認知施策の成果の測り方
皆さんお久しぶりです、部署異動して前回の記事から4か月近く空いてしまった齊藤です。フィールドセールスの部門へ異動したことで益々忙しく、充実した毎日を送っております。
早いものでこのコラムへの投稿も4本目となり、今まで書いた記事が確実に自身の営業トークにおいて役立っていることをここに報告しておきます(ごりごりのステマ)
私自身が製造業界の営業担当でデジタルマーケティングに今後本腰を入れる企業と商談することが多いので以前書いた記事である「リスティング広告とメディア広告の違い」や「インサイドセールスのKPI設定」に基づいて話し、記事自体を紹介することもありました。
ところでこちらの記事を読んでいる皆様も感じたことがあると思います。
「うちの商品のこと誰も知らねーな、ていうかうちの会社のこと誰も知らねーしな」と
営業として商品を売れば売るほど思うこと、やっぱり知名度って大事だなってことです。
そもそもBtoB業界はニッチな商材が多く業界内最強、業界外存在感0という商材が多いのが特徴です。当然勝負のためには自社と自社製品の認知度向上が必要になってきます。極端な話、世界一の山はエベレストですが、世界二位は?ということになりますよね(ちなみにK2という山です)
ということで今回のテーマは「認知拡大の成果をいかに図るのか」です。
そもそも認知拡大とは
認知拡大とは文字通り①認知(人に知られている)が②拡大(これまでより多くの人に届いている状態)していることを言います。こうやって分解していくとかなり成果計測が難しいことが分かります。なぜなら①も②も定量的な測定が難しいからです。
現状の知られている人数|広告出稿|広告出稿後の知られている人数という流れで数が増えれば認知拡大成功ですが果たしてどうやって測定するかという問題があります。アンケートを無差別にとってもいいですがそもそもBtoB商材ではアンケートで幅広くリサーチすることが困難な場合が多いです。
認知拡大の成果をいかに図るのか
とはいえお金を出す以上、数値的な評価ができないとな・・・という声は当然あります。
アイティメディアの代表的な認知拡大のサービスとしては3つあり“数値”としての成果をお返しする指標に置いています。
バナー広告 |
表示回数(インプレッション)もしくは表示期間(1か月) |
メルマガ広告 |
配信通数の保証(数万通) |
タイアップ記事広告 |
PV数の保証、誘導広告表示期間(1か月など) |
デジタルで計測できる、何人に見られたかに関して保証する内容となっていますので、その分だけ認知が広がったことは間違いないです。
だだここに関してもよく指摘いただくことがあります。
- PV数や表示回数が保証されているけど、やっぱりそこからの問い合わせが・・・
- クリック数の保証とかあればもっといいんだけどな・・・
仰る通りです。企業として広告を出す意味=コンバージョン(CV)=具体的な行動ですから。ただ現実問題として考えるべき点は、サイト上に広告が出ているからと言ってすぐにクリックしますか?というお話です。amazonに今いるならともかく大体は見飛ばすだけです。
広告というのは直近の効果と同時に中長期的に観点からどこかのタイミングCVしてもらうというのも前提にする必要があります。
認知⇒興味・理解⇒問い合わせ・資料請求⇒商談(CV)
この流れの最初期を今やっていると考え、相手の認識や態度変容を促すための下準備として広告をとらえる必要があります。実際こちらのサイトにも記載があるように広告がしっかり見られれば見られるほど高い効果を示す(CVに至らずとも刷り込みができる)ということも調査で分かっています。
https://webtan.impress.co.jp/e/2015/09/10/21006
そういった観点で中長期的な目線で長く認知施策を実施して、メディアの読者にリーチできることそのものへ価値を感じられれば、効果測定もしやすくなります。
認知施策をやるべきタイミング
認知施策はどのタイミングでやるべきでしょうか。
弊社に製造業界で出稿してもらっている例としては大きく新製品のリリースのタイミング、そしてリアル展示会と連動して事前、事後に記事広告を出すパターンが多いです。弊社のタイアップ記事の場合、リアル展示会当日の配布資料や、展示物として使用したり、リアル展示会終了後の事後フォローコンテンツとしても非常に有効なものですので展示会などに合わせて認知施策も実施することで効果の最大化が期待できます。
こういった形で更にマーケティングの効果を最大化させることを弊社としては推奨しておりますので是非営業側にお声がけください(ごりごりの営業)
こんな形で今回のコラムは〆させていただきます。
もし弊社のサービスに興味を持っていただけたならお気軽にご連絡ください。最後まで読んでいただきありがとうございます。
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