根来・浅井「顧客ステージ別目的変数の総合化に基づく顧客獲得広告選択の提案」（2008.6）

早稲田大学 IT 戦略研究所
Research Institute of IT & Management,
Waseda University

2008 年 6 月

顧客ステージ別目的変数の総合化に基づく顧客獲得広告選択の提案－化粧品ビジネスにおけるネット広告ポートフォリオを事例とした研究－

根来 龍之（早稲田大学大学院教授/IT 戦略研究所所長）
浅井 尚 (早稲田大学 IT 戦略研究所/エフツーエム株式会社)
早稲田大学 IT 戦略研究所ワーキングペーパーシリーズ No.25

Working Paper

1

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ワーキングペーパー根来・浅井「顧客ステージ別目的変数の総合化に基づく顧客獲得広告選択の提案」（2008.6）

顧客ステージ別目的変数の総合化に基づく顧客獲得広告選択の提案－化粧品ビジネスにおけるネット広告ポートフォリオを事例とした研究－

浅井根来 龍之（早稲田大学 IT 戦略研究所所長）
尚 (早稲田大学 IT 戦略研究所/エフツーエム株式会社)＜要旨＞
本稿の特徴は、顧客はその獲得経路によって、将来的に顧客ステージに与える影響が違うのではないかということに着目し、２つの顧客ステージを総合化し、そこに売上総額の要素を加えて、3 つの変数での適切な広告ポートフォリオの考え方を明らかにした点である。その結果、顧客の獲得経路によって、将来的な顧客ステージに与える影響が違うこと
がデータ分析により明らかになった。
さらに、絶対指標（売上指向）と効果指標（利益率指向）での広告ポートフォリオを比較検討したところ、異なる結果になった。これは、同じ顧客ステージでも、経営の指向がどちらに向いているかで、最適な広告が違うことを意味している。
経営の指向は、事業の成熟度によって、利益率と売上の重点バランスが変わるが、指向別の顧客ステージでの適切な広告ポートフォリオを明らかに出来たことで、適切な広告投資が出来ると期待している。

キーワード：
広告ポートフォリオ、顧客ステージ、顧客の獲得経路、顧客生涯価値（LTV）、CRM

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目次
第１章

はじめに..................................................................................... 5

第１節

本稿の目的 .......................................................................................5

第２節

本稿であきらかになること ...............................................................5第３節

顧客生涯価値（LTV）と累積売上について.......................................6

第２章

今までのネット通販ビジネスの考え方........................................ 7

第１節

今までのネット通販システムでは ....................................................7

第２節

今までのネット通販業界での CRM 施策とは....................................8

第３節

今後ネット通販業界で必要となる CRM 施策とは.............................9第４節

獲得経路がその会員の DNA ...........................................................10

第３章

事例分析の対象と分析方法 ....................................................... 11

第１節

分析対象と分析方法 ....................................................................... 11

第２節

対象事例の特性 ..............................................................................12

第３節

分析対象広告の分類 .......................................................................13

第４節

データ分析方法 ..............................................................................14

第４章
第１節

対象データの一次分析結果 ....................................................... 16
媒体特性分析 ..................................................................................16

第１項

媒体別の初回購入者の獲得単価 ......................................................16

第２項

UU の媒体別分析結果 ....................................................................16

第３項

CVR の媒体別分析結果...................................................................17

第４項

初回購入者数の媒体別分析結果 ......................................................18

第５項

一人当たりの累積売上の媒体別分析結果 ........................................18

第２節

第５章

顧客ステージ別の各目的変数の効果 ...............................................20「広告ポートフォリオ」の考え方 －事例企業への適用－ ........ 21

第１節

この事例企業における EC 事業の基本戦略 .....................................21

第２節

顧客ステージについて ....................................................................22

第３節

各目的変数の媒体別比較解析 .........................................................23

第４節

絶対指標による広告ポートフォリオ ...............................................24

第１項

ステージ１と２の総合化広告ポートフォリオ .................................24

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第２項

ステージ１と３の総合化広告ポートフォリオ .................................25

第３項

ステージ２と３の総合化広告ポートフォリオ .................................26

第４項

絶対指標による広告ポートフォリオのまとめ .................................27

第５節

効率指標による広告ポートフォリオ ...............................................28

第１項

ステージ１と２の総合化広告ポートフォリオ .................................28

第２項

ステージ１と３の総合化広告ポートフォリオ .................................29

第３項

ステージ２と３の総合化広告ポートフォリオ .................................30

第４項

効率指標による広告ポートフォリオのまとめ .................................31

第６章

まとめ ...................................................................................... 32

第１節

顧客ステージ別に分析した理由 ......................................................32

第２節

２つのステージの総合化による広告ポートフォリオ.......................33

第３節

指向による広告ポートフォリオの相違について..............................35

第４節

今後の課題 .....................................................................................36

参考文献 ....................................................................................................... 38

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第１章
第１節

はじめに

本稿の目的

本稿では、顧客獲得時から、その獲得経路によって、将来的に顧客ステージに与える影響は違うだろうとの仮説から、「維持しやすい顧客を獲得する観点で、新規顧客獲
得投資を考えるべきである。」という考え方を明らかにする。（図１参照）
今回、この題材として、某メーカーが、異業種への新規参入という形で発売開始した、化粧品・サプリメントのネット広告の効果データを分析する。
この化粧品・サプリメント（健康食品）業界は、通販事業者の上位 10 社で通販市
場規模の 75%程度のシェアを占めてしまう完全なロングテイル市場であり、また、売上に占めるネットマーケティングに費やす金額が非常に大きい市場で、本稿が指向する研究により、より適切にネット広告へ投資を行うための参考になればと考えている。
なお、本稿は消費財全般ではなく、「経験財」を対象にしたものとなっている。

新規顧客獲得効果＋

既存顧客維持効果

獲得経路特性を指標にした顧客把
握の必要性
仮説：
獲得経路が異なれば、顧客維持される可能性が異なる

新規顧客獲得コスト
図１

第２節

本稿であきらかになること

現在のネット通販ビジネスにおいては、通常、KPI は顧客生涯価値（LTV）と売上総額とされており、現にそれを元にネット通販ビジネスは事業運営されている。
ネット広告業界では、ある条件下（年齢、訴求方法、コンペティターの出稿状況など）で、どの広告が CTR/CVR を上げるのに効果があるかがよく議論されているが、これらの指標は、顧客成長の初期ステージのみ有効なものである。
そこで、本稿では顧客生涯価値（LTV）の代理変数として一人当たりの累積売上を

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使い、顧客獲得時の広告手法別の将来的な一人当たりの累積売上、売上総額を目的変数とした場合の効果について明らかにする。
本稿では顧客ステージ別目的変数に着目し、顧客獲得段階で将来的に顧客ステージに与える影響が違うため、あるべき広告ポートフォリオが違うことを示したいと考え
ている。

第３節

顧客生涯価値（LTV）と累積売上について

ここで、今回 LTV の代理変数として累積売上を採用しているので、その理由について簡単に説明しておく。
LTV（ Life Time Value ）とは「顧客生涯価値」と訳され、顧客が生涯を通じて企業にもたらす利益のことを指す。一般的に顧客ロイヤリティの高い企業ほど収益性が高く、ロイヤリティの高い顧客は生涯を通じて企業に大きな利益をもたらすといわれている。したがって、LTV は、顧客ロイヤリティを高めていくことによって、顧客との長期的な関係の上で大きな価値が期待できると考えられている。
また、LTV とは、1 人 1 人の顧客がある製品や企業に対して付き合っている間に支払う金額合計から、その顧客を獲得・維持するための費用合計を差し引いた「累積利益額」である。
「つまり企業から見て、ある顧客がその企業と取引している間にどれだけの価値（利益）をもたらしてくれるかを測定する、長期的な視点での指標が LTV である。」[ロブ・ジャクソン、ポール・ワン著／日紫喜一史訳／1999 年 6 月]との考え方もある。
上記を総合的に判断した結果、本稿では、顧客を獲得・維持するための費用を正確に把握することができないため、その代理変数として一人当たりの累積売上を用いることとした。

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第２章
第１節

今までのネット通販ビジネスの考え方

今までのネット通販システムでは今までのネット通販システムでは、集客の効果測定ためのネット広告システムと、商品販売も目的とした通販システムとが、別々に切り離されて運用されてきた。
そのため、新規顧客を獲得する場合は、ネット広告の効果だけが議論され、広告の費用対効果である CPO（Cost Per Order）を KPI としてきた。
また、一度獲得した顧客は、今度はなんとか維持しようと、顧客を囲い込むための施策が検討され、その代表例としてロックイン施策なども採用されてきた。そのロックイン施策についても、緩やかなものから、かなりがっぷりと囲い込む方法まで、数々の議論がなされてきており、実際に現在も採用されている。
さらに、その囲い込んだ顧客に対しては、今度はなんとかリピート率を上げてもらおうと、CRM 施策などを実行する。そのため、その際には LTV を KPI としてきた。
しかしながら、図２のように、広告効果測定システムと通販システムは各々別のシステ
ムを採用しているため、新規顧客を獲得する際の KPI である CPO と、顧客維持のため
KPI である LTV との関係は不明のままであった。
また、顧客獲得段階で、その獲得経路によって、その後の顧客ステージに与える影響については全く議論されてこなかったのである。
①
消費者

②
広告媒体

③

⑥
無料サンプルサイト訪問④

媒体別（ネット、リアル、など）

本品購入
2回目

⑦
トライアル

⑤

⑧

⑨
本品購入
3回目
⑩

本品購入

×
広告効果測定システム

本品購入
4回目
⑪
本品購入
5回目

通販システム

図２

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第２節

今までのネット通販業界での CRM 施策とは

図３が今までのネット通販業界で行われている CRM 施策を図式化したものである。広
告システムと通販システムが別々に運用されているため、基本的にはどの媒体からの会員
かということが把握されていないため、会員データベース全体を属性分析し、その属性に合った CRM 施策を行っている。

媒体A
媒体B
・
・
・
媒体G

属性別CRM施策

会員

属性分析

どの媒体から会員になったかが把握されていない
図３

しかし、CRM 自体は、未だにその方法論そのものを議論されている考え方であり、その効果的な方法は確立されていないのが現状である。そのため、獲得経路を考慮しないで、会員データベースの属性分析だけで CRM を実施しても、属性別にワンツーワン・マーケ
ティングができているという点だけが、クローズアップされ、先進的な施策であると評価されてきた節は、否めなくもない。

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第３節

今後ネット通販業界で必要となる CRM 施策とは

本稿では、どの媒体から会員になったかというのは、いうなれば、その顧客の DNA的なものであり、単純なプロファイリングにより分析された属性特性より、実は関係性が強い顧客独特の特性であると考えている。
したがって、今後のネット通販業界では、どの媒体から会員になったかをしっかり把握し、その媒体別、属性別の CRM 施策を実施する必要があると考えており、本稿では、この点に関しても明らかにしたいと考えている。（図４参照）

媒体A

媒体Aからの会員

媒体B

媒体Bからの会員

・
・
・

・
・
・

媒体G

媒体Gからの会員

媒体別属性別CRM施策

媒体別属性分析

どの媒体から会員になったかを考慮
図４

この考え方を使って会員のなった後の動向を分析すれば、顧客の獲得経路により、言い換えれば、顧客が接触した広告媒体により、将来的にどの顧客ステージに影響を与えるかも把握でき、顧客の新規獲得の段階から、顧客ステージ別の影響を考えた広告投資ができるようになるため、本稿により明らかにしたいと考えている。

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第４節

獲得経路がその会員の DNA

ここで、今後のネット通販における CRM 施策のあるべき姿についてまとめると、会員データベースの属性だけに考慮しても、会員特性に合った CRM 施策を行うことは困難であり、図４に示したように、どの媒体から会員になったかという獲得経路を考慮したものでなくてはならない。さらに、その獲得経路そのものはその会員の DNAとも言っても過言ではないのではないかということである。
本稿で、顧客ステージ別に適した広告ポートフォリオの考え方を明らかにするとい
うのも、この DNA の考え方に着目し、どのような影響があるかをデータ分析した結果である。
逆に言うと、従来の CRM 施策は、顧客獲得時の接触媒体、いうなれば獲得経路がわからなかったために、その顧客の DNA を知ろうと、CRM 施策そのものを PDCA
サイクルの一環として、調査をし、ある程度の情報を得て、その情報をもとにさらにPDCA サイクルを回して、CRM 施策の精度を上げていたのではないかとも考えられる。
今後は、獲得経路、いうなれば接触媒体がわかっていれば、上記 PDCA サイクルを、再三実行する必要もなく、当初から、かなりの精度で CRM 施策を行うことができ、コスト的にも、時間的にもかなりのアドバンテージになるのではと期待している。
ここで、この考え方を裏付ける一例を以下にあげてみた。
yahoo の送料無料という広告に反応して製品購入した顧客には、その後の CRM 施
策でも送料無料が効果的であり、反応もいいことが実証されているが、これは顧客獲得時の広告の情報を分析したから把握できた情報であり、いくら会員データベースの属性分析を行っても明らかにならない事象である。
このように、会員のスペック的なプロファイルを分析するだけでは不十分で、会員自身が持っている行動基準までを情報として知った上で、CRM 施策をする必要があるということである。

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第３章
第１節

事例分析の対象と分析方法

分析対象と分析方法

ここで、本稿の分析対象と分析方法について説明する。（表１参照）

項目

内容

対象商品

異業種参入により、某メーカーが発売開始した化粧品、サプリメ
ント

対象データ

上記対象商品のUU、CVR、初回購入者数、LTVの代理変数として一人当たりの累積売上、売上総額

メディア別

インターネットメディアでの種類別比較（バナー、企画タイアップ、リスティング、アフィリエイト）

属性別

同一メディアでの顧客属性による比較（年齢、メアド、アクセス時間帯）

分析方法

表１

本稿では、某メーカーが、異業種への新規参入という形で発売開始した、化粧品・サプリメントを対象商品として、そのネット通販での UU 数（ユニークユーザー数）、
CVR（コンバージョンレート）、初回購入者数、一人当たりの累積売上、売上総額に関するデータ分析を行った。
また分析方法としては、インターネットメディア（ネット広告）の種類別と、購入者の属性別に分けて、それぞれ行った。

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第２節

対象事例の特性

対象事例の特性については、表２にあるように、販売形態はネットで受注するものに限定している。また、商品の性質も、無料サンプル、トライアル商品の販売が重要な経験財に限定している。
よって本稿ではネット通販ビジネスにおける経験財を対象としたものになってい
る。

項目

内容

販売形態

ネットで受注

商品の性質

無料サンプル、トライアル商品の販売が重要な経験財

KPI

リピーターを如何に増やすか（一人当たりの累積売上を如何にあげるか）が重要となるビジネス

対象データ

異業種参入により、某メーカーが発売開始した化粧品、サプリメント
表２

今回は、対象データとして、某メーカーの異業種参入当初からのデータが入手できるところが非常に重要な点である。
全くの新規参入事業なため、ブランドも何も浸透していない状況下、広告そのもの
が、全くのピュアな情報として、ユーザーに届き、それによる広告効果測定ができる
ことは、非常に稀なケースである。
また、ネットを中心に広告、販売を実施するため、インターネットの特性で、その広告によってどのように販売に影響があるのかを、随時データ分析できることは、前例がないことで、今回の結果が、今後の経験財ネットマーケティングの参考になることを期待している。

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第３節

分析対象広告の分類

本稿で、分析対象としている広告は、ネット広告のうちプル型と呼ばれるものである。（図５参照）
テレビ
新聞
マスコミ
四媒体

雑誌

今回の研究対象

ラジオ
インターネット

純広告（Yahoo、MSN、楽天、アットコスメなど）
SEM（Google、Overtureなど）
SEO

プル型
広告

アフィリエイト（トラフィックゲート、バリューコマースなど）
e-DM
プッシュ型
広告

オプトインメール
ターゲティングメール

図５

純広告、SEM、SEO、アフィリエイト広告と大きく 4 つに分類して、それを対象としてデータ分析を行った。インターネット広告のなかでも、最もポピュラーな広告形態であるバナー広告などは、純広告に分類した。
今回のデータは事業立ち上げ当初からのもので、当然のことながら、会員データベースも充実しておらず、プル型広告主導にならざるを得ないことも、本稿が指向する研究対象を限定した一因ではある。

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第４節

データ分析方法

次にデータ分析方法について説明する。（図６参照）

ユーザー
①

Ｂ

Ａ
②

広告媒体

③

⑥
無料サンプル

サイト訪問
④

CTR
※SEOなどは母集団が把握できないためCTRの計算からは外した

⑦
トライアル

UU

⑤

⑧

CVR
本品購入

初回購入者数
一人当たりの
累積売上
＝

⑨
本品購入
3回目
⑩

Ｂ/Ａの比率

一人当たりの
累積売上

本品購入
2回目

（一回あたりの平均購入価格） X （本品購入5回目までの延べ購入件数）（無料サンプル、トライアル、本品購入者の合計人数）

AD PLAN データ

本品購入
4回目
⑪
本品購入
5回目

EC VALUE データ
図６

ユーザーが広告媒体に接触し、サイト訪問してもらったユニークなユーザー数をUU と定義した。また、その際、広告媒体に接触したユーザーのうち、何人がサイト訪問したかの比率を CTR とした。
さらにサイト訪問者のうち、無料サンプル、トライアルサンプル、本品購入のいず
れかの購買活動を行ったユーザーを初回購入者とした。
ここでは、サイト訪問者のうち、初回購入者となったユーザーの割合を CVR として定義している。
前述したように、広告の効果測定をする場合、CVR の代わりに CPO（Cost per
Order）を目的変数として使っているケースもあるが、CPO とは CVR に顧客の獲得
単価をかけたものであり、本稿では CVR を採用することとした。

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さらに、初回購入者が、２回目以降の本品購入を行った場合、5 回目までの購入者の延べ人数をカウントし、一回当たりの平均購入単価を求めて、延べ人数と平均購入単価を掛けたものを、初回購入者数で割り、一人当たりの累積売上とした。
全体のデータは広告効果測定システム（AD PLAN）と EC システム（EC VALUE）のデータをつなぎ合わせることにより、算出している。通常は、全く別のシステムで運用され、全く別のデータ形式であり、つなぎ合わせること自体が困難を極めるのであるが、本稿ではこのデータをつなぎ合わせて、全体の広告効果や顧客ステージへの影響を分析できた点が、最大の特徴であると考えている。

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第４章

対象データの一次分析結果

第１節

媒体特性分析

第１項

媒体別の初回購入者の獲得単価

媒体別の初回購入者の獲
広告媒体

得単価は表３のようになった。

獲得単価（円）

純広告

5,905

これからも明らかなように、

SEM

10,572

SEM の獲得単価が圧倒的にSEO-

アフィリエイト

高い結果となった。
これは、SEM が比較的能

2,428※SEOについては純粋な獲得単価は出ないため、空欄とした

表３

動的ユーザーに接触できる可能性が高いため、非常に評判の高い媒体で、最近では積極的に SEM を利用している企業も多く、実態以上の入札が行われ、結果として獲得単価は高くなっていると考えられる。
一方で、アフィリエイトは獲得単価が低い結果となった。アフィリエイトはビジネ
スモデル自体が、クライアントの設定した価格を成果報酬として新規顧客を獲得する
ため、獲得単価はかなりコントロールが利き、他の媒体に比べて、低い値となったと考えられる。

第２項

UU の媒体別分析結果

次に、UU の媒体別分析結
広告媒体

果について説明する。表４を

UU（人）

全媒体

9,668,436

見てみると、アフィリエイト

純広告

1,613,103

広告は確実にサイトまで誘引

SEM

139,681

でき、UU も稼げることがわ

SEO

786,159

アフィリエイト7,129,493

かる。

表４

この結果から、UU を増や

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すことだけを考えたら、アフィリエイトが最適な広告媒体であるといえる。
また、SEM より SEO のほうが能動的ユーザーには効果があることも、データから読み取れる。SEM も広告媒体として市場に登場してから数年が経ち、かなり広告的な表現を使うようになってきており、検索エンジンを使って商品を探している能動的なユーザーには、それが広告だと判断されるようになってきて、広告効果が悪くなってきているのではないかと考えられる。

第３項

CVR の媒体別分析結果

媒体別の CVR の測定結果
CVR（％）

は表５のようになった。これ

広告媒体を見ても明らかなように、ア

トライアル
キット

無料サンプル

本商品

全媒体

0.838

0.128

0.018

純広告

2.575

0.158

0.010

飛びぬけて低い結果となった。

SEM

1.677

0.538

0.060

この理由としては、アフィリ

SEO

0.886

0.475

0.141

アフィリエイト

0.423

0.075

0.006

フィリエイト広告の CVR がエイトのビジネスモデルに起表５因していると考えられる。

アフィリエイトの広告モデルは 10 歳代を中心にインセンティブ狙いのユーザーとの接触が多く、今回の商品のターゲット層が 30 歳代～40 歳代のため、そのギャップが結果として現れたためではないかと考えられる。
また、アフィリエイト広告に参加してくる媒体も、報酬目的でサイト運営を行っているところが殆どで、ユーザーをクライアントサイトに誘導するために、インセンテ
ィブを支払っているケースが多く、アフィリエイト経由で送客されてくるユーザーの商品購入の動機づけが低いことも要因として考えられる。
逆に、SEM、SEO は本商品購入の CVR が高い数値となっている。前述のように、検索エンジンを利用してサイトに誘導されてくるユーザーは、能動的な人が多いため、本商品の購入目的での来訪が他の媒体経由よりも強く出ていると考えられる。

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第４項

初回購入者数の媒体別分析結果

初回購入者数の媒体別分
初回購入者数（人）析結果をみると、SEM が飛

広告媒体

トライアル
キット

無料サンプル

びぬけて低い結果となった。

本商品

全媒体

81,007

12,375

1,746

純広告

41,541

2,544

156

これは、ユーザーが、検索

SEM

2,342

752

84

エンジンにキーワードを入力

SEO

6,968

3,736

1,111

している段階で、ユーザーにアフィリエイト30,1565,343

395（表６参照）

表６

とっては能動的な行動であり、その際は SEM などのリスティング広告に浮気をせずに、純粋な検索順位からサイトに遷移しているユーザーが多いためではないかと考えられる。
一方で、純広告、アフィリエイトは初回購入者数が高い数値となっている。しかし、内容としては極端に無料サンプルの比率が高い。
効率を考えずに、初回購入者を数として稼ぐためには、やはり純広告やアフィリエ
イトなどの大量リーチ型の広告メディアの方が効果があることがわかるが、無料サンプル配布には、それなりに予算も必要となり、費用対効果を十分検討したうえで、採用する手法である。

第５項

一人当たりの累積売上の媒体別分析結果

一人当たりの累積売上に関しては、次の数式を元に算出した。

一人当たりの累積売上＝（一回あたりの平均購入価格） X （本品購入5回目までの延べ購入件数）（無料サンプル、トライアル、本品購入者の合計人数）

その結果を表７にまとめたが、SEO、SEM は一人当たりの累積売上が高い結果となった。
SEO、SEM を利用してサイトに訪問してくるユーザーは能動的ユーザーのため、商品購入後のリピート率も高く、結果として一人当たりの累積売上が高い値となっていると考えられる。

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一方、純広告、アフィリエイトは一
広告媒体

人当たりの累積売上が低い結果となっている。これは、大量リーチには向いている媒体であるが、その後のユーザー誘導効果があまり期待できない媒体であるということが理解できる。

一人当たりの累積売上
（円/人）

全媒体平均

772

純広告

184

SEM

2,016

SEO

4,293

アフィリエイト

229

表７

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第２節

顧客ステージ別の各目的変数の効果

顧客ステージ別の各目的変数の効果の結果についても参考までに表８に載せておく。

初回購入者数項目

UU
無料サンプル

トライアル
キット

本商品

初回購入者
総数

一人当たりの
累積売上

売上総額

一番効果が
ある媒体

アフィリエイト純広告

アフィリエイト

SEO

純広告

SEO

SEO

全媒体に
占める割合
（％）

74

51

43

64

47

―

69

表８

これを見ると、顧客獲得の段階で、将来的な顧客維持を考えた獲得をするのであれ
ば、SEO が一番効果があるということがわかる。
ブラッドバーグの考え方では、顧客獲得と顧客維持の投資を別々に考え、そのバランスが重要と説明していたが、どの広告媒体を使うかで、顧客獲得段階から顧客維持に影響が出ることが証明できたので、顧客維持戦略を見据えた顧客獲得マーケティン
グを行う必要があるといえる。
したがって、獲得経路によって、顧客ステージに与える影響が違うため、これが顧客の DNA であるといえる。
また、顧客維持、要は一人当たりの累積売上だけを考えて、SEO に偏った広告投資を行っても、事業というものは、認知拡大のための UU、顧客獲得を表わす初回購
入者数、売上総額も重要な指標であり、顧客獲得の段階で顧客ステージに与える DNA
バランスを考慮した投資が必要であるということがわかった。

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第５章「広告ポートフォリオ」の考え方－事例企業への適用－

第１節

この事例企業における EC 事業の基本戦略

EC 事業は如何にカスタマー･エクイティを増大させるかが事業の基本戦略であり、そのために、新規顧客獲得への投資と、顧客維持への投資の最適化が必要であると述べてきた。
それを、より実態に沿った言葉に直すと、図７のように、売上規模の追求は顧客数の増大（CVR・初回購入者数の追求）と、顧客生涯価値の増大（一人当たりの累積売上の追求・売上総額）の 2 つの要素からなり、そのバランスにより EC 事業の成否は決まると考えることができる。

売上規模の追求

顧客生涯価値の増大

顧客数の増大（一人当たりの累積売上の追求・
売上総額）（CVR・初回購入者数の追求）

バランスが重要！
図７

よって、顧客数だけでも、顧客の生涯価値だけでもなく、それぞれの顧客ステージ
をバランスよく増大させることが、EC 事業の成功の鍵であり、そのためには、顧客ステージを総合化して適切な広告資源配分をポートフォリオにより求めることが重要であると考える。

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第２節

顧客ステージについて

ここで、顧客ステージの考え方について、簡単に説明する。（図８参照）
本稿では、顧客ステージを大きく 3 つに分けた。
まず、ステージ１として認知拡大のためにサイト訪問者数の増大を目的としている
ステージで、目的変数としては UU 数を採用した。

ステージ１

ステージ２

ステージ３

認知拡大
（サイト訪問）

初回購入（会員登録）

リピート購入（カスタマー）

UU数

初回購入者数

一人当たりの累積売上

ステージ２と３の総合化

ステージ１と２の総合化
ステージ１と３の総合化
図８

次に、顧客獲得のために、初回購入を促進し、会員登録してもらうフェーズをステージ２とした。この目的変数としては、初回購入者数を採用した。
ステージ３は、顧客維持のためにリピート購入を促進し、カスタマー化のためのフェーズで、一人当たりの累積売上を目的変数とした。
さらに、ステージ１とステージ２の総合化、ステージ２とステージ３の総合化、ス
テージ１とステージ３の総合化を行い、それぞれの適切な広告ポートフォリオを導き出すこととした。

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第３節

各目的変数の媒体別比較解析

各目的変数である UU、CVR、初回購入者数、一人当たりの累積売上の媒体別比較
解析結果を表９にまとめた。
UU を獲得するには、圧倒的にアフィリエイトがいい結果となった。
CVR（％）
広告媒体

初回購入者数（人）

UU（人）
無料
サンプル

トライアル
キット

本商品

初回購入
平均

無料
サンプル

トライアル
キット

本商品

初回購入者
総数

初回売上
総額（千円）

一人当たりの
累積売上
（円/人）

売上総額
（千円）

全媒体

9,668,436

0.838

0.128

0.018

0.984

81,007

12,375

1,746

95,128

21,105772

73,439

純広告

1,613,103

2.575

0.158

0.010

2.743

41,541

2,544

156

44,241

3,324

184

8,140

SEM

139,681

1.677

0.538

0.060

2.275

2,342

752

84

3,178

1,172

2,016

6,407

SEO

786,159

0.886

0.475

0.141

1.503

6,968

3,736

1,111

11,815

9,291

4,293

50,722

アフィリエイト7,129,493

0.423

0.075

0.006

0.503

30,156

5,343

395

35,894

7,318

229

8,220

※初回売上総額は無料サンプル0円、トライアルキット1,000円、本商品5,000円として計算した

表９

初回購入者数に関しては、売上重視の絶対指標でみるか、利益率重視の効率指標で見るかで評価は違っており、絶対指標であれば初回売上総額を目的変数に取ればよく、その場合は SEO が高い数値となっている。一方、効率指標で見れば CVR を目的変数にすればいいが、その場合だと純広告が高い数値となっている。
また、一人当たりの累積売上、売上総額についてはともに SEO が高い数値を示し
た。

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第４節

絶対指標による広告ポートフォリオ

第１項

ステージ１と２の総合化広告ポートフォリオ

図９が絶対指標によるステージ１と２の総合化広告ポートフォリオである。

円の大きさが売上総額

UU

アフィリエイト

より適切な広告の組み合わせ

純広告
SEO
SEM
SEM
初回購入者数図９

初回購入者数を伸ばすには純広告が効果があるという結果になった。耐久財のようなリピーター獲得を第一次目的としない EC ビジネスの場合は、如何に初回購入者数を伸ばすかが鍵であり、そのような場合は純広告は効果があるということがわかった。
また、商品認知を広めるための指標である UU を増やすためにはアフィリエイトが効果があるという結果になった。経験財のような、まず如何に商品の認知度を上げるかが目的のビジネスでは、アフィリエイトは有効な広告媒体であるといえる。
まとめると、経験財は、まず認知を広め、かつ初回購入者を増やすことが非常に重要であり、ステージ１と２の総合化により判断すると、純広告とアフィリエイトの組
み合わせが適切な広告ポートフォリオといえる。
また SEO は UU、初回購入者数とも増やすのには効果がないが、売上総額が高く、より適切な広告の組み合わせでは、SEO も含めるべきと考える。

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第２項

ステージ１と３の総合化広告ポートフォリオ

図１０が絶対指標によるステージ１と３の総合化広告ポートフォリオである。

UU

円の大きさが売上総額

アフィリエイトアフィリエイト

純広告

より適切な広告の組み合わせSEO
SEM
一人当たりの累積売上

図１０

売上総額、一人当たりの累積売上とも SEO が効果がある。消費財では、最終的には売上総額がビジネスの鍵であり、その点では SEO は優秀な媒体であると認められるが、認知拡大のために、大量に UU を獲得するには効果が低いことがわかる。
一方で、UU 数の獲得にはアフィリエイトが効果がある。認知拡大のためにはアフィリエイトは非常に効果があるが、逆に、その効果が売上総額には直結していないことが読み取れる。
ネット通販ビジネスは、認知も広めながらかつ売上も上げる必要があり、ステージ
１と３の総合化により判断すると、SEO とアフィリエイトの組み合わせが適切な広告
ポートフォリオといえる。

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第３項

ステージ２と３の総合化広告ポートフォリオ

図１１が絶対指標によるステージ２と３の総合化広告ポートフォリオである。

円の大きさが売上総額

純広告
アフィリエイト

初回購入者数

より適切な広告の組み合わせSEO

SEM
一人当たりの累積売上
図１１

売上総額、一人当たりの累積売上とも SEO が効果がある。前述したように、消費
財では、最終的には売上総額が重要であり、SEO は優秀な媒体であると認められるが、将来の会員データベースマーケティングのために初回購入者数を増やすという観点では、効果が弱いということもわかる。
一方で、初回購入者数の獲得には純広告、アフィリエイトが効果がある。その結果から判断すると、将来の期待値拡大のためには純広告は非常に効果があるといえが、逆にその効果が売上総額には直結していない。
会員がある程度集まった状況では、CRM など会員のデータベースマーケティングが非常に重要になってくるが、ステージ２と３の総合化により判断すると、SEO と純広告、アフィリエイトの組み合わせが適切な広告ポートフォリオといえる。

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第４項

絶対指標による広告ポートフォリオのまとめ

顧客ステージの総合化による、絶対指標での適切な広告ポートフォリオの結果をまとめると表１０のようになった。

顧客ステージ

純広告

SEM

SEO

アフィリエイトステージ１と２の総合化

UU数

初回購入者数

○

×

△

○○

ステージ１と３の総合化

UU数

一人当たりの
累積売上

×

△

○○

○

ステージ２と３の総合化

初回購入者数

一人当たりの
累積売上

○

△

○○

○

表１０

この結果から、アフィリエイトはどのステージ同士の総合化でも、ある程度の実績が出ており、絶対指標においては、かなり万能な広告モデルであることがわかる。
また、SEO もステージ１と２の総合化では、評価が低いが、それ以外のステージ
同士の総合化では、高い実績を出しており、本稿対象である、経験財のネット広告としては評価が高い。
一方、近年人気の広告である SEM は、今回の結果を見る限り、あまり実績が高くなく、評価も低い。
最近のユーザーは、ネット利用経験が豊富で、SEM を広告として認識するようになってきたのも原因の一つと考えられる。ユーザー自らが、能動的に検索をして、その際に自然検索順位よりも広告である SEM に反応するのは極めてまれであると考えられる。
しかし、もしそれが事実だとすると、Google のビジネスモデルそのものに陰りが出てきたことになり、さらに調査を進めないと詳細は把握できないが、非常に興味深
い結果となった。

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第５節

効率指標による広告ポートフォリオ

第１項

ステージ１と２の総合化広告ポートフォリオ

図１２が効果指標によるステージ１と２の総合化広告ポートフォリオである。
売上総額は SEO が効果がある。売上総額に注目すると、SEO は優秀な媒体であると認められるが、商品の認知拡大のために UU 数を増やすという観点では効果が弱い。
CVR は純広告、SEM が高いことがわかる。純広告、SEM は広告からサイト誘導への効率を上げるためには非常に効果があるが、反対に、その効果が売上総額には直結していないことも読み取れる。
商品認知を広めるための指標である UU 数を増やすためにはアフィリエイトが効果がある。経験財のような、まず如何に商品の認知度を上げるかが目的のビジネスでは、アフィリエイトが有効な媒体であることがわかった。

UU

円の大きさが売上総額

アフィリエイト

より適切な広告の組み合わせ
純広告
SEO
SEM
CVR
図１２

消費財の事業立ち上げ当初は、まず認知を広め、かつ効率よくサイトへ誘導することが非常に重要であり、ステージ１と２の総合化により判断すると、純広告、SEM とアフィリエイトの組み合わせが適切な広告ポートフォリオといえる。

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第２項

ステージ１と３の総合化広告ポートフォリオ

図１３が効果指標によるステージ１と３の総合化広告ポートフォリオである。

UU

円の大きさが売上総額

アフィリエイトアフィリエイト

純広告

より適切な広告の組み合わせSEO
SEM
一人当たりの累積売上

図１３

売上総額、一人当たりの累積売上とも SEO が効果があるが、認知拡大のために、大量に UU を獲得するには効果が低いことがわかる。
UU 数の獲得にはアフィリエイトが効果がある。認知拡大のためにはアフィリエイトは非常に効果があるが、一方で、その効果が売上総額には直結していない。
ネット通販ビジネスは、認知も広めながらかつ売上も上げる必要があり、ステージ
１と３の総合化により判断すると、SEO とアフィリエイトの組み合わせが適切な広告
ポートフォリオといえる。

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第３項

ステージ２と３の総合化広告ポートフォリオ

図１４が効果指標によるステージ２と３の総合化広告ポートフォリオである。

円の大きさが売上総額

CVR
純広告

アフィリエイト

SEM
SEO
より適切な
広告の組み合わせアフィリエイト

一人当たりの累積売上

図１４

売上総額、一人当たりの累積売上とも SEO が効果があり、売上総額の面から見ると SEO は優秀な媒体であると認められる。
CVR は純広告、SEM が高い。純広告、SEM は広告からサイト誘導への効率を上げるためには非常に効果があるが、一方で、その効果が売上総額には直結していない。
CRM など会員のデータベースマーケティングも非常に重要であり、ステージ２と３の総合化により判断すると、SEO と純広告、SEM の組み合わせが適切な広告ポー
トフォリオといえる。

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第４項

効率指標による広告ポートフォリオのまとめ

顧客ステージの総合化による、効率指標での適切な広告ポートフォリオの結果をまとめると表１１のようになった。

顧客ステージ

純広告

SEM

SEO

アフィリエイトステージ１と２の
総合化

UU数

CVR

○

○

○

○

ステージ１と３の総合化

UU数

一人当たりの
累積売上

×

△

○○

○

ステージ２と３の総合化

CVR

一人当たりの
累積売上

○

○○

○○○

×

表１１

この結果から、SEO はどのステージ同士の総合化でも、かなりの実績が出ており、効率指標においては、万能な広告モデルであるといえる。
また、アフィリエイトもステージ２と３の総合化では、評価が低いが、それ以外のステージ同士の総合化では、高い実績を出しており、本稿対象である、経験財のネット広告としては有効な広告手段といえる。
純広告と SEM については、今回の結果を見る限り、平均的な実績は出しているが、特筆すべき点もなく、経験財のネット広告への投資を検討する際には、まずはずして考えるべきである。

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第６章
第１節

まとめ

顧客ステージ別に分析した理由

今回は顧客ステージを以下の通りにわけて分析を行った。それは、顧客ステージ別にその目的変数が違い、顧客ステージ別に適した広告ポートフォリオが違うことを示すことで、顧客獲得時から、将来的な顧客ステージへの影響を考慮した広告戦略の参考になると考えたからである。
z

事業立ち上げ時の認知拡大、新規顧客獲得 （サイト訪問）z

顧客の経験のための初回購入者確保 （サンプル購入）z

事業継続のためのリピート購入者拡大 （カスタマー化）

本稿では、上記顧客ステージを２つずつ組み合わせて、総合化による広告ポートフ
ォリオを分析した結果、それぞれの目的変数によって、最適な広告ポートフォリオが違うことは実証できた。
これは、顧客獲得段階から、その広告より将来的に顧客ステージに与える影響が違うことを示しており、前述のように、顧客獲得段階から、顧客ステージを考慮したマーケティング施策が必要であるとの裏付けにもなったと考えている。
したがって、本稿の分析対象である、経験財については、顧客ステージ別に適切な広告ポートフォリオがあることを示すことができる。

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第２節

２つのステージの総合化による広告ポートフォリオ

本稿の特徴は、２つの顧客ステージを総合化し、そこに売上総額の要素を加えて、
3 つの変数での適切な広告ポートフォリオの考え方を明らかにした点である。
図１５がその一般的な顧客ステージの総合化による広告ポートフォリオのモデルである。
この場合、ステージ１の目的変数に効果が高い「広告 C」と、ステージ１、３の目
的変数に効果の高い「広告 B」と、ステージ３の目的変数にも効果高いが、売上総額も大きい「広告 A」が適切な広告の組み合わせであるといえる。

ステージ１の目的変数

円の大きさが売上総額
アフィリエイト
広告C

広告B

より適切な
広告の組み合わせ広告D

広告ASEO

ステージ３の目的変数
図１５

ロバート・C・ブラットバーグの理論では、『初期投資と顧客維持投資の最適値を総合化し、その結果カスタマー・エクイティが最大になる』と説明しているが、本稿ではネット上での顧客ステージを前述のように、『サイト訪問』、『サンプル購入』、『カスタマー化』の 3 つにわけ、それぞれの 2 つの顧客ステージを組み合わせて、総合化による適切な広告ポートフォリオについて導き出した。

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その結果、顧客獲得時において、その獲得経路である広告によって、将来的な顧客ステージに与える影響が違うことが実証できたわけで、顧客維持投資そのものも、顧客獲得時の広告戦略（初期投資）によって大きく影響を受けるということがわかった
ことが本稿の大きな実績であると考えている。

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第３節

指向による広告ポートフォリオの相違について

絶対指標は売上指向、効率指標は利益率指向を分析する際に用いられるが、今回の結果からは、それぞれで顧客ステージ別に最適な広告ポートフォリオが違うことがわかった。（表１２参照）
新規にネット通販事業に参入した場合、まずは売上指向で広告を実施すべきであり、その場合は絶対指標による適切な広告ポートフォリオを参考にすれば、より適切な施策を実施できると考えている。
さらに、ある程度会員が集まった段階では、売上より利益率が重要な経営指標となってくるため、その段階では効率指標をベースに解析された広告ポートフォリオを参考にすればよいと考えられる。
●絶対指標
顧客ステージ

純広告

SEM

SEO

アフィリエイトステージ１と２の総合化

UU数

初回購入者数

○

×

△

○○

ステージ１と３の総合化

UU数

一人当たりの
累積売上

×

△

○○

○

ステージ２と３の総合化

初回購入者数

一人当たりの
累積売上

○

△

○○

○

純広告

SEM

SEO

アフィリエイト

●効率指標
顧客ステージ
ステージ１と２の
総合化

UU数

CVR

○

○

○

○

ステージ１と３の総合化

UU数

一人当たりの
累積売上

×

△

○○

○

ステージ２と３の総合化

CVR

一人当たりの
累積売上

○

○○

○○○

×

表１２

いずれの場合も、顧客ステージ別にその適した広告ポートフォリオは示せたが、SEO などは、どの顧客ステージでもある程度の効果を発揮しており、かなり万能な広告モデルであるということができる。

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第４節

今後の課題

まず、本稿では、獲得経路特性を指標にした顧客把握の必要性については、データをもとにある程度は明らかできたと考えている。
今後は、そこからさらに考え方を発展させて、「顧客属性分析」「購買履歴分析」「獲
得経路分析」を総合化して分析し、事業発展のためには何をすればよいのかを明らかにしたいと考えている。（図１６参照）
新規顧客獲得効果＋

既存顧客維持効果

獲得経路特性を指標にした顧客把
握の必要性
仮説：
獲得経路が異なれば、顧客維持の方法が異なる

顧客維持コスト

顧客属性分析
購買履歴分析
獲得経路分析

の総合化

図１６
今回は顧客の維持・獲得コストが明確にならなかったため、LTV の代理変数である
一人当たりの累積売上を指標にして分析をすすめたが、今後は LTV 自身での評価も必要であると考えている。
ただ、LTV で分析した場合と、その代理変数である一人当たりの累積売上で分析した場合の大きな違いは、前者が効率指標であるのに対して、後者は絶対指標であるということで、それに関しては別の目的変数で分析を実施しており、本稿でもかなり内容のある分析は達成できたと考えている。
また、今後は各目的変数が顧客ステージ別にマーケティングに与える影響について、より明確な関係を導くために、絶対指標（例：獲得ユーザー数）と、効率指標（例：
ユーザー1 人当たり獲得コスト）との関係についてさらに深堀したいと考えている。
本稿対象は、経験財（化粧品）に限定したものになったが、今後は事前の期待がそのまま評価に繋がるもの、たとえば探索財、消費後においても成果の評価が難しいも

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ワーキングペーパー根来・浅井「顧客ステージ別目的変数の総合化に基づく顧客獲得広告選択の提案」（2008.6）の、たとえば信用財についても、顧客ステージ別の適切な広告ポートフォリオについて明確にしたいと考えている。

謝辞
本稿の作成にあたり、早稲田大学商学研究科内田和成教授、坂野友昭教授から貴重な助言を得た。記して感謝したい。

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参考文献
z

コリス＆モンゴメリー（根来龍之・蛭田啓・久保亮一

訳）『資源ベースの経営戦略論』

東洋経済新聞社（2004）z

紅瀬雄太、足代訓史 『ネット広告のすべて : ビジネスの新常識』 ディー・アート（2006）z

オプト、ETIM 研究所z

ロビン・ゼフ、ブラッドリィ・アロンソン（西和彦『インターネット広告による売上革新』

同文館出版（2006）訳） 『インターネット広告論』 流通科学大学出版（2001）z

インターネット・マーケティング研究会 『インターネット広告』 ソフトバンク（1998）

z

香月秀文

z

梅本博史 『最新化粧品業界の動向とカラクリがよーくわかる本』 秀和システム（2005）z

ロバート・C・ブラットバーグ、ジョン・デイトン 『カスタマー・エクイティこそ真の『化粧品マーケティング』

日本能率協会マネジメントセンター（2005）

企業価値』 ＤＨＢ2001 年 10 月号
z

テリー・G・ヴァヴラ 『失われる顧客―アフターマーケティングの理論と実際―』 電通（1996）z

小野譲司 『リレーションシップ・マーケティングと顧客維持戦略』Japan Marketing
Journal62（1996）z

久保田進彦 『顧客リテンション』Japan Marketing Journal76z

町田守弘 大竹佳憲 『実践（2000）

ロイヤル・カスタマー経営―顧客戦略で小売業の再生をめざす』 コンピュータ・エージ社（2003）z

ローランド・Ｔ・ラスト、バーレリー・Ａ・ザイタムル、キャサリン・Ｎ・レモン 『カスタマー・エクイティのフレームワーク 顧客価値を最大化する 3 つのドライバー』 HBR
2001 年 10 月号

z2005 年度関東 10 ゼミ討論会 『消費経験の言語情報が選好態度に与える影響』 立正大学 松下ゼミナール C 班

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ワーキングペーパー根来・浅井「顧客ステージ別目的変数の総合化に基づく顧客獲得広告選択の提案」（2008.6）●早稲田大学ＩＴ戦略研究所 ワーキングペーパー一覧●
No.1 インターネット接続ビジネスの競争優位の変遷：産業モジュール化に着目した分析
根来龍之・堤満（2003 年 3 月）
No.2 企業変革における ERP パッケージ導入と BPR との関係分析
武田友美・根来龍之（2003 年 6 月）
No.3 戦略的提携におけるネットワーク視点からの研究課題：Gulati の問題提起
森岡孝文（2003 年 11 月）
No.4 業界プラットフォーム型企業の発展可能性―提供機能の収斂化仮説の検討
足代訓史・根来龍之（2004 年 3 月）
No.5 ユーザー参加型商品評価コミュニティにおける評判管理システムの設計と効果
根来龍之・柏陽平（2004 年 3 月）
No.6 戦略計画と因果モデル―活動システム，戦略マップ，差別化システム
根来龍之（2004 年 8 月）
No.7 競争優位のアウトソーシング：＜資源―活動―差別化＞モデルに基づく考察
根来龍之（2004 年 12 月）
No.8 「コンテクスト」把握型情報提供サービスの分類：ユビキタス時代のビジネスモデルの探索
根来龍之・平林正宜（2005 年 3 月）
No.9 「コンテクスト」を活用した B to C 型情報提供サービスの事例研究：PC，携帯電話，テレマ
ティクスの比較

平林正宜（2005 年 3 月）

No.10 Collis & Montgomery の資源ベース戦略論の特徴：「競争戦略と企業戦略」及び「戦略の策定と実行」の統合の試み

根来龍之・森岡孝文（2005 年 3 月）

No.11 競争優位のシステム分析：㈱スタッフサービスの組織型営業の事例
井上達彦（2005 年 4 月）
No.12 病院組織変革と情報技術の導入：洛和会ヘルスケアシステムにおける電子カルテの導入事例

具承桓・久保亮一・山下麻衣（2005 年 4 月）

No.13 半導体ビジネスの製品アーキテクチャと収入性に関する研究：NEC エレクトロニクスのポートフォリオ戦略

井上達彦・和泉茂一（2005 年 5 月）

No.14 モバイルコマースに特徴的な消費者心理：メディアの補完性と商品知覚リスクに着目した研究

根来龍之・頼定誠（2005 年 6 月）

No.15 ＜模倣困難性＞概念の再吟味

根来龍之（2005 年 3 月）

No.16 技術革新をきっかけとしないオーバーテーク戦略：㈱スタッフ・サービスの事例研究
根来龍之・山路嘉一（2005 年 12 月）
No.17

Cyber “Lemons” Problem and Quality-Intermediary Based on Trust in the E-Market:

A Case Study from AUCNET (Japan)

Yong Pan（2005 年 12 月）

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No.18 クスマノ＆ガワーのプラットフォーム・リーダーシップ「４つのレバー」論の批判的発展:クスマノ＆ガワー事例の再整理ならびに Java の事例分析を通じた検討
根来龍之・加藤和彦（2006 年 1 月）
No.19

Apples and Oranges: Meta-analysis as a Research Method within the Realm of

IT-related Organizational Innovation

Ryoji Ito（2006 年 4 月）

No.20 コンタクトセンター「クレーム発生率」の影響要因分析-ビジネスシステムと顧客満足の相関-

根来龍之・森一惠（2006 年 9 月）

No.21 模倣困難なＩＴ活用は存在するか？ ：ウォルマートの事例分析を通じた検討
根来龍之・吉川徹（2007 年 3 月）
No.22 情報システムの経路依存性に関する研究 ：セブン-イレブンのビジネスシステムを通じた検討

根来龍之・向正道（2007 年 8 月）

No.23 事業形態と収益率：データによる事業形態の影響力の検証
根来龍之・稲葉由貴子（2008 年 4 月）
No.24 因果連鎖と意図せざる結果：因果連鎖の網の目構造論
根来龍之（2008 年 5 月）
No.25 顧客ステージ別目的変数の総合化に基づく顧客獲得広告選択の提案
根来龍之・浅井尚（2008 年 6 月）

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連絡先：RIIM-sec@list.waseda.jp
www.waseda.ac.jp/projects/riim/

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ワーキングペーパー根来・浅井「顧客ステージ別目的変数の総合化に基づく顧客獲得広告選択の提案」（2008.6）

事務局：早稲田大学大学院商学研究科

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