最も収益効率が高いCVを定義しているから、事業が加速する

レッドウォーシャン化したりし年々CPAが高騰したり、CV数が減少したりするケースがある。この際に、どうCPAを抑えるか、どうCV数を増やすのかという視点で物事を真っ先に考え施策に着手する場面をよく見かける。事業規模や状況に応じてはそれも良いが、多くのケースで収益効率の高さを加味した上でCVを獲得するという視点が薄れてしまう。

例えば、以下のような例が挙げられる。

・転職エージェントの会員獲得で、未経験者や経験者など分類すると経験者が成約率が高かったのに、混ぜてCV数として捉え、増やそうとする。

・BtoB企業でホワイトペーパーと会社資料ダウンロードでは、インサイドセールスが商談化できる率が会社資料DLが高かったのに、ホワイトペーパーのCVRが高いので優先する。

・特定商品のLTVが高かったが、とにかく販売数が落ちているので、LTVが低い商材もとにかく売る。

問題になるのは、転職エージェントの場合、CV後に動くキャリアアドバイザー。BtoB企業の場合では、インサイドセールスや営業のメンバーのリソースが増えてしまい、全体的に逼迫した状況にも関わらず、業績がなかなか伸びないといったことが生じてしまう。

また、本来業績がゴールだとした場合、過去のKPI通りに見てしまうことでCV数を追いかけがちになる。しかし、改めてKPIを見直すことで他の変数を改善すれば業績が向上するといったケースも見受けられる。

このような問題を解決するには、以下の順で進めると良い。

・収益最大化するまでの一連のプロセスを可視化する

・変数が何かを洗い出し、クリティカルに影響しそうなものを選定する

・変数を実際のプロセスに当てはめ、データを再取得し、分析を行う

変数の具体例として、転職エージェントであれば、「求職者」ではなく「未経験者」「経験3年未満の求職者」「経験3年以上の求職者」といった細分化されたカテゴリを設定することで、より的確なターゲティングが可能になる。そして、それぞれの成約率がどうなっているのかを確認し、成約率の高いターゲットを定義。そこを最も増やせるアプローチを中心に、全体のバランスを整えていくと良い。

それだけで、社内リソースが大きく変わり、人件費やマーケティング費などが減り、事業加速へつながるアプローチを取ることができる。