毎年、マーケティング担当者は、より多くの製品を顧客に引き付け、保持し、販売するためのキャンペーンに数十億ドルを費やしています。しかし、この巨額の投資にもかかわらず、これらの取り組みが実際にどの程度効果があるのか、またどのように改善できるのかを判断するのは困難です。キャンペーンの投資収益率 (ROI) を測定する一般的な方法は、A/B テストを実行することです。マーケティング担当者は 2 つの異なる方法で顧客をターゲットにし、2 つのグループ間の結果を比較します。分析に適切なアプローチをとれば、これらの A/B テストは有益な洞察を提供しますが、非常に誤解を招く可能性もあります。
A/B テストの一般的な使用方法の欠点を理解するために、次の仮定の例を見てみましょう。
あなたが、会員維持率の低下を懸念している大規模な芸術団体で働いていると想像してください。あなたは、メンバーシップをキャンセルする可能性が高いメンバーに、更新通知を含む小さなギフトを送ることを考えていますが、これはリスクが高いため、より広範囲に展開する前に、これが機能することを確認したいと考えています。そこで、ギフトを受け取る「危険にさらされている」メンバーのグループと受け取らないグループをランダムに選択して、ギフトを受け取る人が更新する可能性が高いかどうかを確認する、小規模なテスト キャンペーンを実行することにしました。
ここで、特典を受け取ったメンバーと受け取らなかったメンバーの間で維持率に差が見られなかったとします。そこで分析を終了した場合は、プレゼントの送信が維持に影響を及ぼさないことがデータから示されているため、プレゼント プログラムをキャンセルする可能性があります。しかし、データをより詳しく調べると、昨年その店舗を訪れた顧客など、特定の顧客の一部にとっては、ギフトによって実際に更新の可能性が大幅に高まった一方、長期間その店舗を訪れていない顧客にとっては、ギフトによって実際に更新の可能性が低くなっていることがわかります。これはおそらく、メンバーシップの利用がいかにめったにないかをより顕著に思い出させたためと考えられます。 A/B テストを使用してプログラムの平均的な効果を評価すると、顧客がそのキャンペーンを受け入れる可能性が高いか低いか (分析の結果、プログラムがプラスであるかマイナスであるか、あるいはこの例のように無視できる程度の効果であることが示されるか) に関する重要な洞察が曖昧になる可能性があり、マーケティング担当者がどのキャンペーンをどの顧客に対して実行するかについて適切な判断を下す原因になります。
チャーンレート – チャーンレート (減少率と呼ばれることもあります): 最も広い意味では、特定の期間中に集団プールから移動する個人またはアイテムの数の尺度。これは、企業がサポートする顧客の安定性のレベルを決定する 2 つの主な要素のうちの 1 つです。
これは単なる仮説ではありません。実際、この例は私が調査中に協力した実際の組織に基づいています。維持率の向上に関して、企業は多くの場合、「高リスク」顧客、つまり、最近の行動やその他の特徴から、特に定期購読を解除したり、自社製品の購入を中止したりする可能性が高い顧客を特定し、A/B テストを実行して、維持キャンペーンがこのグループに対して効果的であるかどうかを判断します。これは理解できる戦略ではありますが、私の調査によると、マーケティング担当者が不適切な決定を下す可能性があり、マーケティング費用全体の維持率と ROI が実際に低下する可能性があるため、深刻な逆効果になる可能性があることがわかっています。
具体的には、ユーザー維持キャンペーンを実施する大手企業2社とフィールドテストを実施しました。私の調査の最初の部分では、両社が解約率削減介入を開発し、合計 14,000 人を超える顧客の解約を追跡する A/B テストを実行しました。一方の顧客グループは介入を受けるようにランダムに割り当てられ、もう一方のグループは介入を受けません。次に、最近の活動や企業との関わり、企業顧客としての期間、場所、ユーザーの離脱リスクを予測するために使用されるその他の指標など、顧客情報の豊富なデータセットを収集し、これらの特徴のどれがユーザー維持キャンペーンに対する肯定的な反応と相関するかをテストしました。
両社にわたって、最も離脱リスクが高いと特定された顧客が必ずしも維持プログラムの最適なターゲットではないことがわかりました。実際、顧客の離脱リスクのレベルと介入に対する感受性の間にはほとんど相関関係がありませんでした。データは、それぞれの介入に強く反応する明確な顧客グループ（介入を受けた後に解約する可能性が低いことに関連する特定の行動的または人口統計的特徴を持つ顧客）が存在することを示しましたが、その「非常に敏感な」グループは「解約リスクが高い」と特定されたグループと実質的に重複しませんでした。そして、これは ROI に深刻な影響を及ぼします。私の分析によると、2 つの企業が「高解約リスク」グループではなく「高感度」グループをターゲットに同額のマーケティング予算を費やした場合、解約率はそれぞれさらに 5% と 8% 低下することになります。
もちろん、顧客が維持キャンペーンを受け入れやすくする具体的な要因は組織ごとに、さらにはキャンペーンごとに異なりますが、上記のような実験を実行すると、特定のキャンペーンに対する顧客の感受性を最もよく予測する特性を特定するのに役立ちます。
たとえば、私の調査対象となった組織の 1 つは電気通信会社で、顧客が前月にかけた通話数、送信したメッセージの数、ダウンロードされたデータのギガバイト数などの行動指標に関する詳細なデータにアクセスできました。 。この企業のデータは、顧客が最近どのように会社とやり取りしたかによって、停止リスクのレベルが予測されたものの、顧客の介入に対する感受性には影響を及ぼさなかったことを示しています。感度を予測したのはデータ使用量でした。これは、ROI を最大化するために、企業は長期間エンゲージしていない顧客ではなく、最も多くのデータを使用した顧客をターゲットとした維持キャンペーンを検討する必要があることを示唆しています。
では、これはマーケターにとって何を意味するのでしょうか?重要な洞察は、マーケティング キャンペーンのターゲットは、キャンペーンがない場合に顧客が期待する行動ではなく、キャンペーンに対する各顧客の期待される反応に基づいて設定されるべきであるということです。ある意味、マーケターは医師に似ています。医師は、死亡する可能性が最も高い患者にランダムな治療法を処方するだけではなく、それらの治療法に積極的に反応する可能性が最も高い患者に特定の治療法を処方します。
マーケティング担当者は、顧客の行動を予測しようとする（つまり、顧客の離脱リスクを判断しようとする）のではなく、さまざまなタイプの顧客が特定のキャンペーンにどのように反応するかに焦点を当て、特定の顧客グループの離脱を減らすのに最も効果的である可能性が最も高いキャンペーンを設計する必要があります。企業は、A/B テスト データを活用して、すべての顧客に対するキャンペーンの全体的な効果を測定するだけでなく、どのタイプの顧客が特定の介入に対して最も敏感であるかを発見する必要があります。つまり、顧客の人口統計および過去の取引データと、A/B テストを通じて収集されたデータを組み合わせて、顧客が特定のキャンペーンに反応する可能性が最も高い行動や特徴を特定することを意味します。幸いなことに、多くの企業がすでにこのデータをすべて収集しています。あとはそれを新しい方法で活用するだけです。
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ターゲットを絞ったマーケティング キャンペーンの概念は新しいものではありませんが、ターゲットを決定する方法を慎重に考えることが重要です。企業は、誰かが強力なターゲットであることを示す要因を単純に推測したり、優先度が高いと考えられるグループ (解約リスクの高い顧客など) に焦点を当てたりするのではなく、特定の介入の影響を最も受けやすい顧客をターゲットにする必要があります。彼らは実装しています。 ROI を最大化するには、マーケターは「この介入は効果的ですか?」という質問をやめる必要があります。そして「この介入は誰にとって最も効果的ですか?」と問い始めます。 – そしてそれに応じてキャンペーンのターゲットを絞ります。
エヴァ・アスカルザ ハーバード・ビジネス・スクールの経営管理准教授。
