新卒がプロのデジタルマーケターになるまでの軌跡 | 2023/03/06 ~ 2023/03/10

この記事の目的

今週どんなことを学んだか自分の中で整理する

今週の学び

• アプリマーケはリテンション改善、WEBマーケはCVR改善が得意

• 仮説とは「なんで？」に対する回答

• アプリマーケティングでは、まず定性的に阻害要因の洗い出し、新規施策を作る

• クライアントに自分が考慮できていない部分を指摘されたら素直に考慮できてなかったと伝えるべき

  • よく見せようと誤魔化す癖があった

• 言葉使いに気をつけよう

  • ネクストアクション | クライアントへの提案の練習時に自分で録画して不適切な言葉遣いを書き出す

    1. 〜してみました　

アプリマーケはリテンション改善、WEBマーケはCVR改善が得意

アプリマーケティングは、リテンション改善が得意な理由は以下の通りです。

• アプリはユーザーの情報をWebに比べて長く保持できるため、より長期的な目線で施策を考えることができます。

• プッシュ通知を使って、ユーザーのスマホに直接メッセージを送ることができるため、リマーケティングがしやすいという特徴があります。

WEBマーケティングは、CVR改善が得意な理由は以下の通りです。

• JavaScriptを使うことによって、アプリよりもコストが低く幅広い施策を回すことができます。

• Web上でのアクションが容易に計測できるため、A/Bテストや改善施策の検証がしやすく、CVRの改善につながりやすいという特徴があります。仮説とは「なんで？」に対する回答

仮説とは「なんで？」に対する回答

仮説考案ステップ

1 データを解釈するステップ

• データから得られる結果を確認し、何が起こったかを把握する。

• データに対して、複数の解釈が考えられる場合はそれぞれを洗い出す。

2 仮説を考えるステップ

• データをもとに、それぞれの解釈に対して、何が原因でそうなったかを仮説を立てる。

• 仮説が複数ある場合は、どの仮説がもっとも妥当かを判断する。

3 施策を考えるステップ

• 仮説をもとに、データとして正しいと思われる仮説に対して、どのような施策を取るかを考える。

• 複数の仮説がある場合は、どの仮説がもっとも効果的かを検証するために、A/Bテストを実施する。

4 ネクストアクションを考えるステップ

• 施策を実施し、仮説通りにデータが変化した場合は、次に何をするかを考える。

• 仮説通りにデータが変化しなかった場合は、もう一度仮説を立て直して施策を見直す。

具体例
背景
ECサイトにて、カートに送料が無料であることを訴求したパターンとしてないパターンでABテストを行った。
結果
訴求したパターンがしていないパターンに比べて購入率が105%改善（有意差はなし）
解釈

1. 訴求した方が購入率が改善した

2. 訴求してもしなくても購入率は変わらなかった（もう少し様子を見たら改善率が100%に収束するというみかた）

1つ目の解釈に対する仮説
送料が無料であることを訴求することによって、購入を迷っていたユーザーの後押しとなり、購入手続きに進みやすくなったのではないか。
→購入率ではなくて購入手続きへの遷移率で比較する

• 購入手続きに有意差あり：仮説が正しいと言えるので、次の施策を考える。

  • 施策案1：他の購入の後押しをするようなコンテンツの訴求と送料無料の訴求でどちらがいいかABテストする。

  • 施策案2：訴求の見た目をいくつかのパターンで検証する。

• 購入手続きに有意差なし：仮説が正しいかはまだ立証できない。

2つ目の解釈に対する仮説
送料が無料であることはほとんどのユーザーが商品詳細ページやトップページにて知っていた情報だったので、購入の後押しには繋がらなかったのではないか。
→有意差が出るまでもう少し様子を見る。

アプリマーケティングでは、まず定性的に阻害要因の洗い出し、新規施策を作る

ユーザーの行動ステップから定性的に次の行動ステップに進まない阻害要因を洗い出して、ユーザーセグメントを切り、施策を考える。

今週のおまけ

• 3月中にe-typingでのスコア250を目指して練習中

  • まずはホームポディションを覚えてブラインドタッチができるように毎日朝夜10分ずつ練習しています。

• ショートカットを毎週１つ習得する

  • 今週のショットカット｜⌘D

    • Google MeetでMTG中にマイクのオンオフができる。（Zoomでは別）