CVユーザーと非CVユーザーは何が違う？ 外部データを使った比較分析の方法

CVしたユーザーを分析し、成功パターンを広告配信やLPへ反映する。これは有効な改善手法の一つです。しかし、CVしなかったユーザーとの違いを調べずに、成功パターンだけを繰り返していないでしょうか。

CV・非CVの比較では、「どちらが優秀な顧客か」ではなく、「どんな特徴差があり、次の施策で何を確かめたいか」を考えます。

Mia（ミア）「CVした人だけを見れば、勝ちパターンが分かるでしょう？」

iM（アイム）くん「そこから学べることは多いよ。でもCVしなかった人との違いを見ると、見落とした課題にも気づけるかもしれないんだ！」

比較前に「CV」と「非CV」を定義する

まず、何をCVとするか決めます。問い合わせ完了、資料請求、予約完了など、目的によって意味は違います。ボタンクリックを中間CVとし、本CVとは分けて評価するケースもあります。

同じ分析期間・同じサイトやLP・同じ母集団を起点に、比較群を作ります。例えば「フォーム到達後の未完了」と「サイト全来訪者の未CV」では、対象の意味が大きく変わります。

また、再訪や複数デバイス、広告による流入差をどう扱うかも事前に決めておきます。

最初は自社データだけで違いを見る

初回はGA4等で把握可能な流入経路、閲覧ページ、フォーム到達、イベント、端末などを比較します。

この段階でも改善仮説は立てられます。外部データを導入する前に、現在の測定方法で何が分かるかを整理することが大切です。

Mia（ミア）「非CV群の直帰が多ければ、全員興味がなかった？」

iM（アイム）くん「そうとは限らないよ。必要な情報を一ページで読んで満足した人もいるかもしれないね。」

Mia（ミア）「数字に説明を付ける前に、別の解釈も考えるのね。」

外部データによって比較できる視点を広げる

自社サイトの行動ログだけでは、ユーザーの属性や他サイトでの関心傾向を把握しきれない場合があります。利用条件を満たす外部データを組み合わせることで、集団としての特徴差を探索できます。

CV・非CVの特徴発見に役立つIM-DMPの活用例

IM-DMPが扱う属性や興味関心のデータを参照し、非CV群で相対的に強い関心テーマ、CV群に特徴的な傾向を調べる方法が考えられます。ただし、連携できる母集団やカバレッジは技術・契約条件によるため、すべてのアクセスを個人単位で識別できるわけではありません。

仮説例：法人向けサービスのCV群では「導入事例」の閲覧が多い。一方、非CV群の一部では、外部データ上で「費用対効果」に関する関心が高い傾向が見つかったと仮定します。このとき「料金の根拠や試算例を示せば、問い合わせが増えるのでは」という施策仮説を立てられます。

この例は分析の考え方を示す架空のケースであり、実測結果ではありません。また、関心テーマと離脱理由が一致するとは限りません。

Mia（ミア）「非CV群に『費用対効果』の関心が多い。つまり価格が原因ね？」

iM（アイム）くん「原因とはまだ言えないよ。料金説明を増やしたLPと既存LPを比較して確かめるんだ。」

比較分析で気をつけたい3つの落とし穴

1. 母集団の違い：広告流入が多い群と指名検索が多い群では、特性の差が流入元の差を反映しているかもしれません。
2. 小さなサンプル：CV件数が少ない場合、見かけの差が偶然生じている可能性があります。件数と期間を明記します。
3. 相関と因果の混同：ある特徴が多いことと、その特徴が非CVを引き起こしたことは別です。

必要に応じて流入別・デバイス別に再比較し、サンプルの偏りを確認します。

PoCで確認する順番

STEP 1：母集団をそろえる。 CV・非CVの定義、対象期間、データの利用条件を確認。

STEP 2：特徴差を抽出する。 自社データから始め、外部データで説明可能な範囲を広げる。

STEP 3：施策仮説を検証する。 LPの訴求差分や広告クリエイティブを比較し、問い合わせ数だけでなく有効商談の質も追う。

PoCの目的は「理由を当てること」ではなく、「次に試すべき打ち手を見つけること」です。

まとめ

CVユーザーと非CVユーザーの違いは、サイト改善や顧客理解を前に進める材料になります。まず自社データで比較し、足りない視点を適切な外部データで補い、施策で確かめましょう。

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