だいぶ間が空いてしまってすみません！
今日は（も？）マニアしか喜ばない、現場のリアルな話をしてこうと思うぜ。
最近さ。
新規のLP内ポップアップ系クーポン全盛だよね。
こういうやつ。
1年前までは
ブラウザバックアクションで表示される
離脱防止ポップアップが
メインだったと思うんだけどね。
いやいや、下衆くない？
って思ったんだよね、初見。
でもさ、実際、導入したクライアントの
平均値取ってみたらさ、
1.6%くらいLPCVR上がってんのよ（涙）
1.6%ってめちゃめちゃでかいからね。
たとえば
BeforeのLPCVRが７％でCPA12,000円だとしたら
AfterのCPA9,700円でいけちゃうわけよ。
で、クライアントさんたちとハイタッチしてたら、
事件は2週間後に起きたわけ。
ちな、なんだと思う？
カチッカチッカチッ…（時計の音）
ココで正解出せる人、ぜひDM0に来てください（笑）
そう、答えはさ。
「継続率の低下」よ。
いやー、まあ、予測はしてたんだけど、
けっこうエグめの落ち方（1→2で6％とか）してる
ブランドもあってさ。
ちょっとグラフにしてみるとこんな感じよ。
さて、ココで、みんなならどーする？
カチッカチッカチッ…（時計の音）
ココで正解出せる人、ぜひDM0に来てください
（2回目 笑）
正解は
LTVシミュレーションして、優劣を決める
だよね。
で、まあ、やりましたよ。
シミュレーション。
細かいシミュレーション根拠とかは割愛するけど、
こんな感じ。
結論、
シミュレーション上ではクーポン無がいい。
だけど、期間が短いのでもうしばらく回すことになったんだよね。
で、180日経過後。
どうなったか知りたい？
教えな―い（笑）
ウソウソ。
じゃじゃーん！！
【実績】
あれ？ 思ったほど悪くならないじゃん。。。
これならクーポン有でいこっか！
よかったよかった！
で終わりじゃないんだよね。
このあと、DM0は２つのコトをやってったんだよね。
なんだと思う？
カチッカチッカチッ…（時計の音）
ココで正解出せる人、ぜひDM0に来てください
（3回目 笑）
１：クーポン導入クラのビフォアフ傾向を比較し、CVRの良化率、継続率ダウン幅の 統計化することで法則化する。
２：B/Aの比較をし、なぜこういう動きが起きたか特定し、改善策を実行する
ブログ待たせちゃったのと、今日は気分がいいからココも出しちゃう！
１：これは単純にビフォアフの変化率を並べればいいよね。
結構ブレあるよねー。
売価の因子がけっこうでかそう…。
※編集部駐
社長が調子に乗りすぎなので一部マスキングさせていただきました。
社長が調子に乗りすぎなので一部マスキングさせていただきました
２：こっちは結構難しいよね。
そもそもさ。なんでCVR上がってんの？
って話からいこっか。
ザックリ言うと、本LP到達者の内訳って
こんな感じの変化じゃん。
で、次に、ビフォアフの日別解約率の動きを
３フェーズに分解してみようぜ。
もっとも注目したいのは、Phase2だよね。
継続上がる要素どこにもねーだろとww
ん？ もしかして…。
「日別解約理由のビフォアフ見てみてくんない？」
で、出てきたのが衝撃よ!!
あー、そういうことか…。
さっきのこのグラフってさ、
さらに分解する必要があるんだよね。
で、この人たちの動きってこうなってるわけね。
だから、Phase2が存在するのかぁ！（乱暴ww）
まあ、OK!
つまりボクらが継続率を上げるためには、
解約時期と解約理由の異なる
2種類のお客さまに対して、別々の打ち手が必要
ってことになるよね！
このあと、何が行われたか、
そして結果がどうだったかについては、
言うまでもないよね（シンプルに疲れて説明がめんどくさくなった（笑））
さて。
今回は最近流行のサプライズクーポンについて、
DM0がふだんやってることをシェアしてみたよ。
みんなはどうだった？
参考になったかな？
参考になった人はハイボールおごってね。
明日からもまた、どこかのクラの施策で。
新しいテストとか
興味深い結果が
たくさん生まれるだろう。
でも、ボクらがやるコトはいつだって共通してる。
統計化して
法則化して
改善幅想定して
仮説立てして
お客さまのこと想像して
ぶっ飛んだ改善施策を考えて
実行して
結果出して
ドヤる。
DM0がNo.1でいられる理由、
ちょっとはわかってくれたかな？
we promise your success.
