長い販売サイクル? コンバージョンの値を設定する方法は次のとおりです
公開: 2021-07-22米国に到達するほとんどのハリケーン
では、カーボベルデでの午後のレインシャワーは、次のカテゴリー5のハリケーンについて何を教えてくれますか? 多くの場合、フォームに記入するだけで、5桁の販売が数か月先に行われる可能性がわかります。
Google Analyticsの洞察は、多くの場合、目標達成の生のカウントで終了し、販売サイクルが長い企業のオンサイト行動と販売の間にあくびのギャップを残します。
さらに難しいことに、マーケターの現実とソリューションの間のスペースも同様に広大です。マーケティングと販売のデータのシームレスな統合、またはGoogle Analytics360のサブスクリプションは意欲的です。
この投稿では、オンサイトコンバージョンの価値をより正確に見積もるために組織が従うことができる4つのステップについて詳しく説明します。
- すべての潜在的なタッチポイントを特定します。
- 既存のデータを理想的なカスタマージャーニーに整理します。
- データを目標の完了に統合します。
- そのデータを分析し、それに基づいて行動します。
完璧なソリューションはありませんが、段階的な進歩は可能であり、価値があります。
予測分析がeコマースを変革する7つの方法
予測分析は、顧客が購入する前に何を購入するかを理解するのに役立ちます。

なぜわざわざ? 分析は行動を奨励します
長い販売サイクルのデータ関連の課題はよく知られています。フォームの入力と販売の間に、数週間または数か月にわたる数十のタッチポイントが存在する可能性があります。 これらの相互作用は、チーム(マーケティング、販売、カスタマーサポート)およびプラットフォーム(分析、CRM、電子メール)間で発生します。
これらのデータセットを結合するという課題は、多くのマーケターを限られた測定に任せます。データが不完全であることはわかっているので、フォームの入力を数えるだけでもかまいません。
それでも、分析は行動にインセンティブを与え、マーケティングチームが過去の総目標達成(婉曲的には「リード」)を確認できない場合、たとえ痛々しいほど低い割合が販売資格のあるリードになったとしても、それらの取り組みにリソースを費やします。
帰属の限界
販売サイクルが長い企業に共通する焦点は、アトリビューションです。 しかし、データ主導のアトリビューションでさえ、それがそうであるかもしれないが、通常、フォーム入力またはPDFダウンロードのアトリビューションを改善します。これは、売上の弱い指標となる可能性のあるマーケティング指標です。
目標の完了は、各目標の完了の相対値に関するデータを分析に戻すことで、売上のより強力な予測因子になる可能性があります。

データの量に関係なく、マーケティングリソースの割り当て方法を決定します。 部分的なデータ、または事例データでさえ、最低限、実験の基礎と仮定をテストする手段を形成することができます。
それはすべての既知の顧客データの調査から始まります。
ステップ1:すべての潜在的なタッチポイントを特定します。
SnowplowAnalyticsのAnthonyMandelli氏は、「販売までの長いリードタイムは、より多くのデータ収集を行う機会です。これは、最終的には長期的には役立ちます」と述べています。
1年間の販売プロセスにおけるタッチポイントの数を、ノベルティソックスの購入と比較します(Mandelliの例)。 後者は単一の画像であり、前者は長編映画であり、消費者の行動に影響を与えるものについての深い洞察を備えた完全な物語です。
「それは理由のために長い販売サイクルです」とマンデッリは続けました。 「リードはオンラインとオフラインの調査を行っています。」 したがって、出発点は、「すべてのデータをどこかにまとめることです。最初のやり取りから始めて、購入するまで」です。
そのデータには次のものが含まれる場合があります。
- フォームの記入
- PDFダウンロード
- 電話
- メールの開封/クリック
- ウェビナーのサインアップ/ビュー
- デモリクエスト
- 無料トライアル申し込みなど
また、営業チームからのレポート、経営幹部による見積もり、またはその他のオフラインソースが含まれる場合もあります。 最初は、すべての潜在的なデータソースを知りたいだけです(「信頼できる唯一の情報源」をキュレートするカスタマーデータプラットフォームにデータを収集できるかどうかは関係ありません)。
重要なデータが欠落しているか、将来のステップで統合できない可能性がありますが、何が存在し、何にアクセスできるか、またはアクセスできないかを知ることは、当面の道筋を確立し、将来の改善を導くのに役立ちます。
ステップ2:既存のデータを理想的なカスタマージャーニーに整理します。
理想的なユーザージャーニーをスケッチすること、またはすでに作成されたものをレビューすることは、ユーザーを直線的な目標到達プロセスに強制することではなく、データの整理に役立つ構造を作成することです。
ハルのエドフライは、カスタマージャーニーマップについて次のように説明しています。

Mandelliが共有した例では、フローリング会社は、潜在的な購入者の10ドルのサンプル購入と10,000ドルの販売の間に何が起こったのかを把握できませんでした。 実際の顧客からのデータに基づいて理想的なユーザージャーニーを構築することで、企業は顧客が行った手順に従ってデータを整理することができました。
- Web広告(Google AdWordsまたはBing)
- ウェブサイトにアクセス
- ウェブサイトからサンプルを注文する
- サンプルを確認する
- ドリップメールマーケティングキャンペーンを受け取る
- フローリングを購入する(ウェブまたは電話で)
理想化されたユーザージャーニーに沿ってプロットされた既存のデータポイントを使用して、「タッチ間の最大のギャップはどこにありますか?」と自問してください。 (上記の例では、ステップ4です。)「目標は分析の麻痺の下に沈むことではありません」とFryは書いています。 「それは単にあなたのカスタマージャーニーのバックボーンを理解することです。」
データギャップは、の変換値を無効にしません
リードをすばやく認定できる場合は、認定されたリードを中心に指標を結び付けるように努めます。 そこから、じょうごをさらに下って作業してみてください。
つまり、フォーム入力を2回目のインタラクション(電話への応答など)で修飾できる場合、そのデータ(修飾されたリードになるフォーム入力の割合)は、修飾される前に数か月が経過した場合でも、コンバージョン評価を導くことができます。リードは売上になります。
完全なデータがあっても、Farinaは、販売終了の指標に基づいて最適化することはめったにないことを示唆しています。それは単に時間がかかりすぎるだけです。 今日サービスページに変更を加えた場合、更新されたページからのリードの数が顧客になるのを待つ間、すべてを数か月間保留にしますか?
Farinaが提案したように、本当に必要なのは2段階の最適化プロセスです。
目標到達プロセスにより多くの品質をもたらすことに焦点を合わせてから、完全に接続されたジャーニーを使用して、さらに最適化を行います。
多くの人にとって、視点は解放されています。フォーム入力後の1つまたは2つのステップからのデータポイントは、販売サイクルが最初のコンバージョンを超えてどれだけ長く続いても、コンバージョンデータの関連性を大幅に高めることができます。
ステップ3:データを目標の完了に統合します。
AnalyticsデータをCRMデータおよび同様のソースと統合するための洗練されたソリューションがあります。
- Google Analytics 360は、匿名ユーザーデータをBigQueryのCRMデータ(およびGoogle Analytics UI内のSalesforceデータ)に接続します。
- Snowplow AnalyticsやHullなどのデータ収集プラットフォームは、さまざまなソースからのデータを統合します。
フローリング会社の前の例では、Snowplowは、Web分析およびマーケティング自動化ツールからのデータに参加して、ユーザーがどのように旅を進めたかについての継続的な可視性を提供しました。 しかし、その継続的な肖像画は、理想に近いものの、必須ではありません。
複数の接続を管理するためのかなりの分析予算や社内の開発者チームがいない場合は、変換後のデータのスナップショットを使用して、Googleアナリティクスの目標値を調整します。
1. GoogleAnalyticsの目標値を定期的に計算します
目標値は、コンバージョンにドル値を割り当てます。つまり、障害のある「コンバージョンはコンバージョンです」ロジックを、オンサイトアクションからの推定収益に置き換えます。
目標値を設定するには、目標ごとにリードの値を計算する必要があります。 最も単純な形式では、プロセスは目標完了の総数をそれらのコンバージョンからの収益で割ります。
- 100のフォーム入力
- 5つのフォーム入力が売上に変換されます
- 1回の販売で10,000ドルの収益が得られます
したがって、フォームの記入は500ドルの価値があります。 計算には、Google Analyticsの外部にある2つのデータポイントが必要です。顧客になったWebリードの数と、各販売の価値です。 (両方にアクセスできない場合は、2番目のオプションにスキップしてください。)
完璧な世界では、計算はマーケティング活動のROIを確立するのに十分正確です。 ただし、販売サイクルが長い場合、その程度の精度を得るのはほとんど不可能ですが、それでも目標値の使用を妨げることはありません。
目標値は固定数です…相対値付き
長い販売サイクルに関しては、フォーム入力の目標値を設定することは、ROIではなく、現場での行動の影響を重み付けすることです。 4番目のステップで詳しく説明するように、ドル値の相対的な違いにより、各ページまたはチャネルのパフォーマンスをより適切に比較できます。
たとえば、CallRailまたはMarchexを介して追跡された電話でエンゲージメントを開始したリードが、フォーム入力の2倍の速度で終了した場合、その差は目標値に反映されます。 同様に、ブログ投稿からのニュースレターのサインアップは、おそらく(ニュースレターの購読者からの販売データを使用することにより)重み付けが少なくなります。
別の言い方をすれば、目標値を割り当てない場合、すべての目標に同じ値($ 0)が与えられます。 目標値がROIを決定するのに十分正確でない場合-残っているかどうか
注:「不正確な」目標値が表示されて他の部門の羽が波打つ場合は、同じ目標で新しいビューを作成し、推定目標値を追加します。
ルックアップテーブルを使用して動的な目標値を生成する
すべてのフォームフィラーが同じであるとは限りません。 Googleタグマネージャー(GTM)のルックアップテーブルは、豊富な詳細として、フォーム入力に基づいて動的な目標値を設定できます。
したがって、たとえば、フォームの質問に会社の規模が含まれている場合、その人口統計のコンバージョンの可能性、平均注文額、または生涯価値に基づいて目標値を調整できます。
入力(フォームフィールドオプション)に基づいて、それぞれに異なる出力(目標値)を設定します。
送信時にビジネスカテゴリデータ(入力フィールド)をキャプチャするデータ層変数を作成します。 次に、ルックアップテーブルからビジネスカテゴリ情報と関連するリード値を取得するイベントを作成します。
最後に、そのコンバージョンの目標値としてイベント値を使用します。
特定の種類のリードの価値がわからない場合でも、またはリードの価値がまったくわからない場合でも、別の選択肢があります。
2.オンラインタッチポイントの相対的な価値を見積もる
リードコンバージョン率と注文額に関する定量的データが利用できない場合は、相対値を追加できます。 OrbitMediaのBrankoKralは、販売サイクルが長く、データが限られている幹細胞クリニックのプロセスについて詳しく説明しました。
彼らは主要なタッチポイントを特定し、100ドルから10ドルの相対値を割り当てました。実際のドルの値は関係ありませんでした。これにより、さまざまなマイクロコンバージョンとマクロコンバージョンに拍車をかけたキャンペーンの影響を測定しました。
- 初めての電話–ほとんどの新しいビジネスにつながる
- 繰り返しの電話–これも非常に価値があります
- コールバックリクエスト–連絡先情報を取得し、連絡を明示的に要求します
- ブログの購読–連絡先情報を取得し、信頼を示します
- ビデオの視聴回数がビデオの長さの50%を超える–予約する患者は、患者の声のビデオを見たことがあるとよく言います
- メールリンクのクリック–目標到達プロセスの上位にある問い合わせによく見られます
- ソーシャルシェアクリック–言葉を広める
- お問い合わせページの表示–微妙ですが価値のある関心の指標
プロセスに穴を開けるのは簡単です。ソーシャルシェアのクリックが、ビデオビューの半分であると言う価値があることをどうやって知っていますか? あなたはしません。 ただし、その最初のヒューリスティックな見積もりは、仮説の作成とテストのベースラインです。
結局のところ、目標値を割り当てない場合でも、最も価値があると思われるアクションに基づいてリソースを割り当てていることになります。 オンサイトコンバージョンに相対的な目標値を追加すると、サイト全体での仮定の影響を簡単に視覚化できます。
ステップ4:そのデータを分析し、それに基づいて行動します。
計算された目標値または相対的な目標値をコンバージョンに追加すると、1つの指標(ページ値)が入力され、他の指標(基本的なチャネルグループ化レポートでさえ)がより有益になります。
ページ値
Google Analyticsでは、ページ値は「ユーザーが目標ページにアクセスする前、またはeコマーストランザクションを完了する前(あるいはその両方)にアクセスしたページの平均値です」。 エフィンアメージングノートとして:
目標はセッションディメンションの指標です。つまり、ページレポート、イベントレポート、またはヒットディメンションを中心に構築された任意のタイプのカスタムレポートなどのヒットディメンションレポートで目標を使用することはできません。
ページ値は、ユーザーが目標またはトランザクションを完了したときに特定のページURLを金銭的値に関連付けることにより、これらのセッションディメンションとヒットディメンションの間のギャップを埋めます。
これは、URLレベルでコンテンツの価値を確認する1つの方法です。 実際の販売データから計算された目標値を使用すると、ページ値メトリックは(大まかに)収益を見積もることができます。 それがなくても、変換プロセスにおけるページの重要度の重み付けされた見積もりを提供します。
そのURLごとのビューはさらに次のように分類できます。
- 媒体(例:同じページまたはページのグループへのオーガニック訪問と直接訪問)
- ウェブサイトのセクション(例:/ case-studies /と/ whitepapers /)
- 二次次元として追加すると考えることができる他のもの。
行動を起こす際の警告
成約率または平均注文額の1回限りの見積もりは、非常に長い間のみ有効です。 これらの計算をより頻繁に(毎月、四半期ごとに)やり直し、目標値を調整すると、データの信頼性が高まります。 (目標値は遡及的に割り当てられません。)
さらに、最初の見積もりで、電子メールの訪問者が他のチャネルからの訪問者よりも儲かる可能性があることが示唆された場合、関連性が低く、購入の準備ができていない訪問者のアドレスを取得するためだけに、より多くの電子メールアドレスを取得するようにプッシュすることを正当化する可能性があります。
したがって、目標値を更新するたびに、収穫逓減を発見し、マーケティングリソースを別のチャネルまたはサイトセクションにシフトする機会が得られます。 戦略を使い果たしたことに気付くのは残念ですが、数値を再実行しない限り気付くことはありません。表示されるのは、コンバージョン数が増加傾向にあり、バニティメトリックがこれまでになく高くなっていることです。
結論
長い販売サイクルとWebコンバージョンに関しては、「完璧」が何の敵でもあることがよくあります。 しかし、中断のない販売につながるデータがないからといって、Web分析をより意味のあるものにすることができないというわけではありません。
実際、オンサイトコンバージョン後の2番目と3番目のインタラクション(手元にある可能性が最も高いもの)は、蓄積するデータの量に関係なく、最も影響力のある指標になる可能性があります。
これらの指標に基づいて計算された目標値をGoogleAnalyticsにインポートすると、ウェブサイトで行われるアクションをより正確に評価できます。
これらの値が相対的であっても、サイトに関する仮定を可視化できます。 それらが当てはまるかどうかにかかわらず、結果はあなたのマーケティングを改善します。