今回は最適化の検証についてご報告致します。

検証内容

「曜日の最適化」

業種、業態によりますがコンバージョン（以下CV）の入り具合が曜日によって偏る場合があります。

BtoBの場合は対象顧客の休日が土日である事多いので土日はCVが入りにくい（もともとの検索母数が少ない）とかあるサイトでは水曜に送料無料キャンペーンをしているので水曜のCVが多いとか逆に何も情報の無い状態から曜日別のデータを調査する事によりサービスやクライアント、ユーザーの癖を見つけ出す事にも繋がる場合があります。

今回は曜日別の費用対効果を分析し、善悪の曜日に強弱をつける事によりどのような結果が出たかということをご報告します。

状況

週の内3つの曜日（A群）の費用対効果が悪く4つの曜日（B群）の費用対効果が良い

施策

A群の単価を20％低下　⇒　悪の削減
B群の単価を20％上昇　⇒　善の拡大

検証期間

約1ヶ月

検証結果

A群のCPA　⇒　約24％低下
A群のCV数　⇒　約130％増加

B群のCPA　⇒　約6％低下
B群のCV数　⇒　約103％の増加

全体のCPA　⇒　約13％低下
全体のCV数　⇒　約112％増加

考察

私としてはA群のCV数とCPAが減少しB群のCV数が向上するだろうと予測していましたがA群のCPAが大減少し、CV数が大増加した結果となりCPAに至ってはA群とB群がほぼ同等になりました。
なんと、悪要素が善要素に変わってしまったのです。

単価の低下により、表示順位的には下がりますが露出回数が増えるので回転数があがり、良顧客を獲得する事ができたと考えられます。
今後の検証課題としては元々費用対効果の良かったB群の単価を低下させた場合は今回の単価を上昇させる施策よりも良い結果がでるのか？
回転数（露出回数）vs表示位置（クリック率）という事です。

提案

約1ヶ月という期間で出た結果として費用対効果の悪い広告については単価の低下調整が効くという事が判明しました。

全てのお客様で同じ結果が出ない場合もございますし、CV数の減少というリスクも考えられるのですが、実施してみる価値はあります。というより大です。