データ×クリエイティブ思考

データ担当者と進めるクリエイティブ改善：分析結果の『読み解き方』と連携を高める『対話術』

Tags: データ分析, クリエイティブ改善, データ活用, データ連携, コミュニケーション, マーケター

デジタルマーケターの皆様は日々の業務で様々なクリエイティブ施策を実行されているかと存じます。Webサイトのバナー、LP、広告クリエイティブ、メールマガジンなど、その種類は多岐にわたります。これらのクリエイティブが意図した成果を上げているかを検証し、改善を繰り返すためにはデータ分析が不可欠です。

しかし、データ分析ツールから得られる数値や、データ分析担当者から共有されるレポートを前に、「このデータから、具体的にどのようにクリエイティブを改善すれば良いのだろうか？」「分析担当者との間で、どうコミュニケーションを取れば、より良い示唆を得られるだろうか？」といった課題を感じる方もいらっしゃるかもしれません。

この記事では、データ分析担当者と連携しながら、分析結果をクリエイティブ改善に効果的に繋げるための実践的な『読み解き方』と、円滑な連携を実現する『対話術』に焦点を当てて解説いたします。データとクリエイティブを融合させ、より高い成果を目指す一助となれば幸いです。

なぜデータ担当者との連携がクリエイティブ改善に不可欠なのか

デジタルマーケティングの世界では、データ分析の専門家とクリエイティブの実務家であるデジタルマーケターが協働することが一般的です。

両者が密に連携することで、データ分析担当者はマーケターが抱えるクリエイティブの課題や目的を理解した上でより示唆に富む分析を提供でき、マーケターはデータ担当者から得られた客観的なデータに基づいて、自身のクリエイティブの「なぜ」を深く理解し、具体的な改善策を見出すことができるようになります。単に分析レポートを受け取るだけでなく、互いの視点を共有し、データを共に「読み解き」、建設的な「対話」を行うことが、クリエイティブの成果を最大化するための鍵となります。

連携が不足している場合、分析レポートは単なる数値の報告に終わり、マーケターはそこから具体的なクリエイティブへの示唆を得られず、データ分析の価値を十分に活かせないといった状況に陥りかねません。

分析結果をクリエイティブ視点で『読み解く』方法

データ分析担当者から共有される分析レポートを、どのようにクリエイティブ改善に繋がる視点で読み解けば良いのでしょうか。単に目標指標（コンバージョン率やクリック率など）の数値を見るだけでなく、いくつかの視点を加えることで、より深い示唆を得ることができます。

  1. 指標の背景にある「顧客の行動」を想像する:

    • 例えば、特定のバナー広告のクリック率（CTR）が低いというデータがあったとします。単に「CTRが低いからダメだ」と判断するのではなく、その数値の背景にどのような顧客の行動があったかを想像します。
    • このバナーを見たユーザーは、そもそもターゲットとして適切だったか？（広告のターゲティングデータと連携）
    • バナーが表示されたページで、ユーザーは他にどのような行動をとっていたか？（ヒートマップやイベントトラッキングデータと連携）
    • バナーの視認性は高かったか？（ページの構成や配置と関連付け）
    • クリック率は低いが、クリックしたユーザーのコンバージョン率は高かったか？（クリック後の行動データと連携） これらの問いを立てることで、単なる数値ではなく、顧客がクリエイティブに対してどのように反応したのか、その行動のプロセスを理解しようと努めます。

  2. 単一指標ではなく、複数の関連指標を組み合わせる:

    • 前述のように、CTRだけでなく、クリック後の滞在時間、離脱率、コンバージョン率など、関連する指標を組み合わせて分析することで、より多角的にクリエイティブの効果を評価できます。
    • 例：「CTRは高いが、クリック後のページの離脱率が非常に高い」場合、クリエイティブ自体はユーザーの関心を引くことに成功しているものの、遷移先のページ内容とクリエイティブのメッセージが一致していない、あるいはランディングページに問題がある、といった示唆が得られます。
    • データ分析担当者と連携し、「このクリエイティブに関連する他の行動データも見てほしい」「特定の指標が高い/低い場合、次にどのデータを見れば原因が推測できるか」といったコミュニケーションを取ることが有効です。

  3. セグメントごとの分析に注目する:

    • 全体の平均値だけでは見えにくい、特定の顧客層や流入元におけるクリエイティブの効果を理解することが重要です。
    • 「新規ユーザーとリピーターで反応に違いがあるか？」「特定の広告媒体からの流入ユーザーの反応はどうか？」など、データ分析担当者に依頼してセグメント別の分析結果を見せてもらいましょう。
    • 特定のセグメントでのみ効果が高い、あるいは低いといった結果は、クリエイティブの訴求ポイントやターゲット設定に対する重要な示唆を与えてくれます。

  4. 定量データと定性データを組み合わせる:

    • Google Analyticsなどの定量データは「何が起こったか」を示しますが、ヒートマップ、ユーザーレビュー、アンケート結果といった定性データは「なぜそれが起こったか」のヒントを与えてくれます。
    • データ分析担当者から提供された定量データの結果（例：このバナーのクリック率が低い）に対し、ヒートマップでそのバナー周辺のユーザー行動を確認したり、アンケートで顧客の声を拾ったりすることで、数値の背景にある理由（例：バナーの下に重要な情報があって目立たない、コピーが分かりにくいという声がある）が見えてくることがあります。
    • データ分析担当者との対話の中で、定量データから見えた課題に対し、「これに関連する定性データはありますか？」「ヒートマップでこのページのどこに注目すべきか、示唆はありますか？」といった問いを投げかけると、より深いインサイトが得られます。

クリエイティブ改善へ繋げるための『対話術』

データ分析担当者との連携を深め、分析結果をクリエイティブ改善に効果的に繋げるためには、建設的な対話が不可欠です。

  1. 分析結果を受け取った際の初期反応と質問:

    • レポートを受け取ったら、まず全体像を把握し、特に気になった点や疑問点を整理します。
    • 「この数値が低い原因として、どのような可能性が考えられますか？」「このセグメントで高い成果が出ているのは、どのような要因が考えられますか？」など、データ分析担当者の専門的な視点から「なぜ」や「示唆」を引き出す質問を積極的に行いましょう。
    • 自身のクリエイティブの意図や背景を伝え、「このクリエイティブは〇〇という目的で制作しましたが、データからはどのように読み取れますか？」と、マーケター視点での解釈を助けてもらうよう依頼するのも有効です。

  2. クリエイティブの背景と目的を明確に伝える:

    • 分析担当者に分析を依頼する際だけでなく、結果を受け取った後も、そのクリエイティブがどのような背景（ターゲット、訴求ポイント、競合状況など）で、どのような目的（認知向上、特定のアクション促進、ブランドイメージ向上など）を持って制作されたものなのかを改めて共有することが重要です。
    • これにより、データ担当者は単なる数値の増減だけでなく、クリエイティブの「意図」を踏まえた上で、より関連性の高い示唆や、マーケターの課題解決に直結する分析視点を提供しやすくなります。

  3. 共通言語の構築と目標の共有:

    • データ分析担当者とマーケターでは、使用する用語や指標に対する理解が異なる場合があります。お互いの専門分野の用語について、必要に応じて補足説明を求めたり、共通の定義を確認したりすることで、コミュニケーションの誤解を防ぎます。
    • また、単に数値目標を共有するだけでなく、「この施策を通じて、最終的にどのような顧客体験を提供したいか」「顧客にどのような状態になってほしいか」といった、より本質的なビジネス目標や顧客への貢献といった視点も共有することで、データ担当者も分析から得られる示唆を、より具体的なマーケティングアクションに繋げやすい形で伝えられるようになります。

  4. 分析結果に基づく「次の仮説」を共に考える:

    • 分析結果から見えた課題や機会に対して、「では、次にどのような仮説を立て、どのようなクリエイティブで検証するか」をデータ担当者と共に考える姿勢が重要です。
    • マーケターがクリエイティブのアイデアを出し、データ担当者がそのアイデアを検証するためのデータ収集方法や分析設計についてアドバイスするといった協働作業は、データに基づいた、より検証精度の高いクリエイティブ施策を生み出すことに繋がります。
    • 例えば、「このセグメントにはAという訴求が響いているようだが、Bという訴求パターンも試してみたい。検証可能か？」といった形で、データ担当者の専門性を借りながら次のアクションを具体化します。

  5. 感謝とポジティブなフィードバック:

    • データ分析担当者は、複雑なデータと向き合い、レポートを作成するために多くの時間と労力を費やしています。分析結果から有益な示唆が得られた場合は、その点について感謝の気持ちを伝えましょう。
    • また、「この分析が、クリエイティブの〇〇という部分の改善に非常に役立った」「この視点が、新しいクリエイティブのアイデアに繋がった」といった具体的なフィードバックは、データ担当者のモチベーション向上に繋がり、今後のより良い連携に繋がります。

実践例：LPクリエイティブの改善

ある商品のLPにおいて、セッション数は多いもののコンバージョン率（CVR）が低いという課題があったとします。

  1. データ分析担当者との対話（初期）:

    • マーケター：「このLPのCVRが目標に届いていません。原因をデータで分析してほしいのですが、特にページ上部のファーストビューや、価格周辺のクリエイティブのどこに課題があるか知りたいです。加えて、新規ユーザーとリピーターで行動に差があるかも見ていただけますか？」
    • データ担当者：「承知しました。まず、セッションの質（直帰率、平均セッション時間など）を確認し、その後、ページ内の行動（スクロール率、特定のセクションのクリック率、フォーム到達率など）を詳細に分析します。新規/リピーター別のデータも確認し、レポートします。」

  2. 分析結果の読み解きと対話（結果共有後）:

    • データ担当者からレポートが共有される。「全体のスクロール率は高いが、価格情報のセクション以降のスクロール率が著しく低い。特にスマートフォンでの傾向が顕著。また、新規ユーザーはファーストビューでの離脱率が高い傾向にある。」
    • マーケター（読み解き）：「価格以降で離脱が多いということは、価格や保証内容などの情報に課題があるか、あるいはそこに至るまでの訴求で関心を十分に引けていないのかもしれない。新規ユーザーのファーストビュー離脱は、コピーやデザインで瞬時にメリットが伝わっていない可能性が考えられる。」
    • マーケター（対話）：「レポートありがとうございます。価格以降のスクロール率低下について、具体的にどの部分で最もユーザーが離脱しているか、ヒートマップなどで確認できますか？ また、新規ユーザーのファーストビュー離脱に関連して、特に離脱率が高い流入元やデバイスのデータはありますか？ もし可能であれば、ファーストビューの各要素（ヘッドライン、画像、CTAボタンなど）のクリック状況や視認性に関するデータも見たいのですが。」
    • データ担当者：「価格情報は一つのまとまりとして見られているようですが、その後の『お客様の声』セクションのスクロール率が低いですね。ヒートマップで見ると、そのセクションの始まりで多くのユーザーが離脱しているのが分かります。新規ユーザーの離脱は特定の広告媒体からの流入で高い傾向があり、スマートフォン比率も高めです。ファーストビューの要素については、現在取得しているイベントデータからはCTAボタンのクリック率は追えますが、画像やヘッドラインの視認性や理解度までは直接的な数値はありません。ただし、A/Bテストツールや別の分析手法を使えば、ヘッドラインや画像の効果検証は可能です。」

  3. 次のアクションと対話:

    • マーケター：「なるほど、価格以降の『お客様の声』セクションに課題があるかもしれないのですね。そこのコンテンツ見直しと、スマートフォンでの見え方を改善します。新規ユーザー、特にスマートフォンからの流入が多い広告媒体向けに、ファーストビューのヘッドラインと画像をA/Bテストで検証したいです。A/Bテストの設定・計測について協力いただけますか？」
    • データ担当者：「はい、A/Bテストツールを活用して、検証に必要な設定とデータ計測を行います。テスト設計にあたり、どのようなヘッドライン案や画像案を検証するか、効果測定はCVRだけでなくファーストビューからのスクロール率や離脱率も見るか、といった点を事前にすり合わせましょう。」

このように、データ分析担当者から提供されるレポートを受け身で見るだけでなく、積極的に「なぜ？」を問いかけ、自身のクリエイティブ視点での仮説をぶつけ、次のアクション（この場合、LPコンテンツ改修とA/Bテスト）を共同で検討することで、データ分析は単なる報告ではなく、具体的なクリエイティブ改善の強力な推進力となります。

まとめ

デジタルマーケティングにおけるクリエイティブ施策の成功には、データ分析に基づいた客観的な評価と継続的な改善サイクルが不可欠です。そして、そのサイクルを効果的に回すためには、データ分析の専門家であるデータ担当者との密な連携が鍵を握ります。

データ分析結果をクリエイティブ改善に繋げるためには、提供された数値を単に見るだけでなく、その背景にある顧客の行動を想像し、複数の関連指標やセグメント分析に注目し、可能であれば定性データも組み合わせる、といった「クリエイティブ視点での読み解き方」を身につけることが重要です。

そして、分析結果から得られた示唆を具体的なアクションに繋げるためには、データ担当者との建設的な「対話」が欠かせません。クリエイティブの背景や目的を明確に伝え、分析結果に対する自身の疑問や仮説を共有し、共通言語を構築し、共に次の検証すべき仮説を考えることで、データ分析の力を最大限に引き出すことができます。

データ分析担当者は、皆様のクリエイティブをより強力なものにするための重要なパートナーです。ぜひ、分析結果の『読み解き方』を深め、連携を高める『対話術』を実践し、データとクリエイティブの融合による成果最大化を目指してください。