営業提案のためのgoogle analytics活用法

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営業提案のための

GoogleAnalytics活用法

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自己紹介（1/2）

株式会社ビービットを経て、2013年にユーザテスト活用支援を専業とする株式会社ポップイン

サイトを立ち上げました。

代表取締役CEO 池田朋弘• 2008年早稲田大学卒業。大学時代、もっとネクスト株式会社のCTOとしてCMSサービス開発に従事。

• 2008年4月株式会社ビービット入社。多くのプロジェクトに従事し、「中古車一括査定の申込数1.5倍」等の実績あり。

• 2011年8月、同社リーダーに昇格＆営業異動し200社以上に提案。

• 2013年1月に株式会社ポップインサイトを創業。

• 創業2年足らずで1000件以上のリモート･ユーザテストを実施

会社名

本社所在地

株式会社ポップインサイト

東京都渋谷区鶯谷町19-19第三叶ビル401

社員数

13名（アルバイト含む）

設立

2013年1月

ビジョン

｢ユーザ視点｣をもっと間近にし､

デジタルな仕事を楽しくします。

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自己紹介（2/2）～ビービットとは

ユーザテストをコアとし、大手企業を中心に様々な企業でビジネス成果を実現しています。

ウェブサイト経由申込数

108%

自動車保険見積り開始から申込完了CVR

1.4倍

顧客満足度

9割以上

一括査定申込数

1.5倍

住宅ローン申込数

20倍資料請求数

6倍

株式会社ビービットの成果事例

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本日のゴール

•なぜ営業提案でGoogle Analyticsを使う必

要があるかを理解する

•Google Analytics以外のデータも含め、説

得力のある提案を行うポイントを理解する

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そもそも

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考えよう：そもそも、なぜ営業提案にGoogleAnalyticsが必要？

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なぜ、わざわざ、忙しい中で、GoogleAnalyticsを使うべきなのか？

どんな効能があるのか？

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営業提案におけるGoogleAnalyticsの3つの効用

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1. 説得力アップ

2. 期待値調整

3. やる気アピール

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1. なぜ営業提案でGoogle Analyticsを使う必要があるか？

2. ｢説得力｣のある提案を行うコツ

3. GoogleAnalytics活用ケーススタディ

4. ｢適切な期待値｣で提案を行うための心構え

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考えよう：説得力のある営業提案を行うには？

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説得力のある営業提案を行うには何を意識すべきなんだろう？

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説得力のある営業提案をするには

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1. まずストーリーを持つ

2. ストーリーを補強する根拠･データを集める

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活用できるデータは様々

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定量データ

• ビジネスデータ

• 業界データ

• 人口統計データ

• アンケート結果データ

• 広告データ

• 検索エンジンデータ

• アクセス解析データ

• 媒体データ

…

定性データ

• 専門家的な見識

• 事例･ケーススタディ

• ユーザテスト･データ

…

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提案事例：某保険代理店（1/5）～ストーリー＆データ

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•●●●のビジネス業績について、平成26年の①保険料は全体で●万円程度の減収となった。その②主原因は新規加入減であり新規加入獲得の施策が必要不可欠がある。

•中でも③傷害保険･医療保険の占める割合が8割以上であり、まずはここに注力すべきである。

•新規加入者増には④25～39歳が主ターゲットとなる。これらの層は、⑤保険情報収集においてインターネットをよく利用しており、ホームページは重要である。

•ホームページの閲覧状況について、⑥2014年6～7月のホームページ訪問数は約●●（うち⑦●●ページの訪問数は約●●）と非常に少なくチラシ･広告でのホームページ集客も検討する必要がある。

•集客後、ホームページ自体も⑧情報不足･構成のわかりにくさで課題があるため、根本的な改善が必要である。

必要なデータ･根拠

ビジネスデータ①売上推移②売上要因③カテゴリ別売上

市場データ④年代別人数･保険加入率

アンケート⑤保険情報収集時のネット利用意向

アクセス解析⑥サイト閲覧数⑦ページ別閲覧数

ユーザテスト⑧テスト結果

提案ストーリー

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提案事例：某保険代理店（2/5）～データ例（④市場）

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提案事例：某保険代理店（3/5）～データ例（⑤アンケート）

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提案事例：某保険代理店（4/5）～データ例（⑥⑦アクセス解析）

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提案事例：某保険代理店（5/5）～データ例（⑧ユーザテスト）

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推薦書

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ケース1：サイトのスマホ対応提案

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スマホ未対応サイトに対して、スマホ対応を提案するとして、どんなデータがあると良い？

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ケース1の回答例

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•①スマホ利用者は劇的に増えており、契約者数は●万人となっている。

•貴社サイトにおいても、②サイト訪問者のスマホ率は1年前●％→現在●％と非常に多くなっている。

•スマホサイトに対応すると③過去事例では、CVRが●倍程度に増加する例もある。貴社においては、現在の集客状態のままCVRを改善できれば④CV数●アップが期待できる

必要なデータ･根拠提案ストーリー（例）

市場データ①スマホ契約者数

アクセス解析②訪問者のスマホ率の推移

事例･ケーススタディ③④スマホ化での成果事例

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ケース1で見るべきGAデータ

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ケース2：トップページでのLPO提案

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トップページでのLPO提案を行うとしてどんなデータがあると良い？

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•貴社サイトの場合、①閲覧開始ページ（流入ページ）の●％がトップページであるが、②トップページでの直帰率は●％と非常に高く、トップページの改善余地が大きい。

•③トップページの直帰率を●％改善できれば、トップページ以降の成約率が変わらなければ④CV数が●増加が期待できる。


アクセス解析①LP別流入数②トップページの直帰率

事例･ケーススタディ③④LPOでの改善事例

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ケース2で見るべきGAデータ

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2

3

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ケース3：特定カテゴリのリニューアル提案

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複数の商品カテゴリがあるサイトで、特定カテゴリのリニューアル提案をするとして、どんなデータがあると良い？

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•貴社ビジネスにおいて、①カテゴリAの構成比が非常に大きい。また、②カテゴリAは今後も成長が期待できるため、投資価値が高い。

•貴社サイトにおいて、③カテゴリAは他カテゴリに比べて申込率が低い。このカテゴリに注力して改善すると良いのではないか。

•カテゴリ改善により、過去の事例から、④●倍程度の改善効果が期待される。その結果、集客を変えなかったとしても、⑤申込数が●程度増加する余地がある。


ビジネスデータ①商品カテゴリ別売上（利益）

市場データ②該当カテゴリの市場成長率

アクセス解析③カテゴリ別CVR

事例･ケーススタディ④類似業界での成果アップ事例⑤現在の申込数

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ケース3で見るべきGAデータ（1/2）

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ケース3で見るべきGAデータ（2/2）

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考えよう：期待値調整はなぜ必要？

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なぜ期待値調整を行う必要があるんだろう？

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期待値調整をミスると、みんな不幸に

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クライアントから… 社内から…

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適切な期待値調整の心構え

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1. 数値で現状を知る

2. 現実的な期待値を握る

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提案事例：ルート毎のボリューム＆CVRを確認

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CV数 1.2倍を目標現在:550/月→700/月（＋150/月）

活用しうるデータ期待値調整

アクセス解析データ

• チャネル別のボリューム

• チャネル別の成果状況

広告データ

• チャネル別ボリューム

• チャネル別の成果状況

事例･ケーススタディ

• 同業種での成果

ユーザテスト･データ

• 各チャネルでのユーザ視点での課題･改善余地

チャネル

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本日のまとめ

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• 営業においてGoogle Analyticsは、①説得力アップ②期待値調整③やる気アピールを行うための一手段に過ぎない。ユーザテスト等の別手段も視野に入れ、使える時に使う

• 説得力アップで活用するためには、いきなりデータでなく、最初に提案ストーリーありき

• 期待値調整は営業の要の1つであり、現状を数値で知ることで、現実的な握りができる

営業提案のためのgoogle analytics活用法

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