データ活用の詳細については、eガイド「成功するデジタルパブリッシャーがデータを活用して大きな成果を上げる方法」をダウンロードしてください。
データ分析
間違ったデータが足かせになっている？
ユーザーデータを扱い、分析する必要性は、メディアやデジタル出版企業の存続に不可欠です。
FIPPのジェームズ・ヒューズ社長兼CEOは、「データは今や、ニュース出版社のビジネスモデルの中心にある。デジタルデータがなければ、ニュース会社は視聴者を理解できない。」と言います
パブリッシャーが可能な限り多くの顧客データを手に入れたいと考えていることは明らかだが、すべての指標が同じ価値を提供するわけではなく、中には収益目標の達成を阻むものさえあります！
成功するデジタルパブリッシャーは、正しい優先順位を設定し、適切なデータを追跡して、十分な情報に基づいた意思決定を行い、読者との関係を強化し、強固な収益源につなげることができます。
このことを念頭に置くと、「正しいデータ」とは何かを見極めることが重要になります。様々な種類のデータ、注意すべき落とし穴、そしてチームが収益の針を動かす指標を確実に追跡する方法についてご覧ください。
出版に役立つ指標
追跡するのに最も適した指標は、パフォーマンスデータに関わるものです。パフォーマンスデータは、デジタルパブリッシャーが戦略的方向性を描き、何をどのように変更すべきかを決定するのに役立つ洞察を提供します。
パフォーマンス・メトリクスは、膨大なデータを分析することなく、重要な目標を簡単に追跡できるようにします。これは、行動規範からのポジティブまたはネガティブな変動を強調することによって行われます。特定のユーザー行動の基準値を理解すれば、膨大なデータを分析する必要はなくなります。代わりに、戦略の変更が必要であることを示すかもしれない平均からの逸脱を監視するだけでよいのです。
デジタルパブリッシングで追跡するのに役立つパフォーマンスデータの例をいくつかご紹介します：
月間エンゲージメント： 毎月のコンテンツへのエンゲージメント回数は、ユーザーの行動傾向を知る上で重要な指標です。エンゲージメントが低下している場合は、コンテンツがユーザーの嗜好に合っていない証拠であり、ユーザーを呼び戻すために何かを行う必要があります。
パフォーマンス・メトリクスは、膨大なデータを分析することなく、重要な目標を簡単に追跡できるようにします。これは、行動規範からのポジティブまたはネガティブな変動を強調することによって行われます。特定のユーザー行動の基準値を理解すれば、膨大なデータを分析する必要はなくなります。代わりに、戦略の変更が必要であることを示すかもしれない平均からの逸脱を監視するだけでよいのです。
継続率と解約率： 継続率と離脱率を追跡することで、パブリッシャーは顧客へのサービスがどの程度行き届いているかを把握することができます。どちらか一方の変動は、特定の変更が視聴者に受け入れられたかどうかをパブリッシャーに知らせることができます。パブリッシャーがサブスクリプションパッケージの特定の変更後に解約率が増加していることを発見した場合、それは明らかに間違った行動であることがわかります。
標準からの逸脱を追跡するだけでなく、ユーザーの解約に至るパターンを調べることも有用です。データから、3ヶ月後にエンゲージメントが徐々に低下し、全体的な購読者維持率が低下していることが示唆された場合、パブリッシャーは購読者ジャーニー内でさまざまな戦略をテストし、将来の解約指標を緩和することができます。例えば、ジャーニーのこの時点でリエンゲージメントキャンペーンを行うなどです。
購読者の解約を追跡し、理解する方法については、当社の記事「購読者の解約を減らす方法」をご覧ください。
顧客生涯価値（CLV）： 特定の期間における購入履歴、平均購読期間、1回限りのトランザクションを調査することで、パブリッシャーは顧客が自社のサービスからどれだけの価値を受け取っているかを把握することができます。
顧客が価値を感じれば感じるほど、CLVは増加する可能性が高くなります。CLVの数値が低い場合、パブリッシャーは新しいパッケージや価格設定オプションを検討し、知覚される価値とサービスをより一致させる必要があることを示唆しています。
避けるべき指標
さて、デジタルパブリッシャーが収益を向上させるために追跡できる主要な指標についていくつか説明しましたが、実際にビジネスを停滞させ、貴重な時間を浪費する可能性のある、無視すべき指標の種類について掘り下げてみましょう：
虚栄の指標： 主にブランドイメージに焦点を当てた、価値の低いデータポイントである。例：ユーザー1人あたりの月間総ページビュー数。総ページビューは、数字に意味を持たせるために必要な文脈を欠いているため、一般的に虚栄的な指標です。総ページビューだけを見れば、ユーザーがどこから紹介されたのか（サイトへの直接アクセス、ソーシャルメディア経由、またはその時点で実施されている広告キャンペーン経由）など、この指標に影響を与える可能性のある他のすべての異なるコンテキスト要因を考慮することができません。多くのマーケティング担当者は、実際に何を推測し、データをどのように使用するかを知らずに、これらの測定基準を追跡することにとらわれてしまいます。
虚栄心の指標そのものが常に役に立たないというわけではありませんが、パブリッシャーが特定の目標に対して適切な文脈でその指標を使うことができなければ、その数値は価値ある決断を下すために必要な実質を欠くことになります。
ディープデータ： ディープデータは、しばしば虚栄心の指標とは対極にあり、独自の課題を伴います。通常、ディープデータには、非常に特定の目的のための大規模で高品質なデータ収集が含まれます。残念ながら、このような大量のデータには多くの分析が伴います。例えば、インテリジェント・ペイウォールに関するデータの中には、非常に多くの文脈を必要とするものがあり、実際の数字を実用的なものにするのは難しいことです。分析し、実用的な洞察の機会を特定するためには、専任のプロダクトマネージャーかデータサイエンティストが必要です。
大規模なデータセットを調査することが極めて重要な場合には、まず、追加的なメンテナンスや専門知識がビジネスに不可欠かどうかを確認する価値があるかもしれません。
大規模なディープデータに取り組むために、多くの大手デジタルパブリッシャーは、データキャプチャを支援するサブスクリプションエクスペリエンスプラットフォームに依存しています。このデータは、CRMやCDPとの統合によって強化され、パブリッシャーは膨大なソースを手作業で調査することなく、明確なアクションステップを決定することができます。
「多くのパブリッシャーは、読者データを10〜15種類のバケットに分け、それらすべてのデータから顧客に関する単一のビューを作成するのに苦労しています。パブリッシャーは、これらすべてのデータをデジタルでまとめ、適切なテクノロジーを使ってそれを実現する方法を見つけようとしています。」 ジェームズ・ヒューズ、FIPP
データからより多くを得る
ビジネス目標に実質的な影響を与える指標の種類を理解することは有益ですが、適切なデータで武装することは、効果的な活用の一側面に過ぎません。ファーストパーティデータが提供するユニークな利点を真に活用するために、パブリッシャーは以下の点も考慮する必要があります：
迅速なデータ分析： 試用期間中に顧客からの苦情があった場合、その顧客が永遠に失われる前に対策を講じるには、ほんの数日しかかかません。このことを念頭に置いて、データはリアルタイムでアクセスできなければならなりません。さまざまなソースから多くのデータを分析し、さまざまな専門知識を必要とする場合、待ち時間の長さがしばしば問題になります。サブスクリプション・エクスペリエンス・ツールは、すべてのデータセットが完全であることを保証し、技術チームも非技術チームも同様に有意義なデータインサイトを表面化し、質問に答え、反応し、行動を起こす能力を得ることを可能にします。
コラボレーションの強化： 加入者がオフラインで問題を抱えているにもかかわらず、現場で購入を促す取り組みが行われている場合、ユーザーにとってバラバラな体験になりかねません。部門間の連携と明確なコミュニケーションが必要です。そのため、強力な購読者ジャーニーには、カスタマーサービス、マーケティング、セールスなど複数の部門が関与し、共有インターフェースを介して同じデータにアクセスする必要があります。
技術的なトレードオフを理解する： 広範なデータに深入りすることには代償が伴います。分析が絶対に必要なのか、また、そのプロセスを自動化するための代替となるツールがあるのかを見極めます。
適切なデータにアクセスでき、それを迅速に分析し、実行に移すためのインフラが整っていることは、パブリッシャーが読者との関係を強化し、収益源を拡大するための準備が整っていることを意味します。
生涯顧客を維持する
パブリッシャーが最大限に活用すべき4種類のデータ
すべての種類のデータが同じ価値を持つわけではなく、適切な種類のデータで適切な優先順位と目標を設定できるパブリッシャーは、読者との関係も収益源も強化できる立場にあります。