引用（82Pより）

データはあくまで「一時的な結果」であり、その結果を招いている原因に目を向けなければならない。
（中略）
現物を見て、ユー ザー視点で「どう見えるか」「どう感じるか」といった感性の部分も忘れてはいけないのである。

また、別のケースも紹介しよう。私たちは同じ商品について複数の種類の広告を出し、それ らすべてから同一の販売ページ(LP) へ誘導して購入してもらう仕組みを構築している。 ある広告Aの成果が上がらないためデータを分析したところ、広告のクリック率自体は他の 広告と同等だが、LPでの購入率(CV率)が低いことが判明した。一般的には、クリック率 が問題ないのであれば「LPの質が悪いから購入に至らない」と考えるのが自然だ。しかし、 同じLPでも広告BからのCV率が良好な場合、LPの質そのものが問題ではない。

この場合の真の原因は、広告Aが作り出した期待とLPの内容との間にギャップがあるという「広告とLPのつながりの悪さ」にある。ユーザーは広告Aに惹かれてクリックしたものの、 LPに到達した際に期待したものと違うと感じ、購入に至らないのだ。 たとえば広舎Aに「有名インフルエンサーの○○さんに紹介されて話題沸騰!」と書いてあ 、LPでそのことに一切触れていなかったら、クリックした人は期待した情報を得られ ずにページを離れてしまう。そうなると、LPそのものを変えるのではなく、広告AとLPの 相性をチューニングした方がいいとわかる。
（中略）

この広告とLPのつながりのことを「エモーションリレー」というが、エモーションリレー の改善案は、数字と感性の両方がないと絶対にできない。数字がないと、そもそも広告の成果 が落ちた段階で「この広告はダメだからもっと違うものに作り替えよう」と安易に判断してし まうため、余計に売上が落ちる可能性がある。
逆に数字だけだと、「広告Aのクリック率は変わっていないからLPを作り替えよう」と判 問してしまうため、今度は広告BのCV率が落ちかねない。
このように、WEBマーケティングでは、数字と感性のバランスが重要なのである。

アナリティクスに表示されているのは連立方程式の１行です。世の中のほとんどのことは複数の要素により生成されます。この「広告とLPのつながりの悪さ」はアナリティクス単式信者に起こる「あるある」です。私は「需要喚起」要素と呼んでいますが、ターゲットに対し広告の「需要喚起」でクリックさせ、ＬＰで「需要換気」を受け連続性を保ち、ＬＰやWebサイト遷移で需要を確認するフローを確認し、フローがスムズでなければそこがボトルネックなので問題箇所を修正し、フローを成立させる必要があります。

また、実機のみならずリアルの現場を想定することも必要です。

引用（85Pより）

当社の札幌オフィスがあるビルの 1階にコンビニがある。そこには和菓子を販売しているコーナーがあるが、問題がある。和菓 子コーナーの欄の前の通路がとても狭く、背後はすぐに壁になっている。さらに、この通路は 多くのお客さんが頻繁に通るため、和菓子を買いたくても、じっくり選ぶことができない状況 もしこのお店で和菓子が全然売れていなかったとしたら、データを見た人は「この店では他 店と比べて数字が悪いから、別の商品と入れ替えよう」と判断するかもしれない。「北海道エ リアでは、あまり和菓子が好まれていないのかもしれない」と見当違いの分析をする可能性だ ってある。
しかし、実際にお店を見てみれば和菓子の人気がないわけではなく、ただ買いにくいだけだということがすぐわかるだろう。

私達の顧客は地域密着で小商圏です。仮にWeb上で大規模感や高級イメージを打ち出しても、実際にはネットでみた人は実際にアクションするまでの間、住所を頼りに現場を確認に行ったりもします。そこでネットで形成されたイメージとGAPがあれば、リアルのイメージの引戻されます。私達は多くの会社のWebマーケティング支援をしてきましたが、すでに地域１番店だったり、地域で良い評判や良質の認知を獲得している顧客の方が成功したいことを経験しています。セールスプロモーションは、認知などの基本価値の上に展開されるものだからです。

私は長い間、私達の仕事の本質を「基本価値拡張」と表現してきました。もともと地域で認知された価値を、まだ認知していない人に伝えることで、「Ｎ×Ｒ＝成果」のＮが増え、成果が増えるということです。私達が基本価値を水準以上と認められるのに、セールスプロモーション想定よりも、成果が小さい場合、「和菓子が買いにくい」のようなリアル要素がないかどうか、顧客とすり合わせる必要があります。

思い当たることはありますか？
考えてみましょう

以上で朝礼を終わります。