予測マーケティングを活用してPLG B2BスタートアップのCACを削減する

予測マーケティングを活用してPLG B2BスタートアップのCACを削減する

顧客獲得コスト (CAC) の上昇によりマーケティング予算に大きな打撃が与えられ、マーケティングチームは少ない予算でより多くの成果を上げなければならない状況に陥っています。

ユーザー獲得キャンペーンにおいては、まずは小さな火事を鎮火させる必要があります。多くの組織が抱える問題は、不完全なデータに基づいて下された、時期尚早な重大な意思決定に起因しており、これは消費者向け製品よりも、企業向け製品を扱うスタートアップ企業にとってより深刻な問題です。

まず、B2Bスタートアップは、フリーミアムオプションや無料トライアルを提供していることが多いため、他のスタートアップよりもファネルが長くなる傾向があります。その結果、新規加入者を獲得してから最初の数週間は、コンバージョン率が高くありません。これは、コンバージョン率が高くならないという意味ではありません。製品主導の成長モデルを採用しているB2Bスタートアップには、より多くの時間が必要なのです。

結局のところ、こうしたB2B企業のマーケティングチームは、過去の平均値に頼る初期のCAC(顧客獲得コスト)や広告費用対効果(ROAS)指標に基づいて、大規模なキャンペーンの意思決定を急ぐことになります。予測マーケティングという形で、ある程度の支援が必要になりますが、その要素の一部は社内で容易に実施できます。

早い段階でキャンペーンをより適切に評価できるように、当社のデータ サイエンス チームが広告グループ可能性シミュレーターを作成しました。

名前が示すように、マーケティング担当者はこのツールを使用することで、いくつかの数値を入力するだけで、時間の経過とともにキャンペーンが高い ROAS を生み出す可能性を見積もることができます。

シミュレータの使い方

ステップ1

過去のキャンペーン データに基づいて、キャンペーンを品質クラスター グループ 1 ~ 5 に分割する品質グループ分類を入力します。5 は最高の品質 (変換の可能性が最も高い)、1 は最も好ましくない品質 (変換の可能性が最も低い) です。

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当然のことながら、キャンペーンは後者に属する可能性が高くなります。このデータが入手できない場合は、以下の手順に従ってBIチームにデータの抽出を依頼してください。

品質クラスターグループの平均コンバージョンを選択します。500個の広告グループの履歴があり、12か月以内に発生したコンバージョンに関心があると仮定します。

オプション1

500個の広告グループすべてを対象に、12ヶ月間のコンバージョン率の10パーセンタイル、30パーセンタイル、50パーセンタイル、70パーセンタイル、90パーセンタイルを計算します。これらは、5つのクラスターグループのコンバージョン率の中心点となります。

オプション2

マーケティングキャンペーンを最もよくご存知なのはあなたです。CRがどの程度のグループを「ひどい」「悪い」「まあまあ」「まあまあ」「素晴らしい」と判断するか、その経験則もご存知でしょう。その知識に基づいて、グループの閾値を設定してください。例えば、チーム向けのPLGフリーミアムSaaSで、12ヶ月平均のCRが0.5%の場合、0.05%、0.2%、0.5%、1%、2%といった数値を目指すのが適切でしょう。

キャンペーンが特定の品質グループに属する可能性はどれくらいでしょうか?

これを計算するには:

  • 各広告グループをこれらのバケットのいずれかに関連付けます。最もコンバージョン率が近いバケットを選択してください。例えば、特定の広告グループのコンバージョン率が0.3%の場合、上記のオプション2の0.2%バケットに関連付けます。
  • 各クラスターの頻度を数えて確率を求めます。つまり、500個の広告グループのうち200個が0.05%のクラスターに関連付けられている場合、広告グループがそのクラスターに属する確率は次のようになります。
    200/500 = 40%

オプション 1 では、各クラスターの確率は約 20% になることに注意してください。

以下の例に示すように、5 つの品質グループに分割した場合、最も品質の高いグループ (グループ 5) に属する確率は 5%、最も品質の低いグループ (グループ 1) に属する確率は 33% です。

画像クレジット: Voyantis

ステップ2

特定のキャンペーンまたは広告グループのコホートの、現在までの実績指標を入力してください。支出額と加入者単価も入力してください。

画像クレジット: Shahaf Oshri / Voyantis

ステップ3

ここから魔法が始まります。あなたはリラックスして、キャンペーンがこれまでに生成して観測したコンバージョンの数を考慮しながら、キャンペーンが各品質グループに属する可能性をより適切に評価できます。

この例では(ステップ1と2で入力したデータを使用)、広告グループがこれまでに2件のコンバージョンを生成した場合、品質グループ3(40%!)に属する可能性が最も高くなります。3件のコンバージョンを生成した場合、品質グループ4(46%!)に分類されます。

ご覧のとおり (そしてご存知のとおり)、すべてのコンバージョンが重要です。

画像クレジット: Shahaf Oshri / Voyantis

シミュレータについて少し

このシミュレーターは、コホート内の少数のサブスクリプションに基づいて決定を下すと、追加のサブスクリプションごとに非常に影響を受けることを理解しているため作成しました。

つまり、5,000 ドルを費やしたコホート内の 1 つの単純なサブスクリプションによって、キャンペーンまたは広告グループが誤って失敗したり、向上したりする可能性があり、このような状況が頻繁に発生する可能性があります。

より明確で、より継続的で、より「量子化」されていない意思決定メカニズムを提供するツールを求めていました。そこで、ベイズモデリングのアプローチを採用しました。これは、条件付き確率を用いて、メディアソースの実際のCR/品質の最大尤度候補を計算し、そのソースにいくら入札するかを決定するものです。

あなたの番です

今必要なのは、スプレッドシートをダウンロードしてコピーし、上記の手順に従うことだけです。