数値だけでは見えない「心」を読む：データ分析でクリエイティブを深化させる定性データの活用法
デジタルマーケティングにおいて、クリエイティブ施策の効果測定は常に重要な課題です。多くのデジタルマーケターの皆様は、ウェブサイトのアクセス解析ツールや広告運用ツールから得られる定量データを用いて、クリックスルー率（CTR）やコンバージョン率（CVR）などの指標を分析し、クリエイティブの評価や改善に取り組んでいらっしゃることと思います。
しかし、数値データだけでは、ユーザーがなぜ特定の行動をとったのか、クリエイティブのどの部分に共感したり、あるいは疑問を感じたりしたのかといった、「ユーザーの心の中」や行動の背後にある詳細な理由までを深く理解することは難しい場合があります。これが、データ分析の結果から具体的なクリエイティブ改善のアイデアや、根拠に基づいた新しい施策を生み出す際の難しさに繋がることが少なくありません。
本稿では、この課題を解決し、クリエイティブ施策の精度と成果をさらに高めるために、定量データだけでは捉えきれない「ユーザーの心」に迫る定性データの活用法をご紹介します。定量データと定性データを組み合わせることで、より解像度の高いユーザー理解を得て、データ分析から「刺さる」クリエイティブを生み出す実践的なアプローチを探求します。
定量データが示すもの、そして示さないもの
Google Analyticsや広告プラットフォームから得られる定量データは、ユーザーの行動の「結果」や「傾向」を把握するのに非常に強力です。例えば、
- どの広告クリエイティブのCTRが高いか
- LPのどのセクションで離脱率が高いか
- 特定のコンテンツの読了率はどのくらいか
- ユーザーはどの流入経路から多くCVに至るか
といった情報は、施策の成果を客観的に評価し、改善の方向性を示唆してくれます。
しかし、例えば「なぜこのLPで離脱率が高いのか？」「なぜこのコピーはCTRが高い（低い）のか？」といった、行動の背後にあるユーザーの動機、思考プロセス、感情、そして具体的なニーズや課題といった「なぜ？」の部分については、定量データだけでは推測の域を出ないことが少なくありません。
クリエイティブは、ユーザーの感情や共感に訴えかけ、行動を促すものです。そのため、数値データという結果だけでなく、その結果を生み出したユーザーの心理や認知プロセスを理解することが、より効果的なクリエイティブを生み出すためには不可欠となります。
定性データが「ユーザーの心」を明らかにする
ここで定性データが重要な役割を果たします。定性データは、数値では表せないユーザーの意見、感想、感情、思考、具体的な体験談などを収集・分析するものです。例えば、以下のようなものが挙げられます。
- ユーザーインタビュー: 特定のユーザーに直接質問し、詳細な体験談や考えを聞く。
- ユーザーテスト: 実際のユーザーにウェブサイトやアプリなどを操作してもらい、その行動や発言を観察・記録する。
- アンケートの自由回答: アンケートで数値評価だけでなく、具体的な意見や要望を記述してもらう。
- フォーカスグループ: 複数のユーザーを集め、特定のテーマについてディスカッションを行い、多様な意見や共通認識を引き出す。
- SNS上の声や口コミ: サービスや製品、関連トピックに対するユーザーの生の声や評判を収集・分析する。
- カスタマーサポートへの問い合わせ内容: ユーザーが実際に抱えている疑問点や課題を知る。
これらの定性データからは、定量データだけでは見えなかったユーザーの具体的な悩み、サービスの利用シーン、クリエイティブに対する率直な感想、競合との比較、そして潜在的な期待などが明らかになります。これにより、「LPの離脱率が高いのは、専門用語が多くて内容が理解できなかったからだ」「この広告コピーが響いたのは、『〇〇な悩みを解決できる』という点が自分ごととして捉えられたからだ」といった、具体的な「なぜ？」の答えや、クリエイティブ改善に直結するインサイトが得られる可能性が高まります。
定量×定性データでクリエイティブを深化させる実践アプローチ
では、具体的に定量データと定性データをどのように組み合わせて、クリエイティブ施策に活かせばよいのでしょうか。以下にその実践的なステップをご紹介します。
ステップ1：定量データで課題と仮説を特定する
まずはGoogle Analyticsなどの定量データを用い、注目すべきユーザー行動やクリエイティブの効果に課題がないかを確認します。例えば、「特定の広告からの流入ユーザーは多いが、LPからの離脱率が高い」「特定のブログ記事の閲覧時間は長いが、次のアクションに繋がりにくい」といった傾向を特定します。
次に、その定量的な傾向の「なぜ？」について仮説を立てます。「LPの離脱率が高いのは、提供価値が明確に伝わっていないからではないか？」「ブログ記事からのアクションが少ないのは、次のステップへの導線が分かりにくいか、記事内容がユーザーの具体的な行動を促すレベルに達していないからではないか？」など、考えられる原因を複数リストアップします。この仮説が、次のステップで収集する定性データの焦点を定める羅針盤となります。
ステップ2：仮説検証のための定性データを収集・分析する
ステップ1で立てた仮説に基づき、それを検証するため、あるいは新たな発見を得るための定性データを収集します。
- LP離脱率の高さについて仮説（提供価値不明確）を検証したい場合：LPを閲覧したユーザーへのアンケート調査（「LPの内容は理解できましたか？」「このLPで最も分かりにくかった点は？」「このLPからサービスを利用したいと思いますか？その理由は？」など）、あるいはユーザーテスト（実際にLPを操作してもらい、困った点や感想を話してもらう）を実施します。
- ブログ記事からのアクション不足について仮説（次のステップ導線不明確、記事内容不足）を検証したい場合：記事閲覧後のユーザーへのアンケート（「この記事を読んで、次に知りたいと思った情報はありますか？」「記事を読んだ後、どのような行動を取りたいと思いましたか？」など）や、記事内容に関するユーザーインタビューを行います。
収集した定性データ（アンケートの自由回答、インタビューやユーザーテストの発言録など）を分析し、共通する意見や重要な発言を抽出します。これにより、定量データだけでは分からなかったユーザーの具体的な悩み、疑問、期待、クリエイティブの受け止め方などが明らかになります。
ステップ3：定量×定性データの統合とインサイト抽出
定量データが示す「傾向」と、定性データが明らかにした「理由」「背景」を突き合わせます。
- 例1: LPの離脱率が高い（定量）＋ユーザーテストで「専門用語が多くて理解できなかった」「結局何のサービスか分からなかった」という声が複数挙がった（定性）→ インサイト：LPの言葉遣いがターゲットユーザーに合っておらず、提供価値が明確に伝わっていないことが離脱の主要因である。
- 例2: 特定の広告クリエイティブのCTRが高い（定量）＋ユーザーアンケートの自由回答で「キャッチコピーの『〇〇に悩むあなたへ』という言葉に共感した」「画像で示されていた使用イメージが分かりやすかった」といった意見が多い（定性）→ インサイト：ターゲットの具体的な悩みに寄り添う言葉選びと、利用イメージを視覚的に伝える要素がCTR向上に貢献している。
このように、両方のデータを組み合わせることで、単なる数値の変動だけでなく、その背後にあるユーザーの具体的な心理や行動原理に基づいた、より深く、示唆に富むインサイトを得ることができます。
ステップ4：インサイトをクリエイティブ改善アクションに落とし込む
抽出されたインサイトは、具体的なクリエイティブ改善の強力な根拠となります。インサイトに基づき、LPのコピーをより平易な言葉に修正する、ファーストビューで提供価値を明確に伝えるデザインに変更する、広告クリエイティブで共感を呼んだ要素（特定のフレーズや画像スタイル）を他のクリエイティブにも展開する、ブログ記事の最後にユーザーの次の行動を促す具体的な問いかけや導線を明確に追加するといった、具体的なアクションプランを立案します。
この際、感覚に頼るのではなく、「なぜその改善が必要なのか」を、定量データ（例：離脱率〇%）と定性データ（例：「～という声が〇件あったため」「～というユーザーテストでの発言があったため」）の両方で説明できるように準備します。これにより、提案の説得力が高まります。
ステップ5：施策実行、効果測定、そして次の仮説へ
改善したクリエイティブで施策を実行し、再び定量データでその効果を測定します。目標とする指標（CVR改善、CTR向上など）に変化が見られるかを確認します。もし期待する効果が得られない場合、あるいは新たな課題が見つかった場合は、再び定量データで傾向を把握し、新たな仮説を立て、定性データを活用してその原因を探るといったサイクルを繰り返します。
必要に応じて、改善後のクリエイティブに対するユーザーの反応を、再度ユーザーテストやアンケートで確認することも有効です。
データ分析担当者との連携：共通言語としての「ユーザー理解」
データ分析担当者と連携する際も、定量データと定性データを組み合わせたユーザー理解が役立ちます。データ担当者は数値の専門家ですが、クリエイティブの意図やユーザーの感情までは必ずしも深く理解しているわけではありません。
「このLPは離脱率が高いので、何か問題がありそうです」と定量データだけを伝えるのではなく、「このLPは離脱率が高いのですが（定量）、ユーザーテストを行ったところ、『専門用語が多すぎて混乱した』『自分に関係あると思えなかった』という声が複数ありました（定性）。ここから、ターゲットユーザーにとって言葉遣いが難しく、提供価値が伝わっていないのではないかと考えています。」のように、具体的なユーザーの声やそこから導かれたインサイトを共有することで、データ担当者も課題の背景をより深く理解しやすくなります。
その結果、データ担当者も、単なる数値集計だけでなく、ユーザーの行動意図や認知的負荷といった視点を取り入れた分析（例：専門用語が多いセクションでの離脱率を深掘りする、特定の用語へのユーザーの視線やクリックをヒートマップで確認するなど）を行うことが可能になり、より建設的で成果に繋がる連携が期待できます。
まとめ：データとクリエイティブの融合で成果を最大化
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効果を最大化するためには、定量データによる客観的な評価と、定性データによる深いユーザー理解の両方が不可欠です。数値データが示す「何が起きているか」と、定性データが明らかにする「なぜそれが起きているか」を組み合わせることで、感覚だけでは捉えきれないユーザーのリアルなニーズや感情に寄り添った、真に「刺さる」クリエイティブを生み出すことができます。
データ分析の専門知識が十分でなくても、既存のツールで収集できる定量データと、アンケートやユーザーの声といった身近な定性データを組み合わせることから始めることが可能です。データ担当者とも「ユーザー理解」を共通言語として連携を深め、データとクリエイティブ思考を融合させることで、デジタルマーケティングの成果を次のレベルへと引き上げていくことができるでしょう。