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【広報戦略】実用的な数値目標で成果を達成する方法!

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本記事は、How to Set Up Metrics to Optimize Your Digital PR Team’s Press Coverage
翻訳・再構成したものです。
配信元または著者の許可を得て配信しています。

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読了時間 : 約8分4秒

あなたのデジタル広報チームの領域を活用して数値目標をクリアするにはどうしたらいいか

ここ6年ほど、Fractl社の我々のチームはコンテンツマーケティングの広報について学んできました。Agency Opereationsに異動するまで、我々のデジタル広報チームでメディア関連マネージャーとして十何もの新任担当社とトレーニーを行ってきました。

 

短期間で少人数規模のチームにおいては実地訓練と目標についての明確なコミュニケーションと役割期待について共有する必要がありました。しかしデジタル広報においての目標とすべき数値とはいかなるものなのか。

 

データコンテンツのマーケティング企業としては、データに重きを置いたキャンペーンから私たちはいくつか変化する必要がありました。私たちは今まで蓄積してきたデータを基にデジタル広告チームを進化させました。

 

この投稿は、デジタル広報チームの重要業績評価指数(KPIs)とその具体的内容がどのようなものであるかを示唆する為のものです。質や効率や努力の反映などのKPIsのベースラインの論理的根拠についても言及します。

 

あなた自身のチームに対する数値目標を分析することで成功を導くために、リサーチ戦略のためのフレームワーク(KPIsとも相関性のある最適な目安を設立するもの)を提供します。

 

 

デジタル広報の重要業績評価指数(KPIs)とは

マーケッターや広報のプロたちにとって彼らの仕事の効果を計る有効なデータは、「届いた」「より一般的に知られている」などの曖昧なものではありません。そのかわりに、デジタル広報として何を計りたいかというポイントに集中した数値になります。

 

私たちはそれぞれの信条を持っていて、どの数値が最も重要でありさらに互いに影響し合っているかなどの察しもつきます。しかし、それは専門家の視点ではありません。実践的なリサーチはビジネスの場において、マネージャーやチームに意思決定の材料を十分に与えてくれるものとなります。実践的に利用できるというのは、デジタル広報のチームの努力や成功を定量的に計り表せるもののことを言います。

 

 

ここに、キャンペーンの伸び率に対するあなたの成果を計るある指標があります。それは「各キャンペーンについてのメールのやりとりの量」なんかではない洗礼された指標です。

 

すべては平等に作られているわけではなく、下記の指標はどの要素が一番プロモーションの伸び率をとらえているかを表しています。(成長項目の質、時間の効率化、広告の効果)
多様な数値目標はそれぞれの計測基準で測られます。

 

 

ある指標はある単一な数値を利用したものより、より正確に成果を測れているでしょう。ここに、この投稿の主たる目的でもある、あなたのチームの成果の全体像を評価する3つのKPIsをご紹介しましょう。

 

 

質や効果の程度

・プレースメントの割合・どれほどの数のピッチが送られたかに保証されるプレースメント率
・関心の割合・送ったピッチの総数に対する、新聞社などからの関心ある応答の数の割合
・減少率・送ったピッチの総数に対する、新聞社などからの関心ある応答の数の減少の割合

 

 

効率と規模

・成長が続いた総日数・下記の2項目のまとめ
・初プレースメントまでの日数・最初のピッチが送られた日から広告の打ち出しの最初の日にちまでの日数
・シンジケーション日数・最初の広告打ち出しから最後のピッチ送信までの日数

 

 

プレースメントの質と効果

・リンク総数・キャンペーンのフォロワー非フォロワーからのリンク数
・フォロワーリンク総数・キャンペーンのフォロワーからのリンク数
・ドメイン管理者のリンク総数・キャンペーンのフォロワー非フォロワー関係なくドメイン管理者のリンク総数

 

 

ベストKPIsを出す為の努力

数値目標を理解した後、私たちは次の挑戦をする必要があります。それはあなたの努力とあなたのKPIsとの相関関係を紐解くことです。これに対する実践的な答えは、最高のKPIsの根拠となる各数値の把握や最高のKPIsの獲得に繋がります。そのことについてもう少しお話ししましょう。

 

 

各数値目標を分析した後、それぞれの数値の関係性を明確にする必要があります。仮説検証を利用しましょう。このケースですと私たちはピッチ数とKPIsの数値目標との相関性に関心がありますよね。この場合の仮説検証はキャンペーンは70ピッチかそれ未満で終わるのが、71ピッチ以上で終えたキャンペーンよりも良いKPIsを出すというものです。

 

 

相関性の分析とデータの重要度の選別

次に、仮にその関係性が重要なものであると判断したのならば、将来的にまた再現できると言えます。統計学上の重要性などど言うと、統計学の専門家にしかわからない公式のようなものかと考えるひともいます。しかし実際は、各データ結果の重要度の選別は、2種類のサンプルを比較するというシンプルなテストです。

 

 

このケースでは、キャンペーンのピッチ回数が70以下を1つのグループにし、71以上は2のグループにします。下記の結果は、2つのグループの意義と少ないピッチ回数の方が各数値へのインパクトを持っているのではないかという内容がわかります。

 

 

 

私たちの分析をいかにあなたのデジタル広報チームで実用化するか

実際、これらの数値の相関性は実用的な期待値と目標をもってあなたのチームの成長に関わる基準を提示します。ピッチ数の幅とすべてのKPIs項目の相関性はあなたに、ピッチの質やタイムライン、キャンペーン活動などどの価値に重きを置くべきかを表します。

 

 

オリジナルの理論としては、ピッチ数が少ない(70未満)サンプルでは、減少させたいKPIとの正の関係(減少率、合計日数など)と増加させたいKPIとの負の関係(配置率、リンク数など)が見られます。 ピッチ数が多い(71を超える)サンプルでは、逆の関係になります。減少させたいKPIとの負の関係と、増加させたいKPIとの正の関係です。

 

分析がQ3の74のキャンペーンに言及した場合、ドメイン管理者に関するものを除いてほぼコンスタントな結果を確認できます。

 

 

ぼんやりとした抽象的でリアリティのない目標は成功への怠惰と言えます。各キャンペーンにおける努力について言うなれば、批判的な目線や手順はあなたのチームを賢く働かせることができます。
ではそのベースラインはどのように計算すればよいのでしょうか。

 

 

ベースラインとなる数値を設定する

シンプルな質問は、ベースラインの設定に役立ちます。ピッチが70以下のキャンペーンの各KPIsの平均はいくつか。

 

私たちのデジタル広報チームのパイプラインである70未満のピッチのキャンペーン(2018年度のキャンペーンの2/3にあたる)を分析することで、各目標数値の平均値がわかる。
私たちは中間値から偏差を計算してベースラインの幅となる、各KPIsの幅を設定しました。

 

今までの積み上がったデータを分析することは、現実的なベースラインを設定するには一番良い方法です。あなたのプロジェクトチームの仕事の領域のサンプルを集めることで、各数値目標の平均やベースラインの幅を確認することができます。

 

 

このようにして計算した信頼性のあるベースラインの幅は、あなたのデジタル広報チームに成長に向けて努力すべき方向を指し示します。これらによってあなたのチームがより現実的な目標設定することができます。

 

 

3つのKPIsの指標の限界と影響に関して述べていきます。

 

 

あなたのチームの生産性に各数値がどう影響するのかを理解する

ピッチの質と効果

ピッチの目的としては、なぜこのピッチが情報豊富であなたがプレゼンしている相手との相性もぴったりであるかをアピールすることです。いかにパーソナルな内容に沿ったプレゼンにできるかいかに相手の頭の中で物語に陶酔させるかが成功の鍵です。

 

 

プレースメントはチームの仕事の効果を計る指標になり得ますが、関心やその減少はその仕事の質を計る指標になり得ます。

 

 

最後は神頼み、のような考え方を避け、あなたのチームができるだけ多くのピッチを打ち出して、最終的には出版社との関係を危うくし、時間の非効率的な使用となることを避けるために、ピッチ数のカウントだけでなく個々のデータの解釈を優先してください。

 

 

出版社からの関心やプレースメントの比率が高いキャンペーンは、ピッチの質が十分であったことを意味しています。つまり、報道を確保するのに重要であることが知られています。 これには、説得力がありニュースに値する物語、個別の詳細、および/または各作家への関連性が含まれますが、これらに限定されません。 一部のケースでは、無反応バイアスの結果として、キャンペーンの関心が低いがプレースメントの比率が高い場合があります。

 

 

ピッチに対する減少率が高いキャンペーンでは、ピッチの質が劣る可能性があります。これは、広報チームに業務を再評価するように指示するものです。 繰り返しになりますが、低下率の低いキャンペーンは無応答バイアスがあることも考える必要があります。 この場合、出版社がまったく応答しない場合は、電子メールを開いていないか、電子メールを開いていて興味がなかったと推測できるため、デフォルトでは拒否されます。

 

 

変数(ピッチの質だけでなく、コンテンツ自体の質など)がこれらの測定基準をどちらかの方向に歪ませ、最大の制限を維持する可能性がある一方で、全体として、これらの3つの測定基準は実用的な洞察を提供します。

 

 

効率と規模

タイムラインの数値の範囲によって、プレゼン先の企業が(つまり最初のプレースメント)を達成する時期と、成長的結果を得るまでの合計期間を知ることができます。最初のプレースメントを確保するために標準的なスケジュールを超えて逸脱すると、戦略を再評価する必要があることを示すことが多く、成長的結果を得るまでの合計日数を超えて拡張すると、キャンペーンは間もなく締め切られるはずです。

 

 

効率に関する数値は、戦略をアドバイスし、規模の観点からオペレーションに情報を提供することに大いに役立ちます。アクティブなキャンペーンを切り替えるには、キャパシティの一貫性が必要です。生産期間に入るキャンペーンの量と、平均期間に基づいてキャンペーンをずらすことでパイプラインから除外されるキャンペーンとの差異を減らします。これにより、より確実な計画と信頼性の高い予測が可能になります。

 

 

時間を確保するためのベースラインを知っておくことで、あなたとあなたのチームは戦略と能力だけでなく、あなたのキャンペーンの内容も計画することができます。キャンペーンを検討する際に、コンテンツが古くなったり古くなったりしないように十分な時間をかけることで、タイムリーなコンテンツを確保できます。

 

 

これらの数値の最大の制限は、私たちの手が届かないことが多い外部変数、つまり出版社の編集カレンダーと議題です。出版社には期限と優先順位が決まっているため、出版日を遅らせたりすることはできません。

プレースメントの質と効果

最終的に、あなたの努力は、ブランドの認知度と声を高めるためのプレースメントを生み出すこと、そして多様なリンクポートフォリオを構築することを目的としています。 後者は間違いなく定量化が容易です。 キャンペーンのランディングページまたはクライアントのホームページを参照する外部リンクの合計と、それらのリンクの総ドメイン権限を使用すると、リンクの数と品質の両方を追跡できます。

 

 

プレースメントから構築されたリンク数が多いほど、アウトリーチで保護されているプレースメントのシンジケーションネットワークを推測できます。一方、ドメインオーソリティの合計が高いほど、リンクドメインの相対的な価値が測定されます。 リンクの種類をさらに指定することに加えて、これらの指標はキャンペーンがWebサイト自体の権限全体に与える影響を予測する可能性を秘めています。

 

 

まとめ

多くの場合、このような研究は、その原因と影響に制限がある可能性があります。この一連のデータは、相関関係についての貴重な洞察を提供し、パターンや傾向を推測するのに役立ちます。

 

 

当社の分析では、クライアントの範囲、キャンペーンの種類、およびアソシエートの観点から、当社の代理店全体を代表する過去のデータを利用し、内部の妥当性を強化しました。そのため、特定のベースライン指標は当社のチームに合わせて調整されていますが、これらのベースラインを確立するために私たちが提供するフレームワークは、どのチームにも移転できます。

 

 

これらの方法をデジタルPRチームに適用して、KPIの定義、ベースラインの確立、および独自の理論のテストを行うようにしてみてください。

各キャンペーンまたはイニシアチブについて、デジタル広報のKPIを構成する10個の指標を追跡して、継続的な履歴記録を維持しましょう。

 

チームのベースライン指標を確立するために、かなり代表的なキャンペーンのサンプルから、各指標の平均と標準偏差を使用して平均スプレッドを決定します。
チームとリソースを最適化するための簡単な仮説検定を使用して、KPIとの関係でチームの努力の傾向の理論(つまり、ピッチ数)をテストします。

 

あなたのチームはどのようにして最も重要な測定基準を定義し、ベースライン範囲を確立するのですか?あなたはどのようにして最良の広報業務をするためにこれらの努力を最適化することに取り組みますか。これらの答えを見出すことは、あなたのチームがより効果的に相乗効果を発揮し、将来の生産的な基盤を築くのに役立ちます。

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