テストマーケティング。これは、リサーチ+アウトプットというかたちで定義しております。3つ目、リサーチの手法についてです。「行動データとユーザーの声で仮説を検証する」です。最後に、アウトプットです。調査PRの有効性と題して、アウトプットの考え方と事例についてお伝えしたいと思っております。新時代のマーケティング活動にはユーザー理解が必要です。基本のSTP(セグメンテーション、ターゲティング、ポジショニング)の前に、ユーザーリサーチを入れましょう。そこで、本日はR-STPという手法について、ご提案します。次に、テストマーケティングについてです。概要からご説明します。結論からいいますと、「トライ&エラーを最初から行うことに価値がある」ということです。従来の方法だと、設計して、開発して、最後にテストマーケティングをして、ローンチします。これだと、テストマーケで悲惨な結果になってしまったら、取り返しのつかない大きな手戻りになってしまいますよね。今回ご提案するのは、テストマーケ型サービス開発・運用というもので、小さなサイクルによるテストと開発をくり返すものです。あるサイクルで不本意な結果であれば、前のサイクルに戻って、もう1度仮説から見直します。最後にやる保険としてのテストとは、全くの別物なんです。「小さなテストと小さな開発の連続によって、販売リスクを最小化しよう」という考え方です。次に「テストマーケティング」のマーケットのお話です。1つ目は特定地域での先行販売、2つ目は、街頭でのサンプリング、そして3つ目は、オンラインです。1と2に関しては、本日はテーマと関連が薄いので、割愛します。3のオンラインについてご説明したいと思います。オンラインのいいところは、実施規模が小さくても可能で、お手軽なところですね。悪いところは、多少プランニングと検証にスキルが必要なところです。言っても今、AmazonやYahoo!、楽天などでのモール出店が、かなり簡単です。いうところで、簡単に販売ベースのテストができる。なんだかんだ言っても、売れた実績が何よりも多くのことを物語りますよね。販売ベースのテストをすることが重要ですね。感覚的な「いいね!」を集めることではなく、「実際にお金を払ってくれるのか」をテストするのが、テストマーケティングの重要な部分です。最近のテストマーケティングの事例をいくつか紹介します。ECのテストマーケティングです。Amazonに出店した事例です。1枚6,800円のパンツが1週間で売れたというのがありますね。これはすごくニッチな商品で、不妊症に悩む肥満男性向けの商品をテストした事例です。1枚6,800円のパンツなんて、ものすごく高いですよね。ふつうは考えられないんですけど、ある特定層の深刻なニーズが、販売ベースで顕在化した事例です。やってみないとわかりませんね。最近だと、テストマーケティングの代表的なプラットフォームとして、クラウドファンディングがあります。IoT製品が出品されていて、それにいくらお金が集まるのか、出資者が何人いるのかで、評価するものです。左は、家の窓枠などに付けるスマートロックのIoT製品。右が、ペットの自動エサやり機の製品ですね。スマートロックは目標額を30万円に設定して、支援者が318人で、合計87万円集まりました。ペットの自動エサやり機が目標の500万円に対して、174人が出資して合計436万円になりました。結果は、スマートロックが300%達成しました。ペットのエサやり機は436万円と、スマートロックの約5倍集まったものの、残念ながら未達に終わり、集金できませんでした。クラウドファンディングは、スタートアップだけのものと思っている人も多いと思いますが、最近では、大手企業も出品しています。博報堂さんがぬいぐるみの製品を出品していたり、ソニーさんがステルスモードで出品したり。ソニーさんのものは、知名度の看板を隠した上でもニーズがあるのかを調査する目的の例ですね。これは2つとも目標金額を達成して、テストマーケとしては成功した事例です。ゲームでは、事前予約がありますよね。リリース前のプロモーションとして行われています。メリットは、リリース前に数万人のユーザーを抱え込めるところです。このように、モバイルゲーム業界においては、事前予約というテストマーケが当たり前になっています。次に、主にオンラインゲームなどで一般的に行われているβテストに関しても、考え方は同じです。本番リリース前の段階で、プレイ意欲の高いファン層を集めて、実際に触ってもらう。サーバーの負荷テストやデバッグ用途と兼用するかたちで、有力なプロモーション手法として確立されています。これも数万人単位でユーザーの抱え込みが可能で、ゲーム業界以外ではほとんど見られない事例ですね。テストマーケで得られる“一石三鳥”まとめです。テストマーケティングには3つのメリットがあります。1つ目は、開発と仮説検証のサイクルを小分けにするので、市場への投入リスクを最小化できることですね。2つ目は、ファーストカスタマーの囲い込みでキャズムを超えることです。イノベーター理論でいうところの、イノベーターとアーリーアダプターの合計16パーセントを、ここでは「ファーストカスタマー」と言っています。新規サービスであれば、モノ言うユーザーというか、この非常に熱量のある人達の囲い込みの成否が、死活問題ですよね。既存のサービスであっても、離脱した初期ユーザーのリターン施策に使ったり、これから新たに使い始める新規ユーザーへのアプローチとして、非常に重要ですね。3つ目は、調査データとしても有効的に活用できることです。これまでも申した通り、サービス改善につながることは言うまでもありませんが、その過程と結果そのものを、コンテンツとしてアウトプットしようということです。お客さんの意見を取り入れて、サービス改善の仮説を補強する。その結果はどうあれ、事実をお客さんへフィードバックしてコミュニケーションをはかる、という考え方です。テストマーケティングは、一石三鳥なんです。CVRを上げるため、リサーチ手法は組み合わせで使うでは、テストマーケのためのユーザーリサーチにはどういうものがあるのか。ユーザーの行動データと声で、仮説を検証する方法です。リサーチの手法にはどんなものがあるのか。アクセスログ、ヒートマップ、インタビュー、ユーザーテスト、A/Bテスト、アンケート。代表的なこの6つの手法を、本日は簡単にお話したいと思います。これらの手法で得られるデータなんですが、横軸が定性・定量データの軸ですね。縦軸が、行動・心理データの軸です。これで言うと、行動かつ定量データを取れるのが、アクセスログ、A/Bテスト、ヒートマップなどです。次に、心理かつ定量データを取れるのがアンケート。心理かつ定性データを取れるのがインタビューです。ユーザーテストは、行動と心理データがまんべんなく取れるもので、セグメントを絞りに絞り込むかたちで、定性データを取得できます。ここでちょっと脱線しますが、すごく重要な概念です。コンバージョン・レート・オプティマイゼーション。コンバージョン率最適化を意味します。最近、いろんなセミナーで紹介されている概念ですが、これは本当に超重要です。CROが、なぜ重要なのか。ある広告を出稿しました。これに150万円を使いました。結果、10,000UU、つまり1万人を誘導しました。CPCは150円になりますね。対象サービスはECサイトだとして、購入単価が5,000円だったとします。当然ですが、ここで売上に関して影響してくるのが、CVRの数値です。そこで例えば、2つのCVRパターンがあるとします。Aが5パーセント、Bが10パーセントだとします。最終的なAの売上は250万円、CPAが3,000円。Bの売上は500万円、CPAが1,500円になります。これをROIで換算すると、Aが67パーセント、Bが233パーセントで、非常に大きな差になります。1ポイントであっても、このCVRを上げることが、非常に有効なんですね。そのCVRを上げるために改善すべき対象は、ユーザーのあらゆるタッチポイントに含まれています。広告から流入して、回遊して、コンバージョンする。リピートシーンでは、再訪して、回遊して、コンバージョンする。この流れのなかで、CPCを下げるためには広告キャンペーンのプランニングをしっかり行う必要がありますし、その広告の期待を裏切らないよう、ファーストビューとなるLPを最適化するべきです。回遊中の離脱率を下げ、最終的なCVRを上げるためには、コンテンツの内容とレイアウトを最適化する必要があります。リピート率の向上にはリテンション施策を行い、顧客とのエンゲージメントを高めなければいけません。このように、ユーザーとのあらゆるタッチポイントで、最適化が必要ということですね。それらの最適化プロセスを実行するために、先ほどお話したいろんな手法を活用するのです。ポイントとしては、例えばヒートマップツールのみなど、それぞれ単体で利用しても、効果が上がりづらいということです。万能なツールや手法などはこの世に存在しません。そこでおすすめなのが、リサーチ手法を組み合わせることで発揮される「CRO施策」です。簡単にCROの流れをご説明します。GoogleアナリティクスやAdobeアナリティクスなどのアクセスログ解析ツールで、全体傾向とボトルネックについて、大雑把に把握します。そこからKPIの設定をします。そのあと、アクセスログで詳細をもう1度分析して、仮説を洗い出します。仮説の量が多すぎたり、質が怪しい場合には、ヒートマップやユーザーテストで補強して、精度を向上させます。最終的に絞られた仮説を元に、実際の改善案を複数制作します。最後に効果をA/Bテストで測定し、新たな仮説フェーズへ戻ります。ここでポイントになるのが、仮説の精度を向上することです。広告で人を連れてくるにも、改善案を開発・制作して運用するにも、多くのコストがかかります。そのコストを最小限にする意味で、仮説の精度向上は非常に重要なのです。仮説の精度を向上するには、ヒートマップやユーザーテストがおすすめです。場合によってはアンケートやインタビューも有効になることがあります。長くなってきたので、ここらで締めます。続きの後編は近日公開しますので、お楽しみに!それではごきげんよう。この記事が気に入ったらいいねしよう!最新記事をお届けします。ツイートシェアはてブGoogle+Pocketfeedlyユーザーリサーチ全般の無料相談募集中!ユーザーテストを中心に、CROやマーケティングリサーチに関する無料相談を承っています。ご興味のある方は、公式サイトよりお問い合わせください。Day登壇【後編】LIG純広で大量集客→ヒートマップで簡単に分析してみた(前編)RECOMMENDこちらの記事も人気です。ヒューマンクレスト事業開発室長でEMOLOGの生みの親。デザインからフロントのコーディング、ウェブマーケティング、広告運用など雑務一般もこなす。どれだけ否定されようが、食べれない魚を釣るのが好き。最近のマイブームはモケケ。POSTこのライターの最新記事イベント2017.5.25カスタマージャーニーを切り取り「感情」データで計る~最新カスタマージャーニー...イベント2017.5.25カスタマージャーニーを切り取り「感情」データで計る~最新カスタマージャーニー...モニター評価実施風景2017.5.18ユーザーテスト事例:アイウェア小売/メーカーさまEMOLOG分析データ2017.5.9LPをちょこっと改善してみた。