1時間以内で、7~8割のユーザーがコンバージョンしており、ユーザーを素早くコンバージョンに導いているということがわかります。

飯島 リスティング広告は結局、検索してくれているお客様なので、LPを見て、良いと思ったらすぐに購入するだろうという感覚は何となくありました。それが今回のデータで明確になったと思っています。


Ptengineと合わせることで見えてきたこと

渡部 アドエビスの分析では流入施策ごとに成果を確認することができますが、コンバージョン数を最大化するためには、流入後のユーザーの導線を把握することも重要です。そこで、Ptengineのヒートマップを使い、流入施策の分析に加え、ユーザーの導線分析も行い、施策の改善要因の深堀を行いました。

福田 Ptengineによる分析結果を説明する前に、アドエビスとPtengineがどうして連携することになったのか、その経緯を簡単に説明します。アドエビスの数値分析でわかることは、いわゆる「What?」の部分だと思っていて、それをさらに深堀するためには「Why?」の部分が必要となります。「この媒体のパフォーマンスは良かったけれど何でかな?」といった部分をヒートマップを活用することで解析を進めることができるので、この二つのツールは非常に相性が良いと思っています。

今回の事例でいえば、実はパフォーマンスは良いけれども、ユーザーが見ているところは自分たちが意図しているキーワードとは違っていたり、見ている部分が違っているとか、ファーストビューは良いけれども、ページの途中を読み飛ばしているのもわかりました。

Webページの下の方に赤く染まっているコンテンツがありますが、そこはモチベーションが高いユーザーが見ている優良なコンテンツである可能性が高いので、ファーストビューの次に持って行ったりと、そういった些細なコンテンツの入れ替えによって効果を改善するのも、ヒートマップを活用しないと見えてはきません。

それだけでコンバージョンポイントにあるCTAボタンまで、たくさんの人たちを誘導することができますし、それこそがアドエビスとPtengineが合わさることで生まれたシナジーだと思っています。

飯島 ご提案いただいた示唆を次のLPに反映する予定です。

福田 LPは改善すればするほど絶対に効果が上がるという証明ができていて、それこそ文字を変えるだけでも良いと思っています。ハブスポットというマーケティング会社の見解によれば、40回以上の改善でコンバージョンは2~3倍あがるという事実があります。やはりWhy、Whatを理解して、それに基づいた改善を行えば40回ではなく、2~3回の改善で大丈夫かもしれません。

渡部 分析結果を見ると、コンバージョンレートが高かったGoogle、Facebookに関しては、しっかりコンテンツを読んでくれるユーザーを連れてきてくれることがわかりました。Taboolaに関していえば、アドエビス単体の分析では、クリック数とコンバージョンレートが低く、成果に繋がりにくい広告流入元と評価していましたが、Ptengineの分析結果を加味することで、最後までサイトを読むユーザーを連れてくる良質な流入元だとわかりました。

このように、ツール連携によって、一括して情報を提示し、新たな分析軸をご提供できることは、連携サービスの価値ではないかと自負しています。


広告の最適化には分析が必須

――今後は、このツール連携をどのように活用していきたいと考えていますか?

飯島 もちろん、今回の共同分析をもとに、今後のマーケティング施策に落とし込んでいくつもりです。まずは手始めにLP改善から取り組んでいこうかと考えています。

今後の要望としては、今回のように、まとめてリポートしていただくのではなく、広告を出稿するたびに、日常的に状況を把握できたら良いかなとは思います。そうすれば、すぐに改善ができるようになりますからね。

私が入社した時点でとりあえずゼロベースからはじめて、ようやく基本的なシステムを構築し、今はある程度ファーストステージが終わったタイミングだと思っています。

次のステージでは、一つひとつの媒体というか、広告プラットフォームそれぞれを最適化していかなければならないと思っているため、こういった分析は必須ですね。ところが分析には、時間がかかるので、事業主としてはそこにリソースをかけたくないというのが本音としてあります。今後も両社にはプロの目で分析し、提案をしてほしいと思っています。

渡部 アドエビスもPtengineもPDCAのC(Check)の部分を担っています。我々のツールで分析業務を効率化し、次のA(Action)により多くの時間を使っていただけるよう、今後もご要望に真摯に応えていきます。

福田 私たちもすでに「エンゲージ」という機能を実装しPtengineの分析結果をもとにアクションの部分まで提供できるようになりました。ソリューションの幅も広がり、これからもPtengineとDatadeckを使うことでデータ領域にある様々な課題やニーズを解決していければと思います。

――ありがとうございます。

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