A/B test LPO SEM(Listing ADs)

【Web広告担当者の方へ】A/BテストツールやLPOコンサルが割に合うのか数式で考えてみた

ツールやコンサルを導入する際に必ず思い浮かぶ疑問、「このツール・コンサルにはこの値段の価値が本当にあるのか?」という迷いを解消できる数理モデルをご紹介します。


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リスティング広告担当者の方々の中には、Optimizely、PlanBCD、Visual Website OptimizerなどのA/Bテストツールや付帯するコンサルティング、ヒートマップ系の解析ツールの導入を検討されている方も多いかと思います。

そんな時必ず気になるのが、

「費用を回収できるかどうか」

「他にもっといい予算の使い方があるんじゃないか」

という点。

この悩みを解消するための数式を考えてみました。

色々考慮しすぎると結局なにもわからなくなるので今回は新サービス・ツールを導入した際に

「同額分を広告予算に追加するのとどちらが費用対効果がいいのか見極める式」

について考察します。

現状の広告効率よりもいいかどうか判断するためのモデル

用意するものは下の3つ。

  • ツール代・コンサルフィー(以下Feeとします)
  • 現状のCPA(以下CPAとします)
  • 現状の広告からの流入数(以下Visitsとします)

これだけです。

まず最初に

FeeをCPAで割ります。(Fee/CPA)(この値を以下「仮想CV数」と呼びます)

これで何がわかるかというと

「そのツール代・コンサルフィーは現状の広告でいうと何コンバージョンに値するのか」

です。

例えば、CPAが10,000円、ツール代が50,000円だとします。

CPAというのは「1コンバージョン取るのにいくらかかる」を表した指標です。

ですのでこの場合、ツール代は5コンバージョンの価値があることになりますね。(50,000/10,000 = 5)

次に、今算出した「仮想CV数」(Fee/CPA)をVisitsで割り、100倍します。

最後に100倍しているのは、「%」表記にするためです。

この値は、

「現状の広告でいうと仮想CV数は何%のCVRに相当するのか」

を導き出しています。

要するに仮想CV数分だけCV数が増えた時に向上するCVRのポイント数、ということです。

例をあげます。

先ほどの例でだした、CPAが10,000円、ツール代が50,000円という情報に加えて、現状の流入数が1,000訪問だとします。

手順に従って、仮想CV数5をVisitsの1,000で割ると、0.005となります。

これを「%」表記にするために100倍すると0.5(%)。

ここから、「ツール代の価値を現状の広告でのCVRに換算すると0.5%分の価値」ということができるわけです。

よってこの例の場合、

50,000円のツールを導入することでCVRを0.5%以上改善できる見込み(自信)があれば

現状の広告予算を50,000円増額するより効果がありそうだ、ツールを導入しよう

と判断できます。

ただし、ここでツールを導入しよう、という結論は短絡的なんですよね。

世の中には常に代替財が存在している

何がいいたいかと言うと上記の計算では

「今の広告の効果と比べて費用対効果が高い投資かどうか」

ということ「しか」判断できていないわけです。

「クラウドソーシングで月5万円で働いてくれるグロースハッカーを雇うのとツール導入とどっちが効果が高いのか」

「他の3万円のツール導入よりも本当に差額の2万円分の価値がだせるのか」

ということは考慮されていません。

要するに「もっと効果のある5万円の使い方があるかも」という可能性を残しているわけです。

しかし、そんなことばかり考えていてはいつまで立っても決断できません。

ではどうすればいいか。

基準を決めて、基準よりも効率が高いかどうか考えるようにしましょう。

今回は「現状の広告効率」を基準にしましたが、

追加で費用をかける際には何か基準・指標を決めて

「この基準より効率的なら投資しよう」

と予め決めておくことで検討が容易になり、かつ上司への説得の際にも説明がしやすいかと思います。

最後に、今回考案したモデルをまとめて終わりにします。

ツール・コンサル導入可否を現状の広告効率と比較して検討する方法

使用する変数

  • ツール代・コンサルフィー(以下Feeとします)
  • 現状のCPA(以下CPAとします)
  • 現状の広告からの流入数(以下Visitsとします)

手順1:FeeをCPAで割る(出た値を「仮想CV数」とする)

手順2:手順1で求めた仮想CV数をVisitsで割り、100倍する

手順3:ツール・コンサルを使うことで手順2で求めた値よりCVRを改善できる見込みがあれば導入する

短期で効果を出すためのA/Bテスト設計ガイド