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2025.12.30

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テストマーケティングとは?小さく試して勝ち筋を見つける「やり方・手順・期間・予算・KPI」ガイド

新施策・新商品・新サービス・新チャネルを試したいとき、いきなり本番投入してしまうと 外したときに「何が悪かったのか分からないまま損失だけ残る」ことが起きがちです。

  • 広告を回したけど、結論が出ないまま終了
  • 施策はやったのに、社内で“続ける/やめる”が決められない
  • 結果を聞かれても、「なんとなく良さそう」で稟議の根拠にならない
  • 次に何を試すべきか分からず、テストが増えるほど迷子になる

この記事は、テストマーケティングを「やった感」で終わらせず、小さく試して勝ち筋を見つける方法を、手順・期間・予算・KPIまで含めて整理します。


この記事でわかること(3分で全体像)

  • テストマーケティングとは何か(市場調査との違い/試験販売の意味)
  • 失敗しないやり方・手順(進め方):目的→設計→実行→分析→次アクション
  • テスト設計の決め方:仮説/KPI/期間/予算(費用・コスト)/判断条件
  • 代表的なテストマーケティング手法(オンライン/オフライン)と選び方
  • 結果の読み方(拡大・撤退・追加検証)とレポートの型
  • そのまま使えるテンプレ(設計シート)
  • よくある疑問(期間はどれくらい?予算は?KPIは?)への回答

先に結論:テストマーケは「判断条件を先に決める」と速い

テストマーケが長引く最大の理由は、テストの後に
「で、どう判断する?」を話し始めることです。

だから先に決めます。

  • 何が起きたら成功(拡大)か
  • 何が起きたら失敗(撤退)か
  • グレーなら追加で何を確かめるか

この3つが先に決まっていれば、テストは短く・安く・強くなります。


テストマーケティングとは

テストマーケティングは、ざっくり言うと 「本リリース前に、エリアや期間を限定して販売し、反応を確かめる」 という考え方です。

市場調査との違い(超ざっくり)

  • 市場調査:ニーズを聞く/読む(アンケート、インタビューなど)
  • テストマーケ:ニーズを動かす/買わせる(販売、広告、導線で検証)

「聞いた結果」は期待、「動いた結果」は証拠になりやすい。
市場性検証・需要検証を急ぐほど、テストマーケの価値が上がります。

テストマーケティングの目的・必要性

上位記事でよく整理される目的は、だいたい次の3つです。

  1. 市場反応の予測:本展開したらどれくらい売れそうか
  2. ターゲット層の確認:想定した顧客に刺さっているか
  3. 問題点の把握:商品/訴求/導線/運用の弱点を見つけて直す

テストマーケティングのやり方・手順 5ステップ

あなたが提示してくれたストーリーに沿って、最も迷いにくい順番に落とします。

STEP1:目的を1行で固定する(何の意思決定をしたい?)

例)

  • 新商品を発売する/しないを決める
  • 新チャネルに投資する/しないを決める
  • 訴求Aと訴求B、どちらで勝負するかを決める

ここが曖昧だと、テスト後に会議が長くなります。

STEP2:仮説を置く(誰に、何を、どう売れば動く?)

仮説は“正解”である必要はなく、検証できる形であればOKです。

  • ターゲット:誰(セグメント/ペルソナ)
  • 価値:何が嬉しい(ベネフィット)
  • 提案:何を提示する(オファー/価格/体験)
  • 導線:どこで出会い、どこで行動する(広告/LP/店舗など)

STEP3:KPIを3段階に分ける(反応→行動→採算)

最終KPIだけ見て「分からない」となるのが一番多いので、段階化します。

  • 一次KPI(反応):CTR、クリック単価、LP到達単価、問い合わせ率 など
  • 二次KPI(行動):CVR、CPA、購入率、有効リード率 など
  • 最終KPI(採算):粗利ベースROAS、LTV/CAC、回収見込み など

STEP4:期間と予算(費用/コスト)を“上限”で決める

上位記事でも、手法によって期間が大きく違うことが整理されています。

ここでは「相場を断言」ではなく、決め方として押さえます。

  • 期間:中間レビュー日最終判断日を先に置く
  • 予算:テスト枠(上限)と、追加投資/停止条件をセットで決める

STEP5:判断条件を先に決める(拡大/撤退/追加検証)

  • 拡大:条件を満たしたら、どのチャネル/どの訴求に増額するか
  • 撤退:どのラインを割ったら止めるか
  • 追加検証:グレーなら「何を1つだけ変えて」再テストするか

テストマーケティング手法(オンライン/オフライン)と選び方

代表手法のざっくり比較(コスト/期間の目安)

手法何が分かる?期間の目安向くケース
モニター調査使用感・不満点・改善点数週商品改良、体験価値の検証
会場調査その場の反応・行動観察1〜2週第一印象、パッケージ/訴求の確認
地域限定販売(エリア限定)“売れ方”を高精度に予測1〜6ヶ月大規模展開前の最終検証
Webモニター早く広く意見収集1〜2週方向性の当たりを付ける
SNSマーケティング話題性・拡散性1〜3ヶ月認知・興味の反応を見る
A/Bテスト(ABテスト)訴求/導線の勝ちパターン数日〜2週LP/広告/CTAの最適化
クラウドファンディング需要+価格許容+熱量1〜3ヶ月市場検証と資金調達を同時に

迷ったときの選び方(最短ルート)

  • 訴求/ターゲットを見たい → 広告×LP/A/Bテスト
  • 価格を見たい → 価格テスト(価格レンジで反応比較)
  • 体験/品質を見たい → モニター調査/サンプリング
  • “売れ方”の現実を見たい → 地域限定販売(テスト販売)
  • 熱量/初速を見たい → クラウドファンディング

結果の読み方:テストは「答え」ではなく「次の一手」を出すもの

結論は基本この3つで十分です。

A)拡大(勝ち筋あり)

  • 判断条件を満たした
  • 何が効いたか説明できる(再現できる)

次アクション:増額、対象拡大、LP作り込み、制作投資

B)撤退(勝ち筋なし)

  • 停止条件に当てはまった
  • 続けても改善余地が薄い

次アクション:仮説の作り直し、別チャネルへ切替

C)追加検証(グレー)

反応はあるのにCVが弱い/CVはあるが採算が弱い、など。
次アクション:ボトルネックを1つだけ切り出して再テスト(訴求だけ、LPだけ、価格だけ)

注意点:小さなテストほど“ブレ”に騙されやすい(サンプル数・有意差の話)

テストが小さいほど、数字が大きく振れて見えます。
A/Bテストの文脈でも「変化率だけでなく実数も見る」「サンプル数が小さいと信頼性が落ちる」といった注意が繰り返し語られます。 

最低限、次は意識すると事故が減ります。

  • 率だけでなく実数(CV数/購入数)を見る
  • 期間を短くしすぎない(曜日要因などが入る)
  • “変えた要素”は多くても2つまで(原因不明にならない)

次アクションまで最短にするコツ:テストをPoC化して回す

テストマーケが強いチームは、テストを単発イベントにしません。
仮説→検証→レポート→意思決定をテンプレ化し、PoCの連続として回します。

以下3つの要素を考慮して進めていきましょう。

  • 判断条件を先に決める
  • テスト設計をテンプレで統一する
  • テスト結果をレポート化して、次の一手(拡大/撤退/追加検証)までを“型”にする

「Proofly」はPoCのプラットフォームとして、テストマーケティングを繰り返し行えるように最適化させています。無料でユーザー登録できるので、ぜひお試しください。

コピペで使える:テストマーケ設計テンプレ

【テストマーケティング設計シート】

1. 目的(何を決める?)

– 例:発売する/しない、チャネル投資する/しない、訴求A/Bを決める

2. 仮説(誰に、何を、どう提示すれば動く?)

– ターゲット:
– 訴求(ベネフィット):
– オファー/価格:
– 導線(チャネル/LP/店舗など):

3. KPI(反応→行動→採算)

– 一次KPI(反応):
– 二次KPI(行動):
– 最終KPI(採算):

4. 期間

– 開始日:
– 中間レビュー日:
– 最終判断日:

5. 予算(費用/コスト)

– テスト枠(上限):
– 追加投資条件:
– 停止条件:

6. 変える要素(最大2つ)

– 例:訴求だけ、価格だけ、LPのCTAだけ

7. 判断(結論は3択)

– 拡大:
– 撤退:
– 追加検証(次に何を確かめる?):

8. レポート(残すもの)

– 何を変えたか:
– 数字(実数/率):
– 学び:
– 次アクション:

よくあるご質問(FAQ)

Q. テストマーケティングの期間はどれくらい?

手法で大きく変わります。比較表でも、ABテストは短く、地域限定販売は長め、のように整理されます。
大事なのは「何日やるか」より、中間レビュー日と最終判断日を先に決めることです。

Q. 予算(費用・コスト)の相場は?

一律の相場は断言できません。手法別にコスト目安が整理されるケースはありますが、条件で大きく動きます。
なので実務では、テスト枠(上限)+追加投資条件+停止条件でコントロールするのが安全です。

Q. KPIは何を見ればいい?

迷ったら 反応→行動→採算の3段階に分けるのがおすすめです(最終KPIだけだと「分からない」になりがち)。

Q. A/Bテストだけやればテストマーケになりますか?

A/Bテストはテストマーケの“手段の一つ”です。
テストマーケは「売れる/回る」を確かめるために、価格・チャネル・体験・運用まで含めることがあります。

Q. 結果がグレーで判断できません

最初から「追加検証」を用意しておき、ボトルネックを1つだけ切り出して短く試すのが最短です。


まとめ:テストマーケティングは“判断条件を先に決める”と強い

  • テストマーケティング(試験販売/テスト販売)は、本リリース前に需要・反応を確かめる方法
  • 手順は 目的→設計(仮説/KPI/期間/予算)→手法→分析→次アクション
  • 手法は目的で選ぶ(地域限定販売、モニター調査、会場調査、Webモニター、SNS、ABテスト、クラファンなど)
  • 最短のコツは、拡大/撤退/追加検証の判断条件を先に決めること

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新規事業
column
2026.02.13
  • 効果検証

アクセス解析を経営の意思決定に活かす「効果検証」の極意|事業成果を最大化する実践ガイド

結論:アクセス解析を「事業の羅針盤」に変革せよ アクセス解析を単なる「数値報告」で終わらせていませんか? 経営や事業の視点において、アクセス解析の本質的な役割はトラフィックの計測ではありません。実施した施策が事業目標(KGI/KPI)にどれほど貢献したのかを客観的に評価する、つまり**「効果検証」**を行うことにあります。 本記事では、アクセス解析から得られた知見を事業成長に繋げるためのフレームワークと、GA4・GTM・ヒートマップを統合的に活用する実践的な手法を解説します。 経営者が知るべき効果検証の「PREPフレームワーク」 効果検証を単発の分析で終わらせず、持続的な改善サイクルにするための型が**PREP(Plan, Run, Evaluate, Plan Next)**です。 ① Plan:戦略立案と仮説構築 効果検証の成否は、施策前の準備で決まります。 検証可能な仮説: 「〇〇(原因)を実行すれば、△△(KPI)が5%改善する」と具体的に予測します。 KPIの定義: 最終成果(売上など)の「主要KPI」と、クリック率などの「補助KPI」を明確に分けます。 ② Run:施策の実行と正確なデータ収集 GTM(Google Tag Manager)を活用し、施策特有の行動を正確に計測できる環境を整えます。計測漏れは検証そのものを無効にするため、実装の正確性が重要です。 ③ Evaluate:データ分析と「Why」の探求 目標値に達したかを確認するだけでなく、統計的有意性(その結果が偶然ではないこと)を確認します。ここでGA4の定量データに加え、ヒートマップの定性データを用いて「なぜその結果になったのか」を深掘りします。 ④ Plan (Next):次のアクションへの接続 成功した施策は迅速に横…

逆算の極意
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2026.02.12
  • 効果検証

効果検証を劇的に成功させる目標設定のフレームワーク|事業成長を加速させる「逆算」の思考法

結論:効果検証を成功させる唯一の道は、計測可能な「戦略的目標設定」にあり 新規事業やマーケティング施策において、多くの企業が効果検証に失敗する根本原因は、施策そのものの質ではなく、「目標設定の曖昧さ」にあります。 「売上を上げる」「認知度を高める」といった抽象的な目標は、検証基準を持たない単なる願望です。効果検証を成功させ、事業を確実に成長させるためには、戦略と連動した計測可能な目標設定が不可欠です。 なぜ曖昧な目標では効果検証が不可能なのか? 目標設定が、以下の5つの要件を持つSMART原則を満たしていない場合、施策の成否を客観的に判断することはできません。 Specific(具体的に): 誰が見ても明確か Measurable(計測可能に): 数値で測定できるか Achievable(達成可能に): 現実的な範囲か Relevant(関連性高く): 事業戦略に紐づいているか Time-bound(期限がある): いつまでに達成するか 特に M(計測可能性) が欠けている目標は、施策実行後に「成功か失敗か」の判断を個人の主観に委ねることになり、再現性のある知見が得られません。 事業戦略と施策を繋ぐ「KPIツリー」の構築手順 効果検証の精度を最大化する鍵は、最終目標(KGI)と日々の施策を論理的な因果関係で結ぶ**「KPIツリー」**の構築にあります。 KPIツリー構築の4ステップ KGI(最終目標)の確定: 売上、利益率など、経営の最重要指標を定める。 KPI(主要指標)への分解: 売上を「顧客数 × 客単価 × リピート率」のように要素分解する。 KSA/KDI(行動指標)への掘り下げ: 「架電数」「記事投稿数」など、現場が直接コントロールできる行動目標まで落とし込む。 因果関係…

データ分析
column
2026.02.10
  • 用語解説

データ分析を究める:経営者が押さえるべき「効果検証」のフレームワーク

1. はじめに:データ分析の最終目的は「意思決定」にある 現代の経営において、データ分析は必須のスキルとなりました。しかし、単に数値を集計し、綺麗なグラフを作ることがゴールではありません。 データ分析の真の価値は、集めたデータから「次の行動」を導き出し、事業成長に直結する「意思決定」を下すことにあります。そのプロセスにおいて、最も重要かつ経営者が押さえるべきテーマが「効果検証」です。本記事では、感覚や経験則に頼らない、科学的なデータドリブン経営のフレームワークを解説します。 2. なぜ「前後比較」だけでは不十分なのか? 多くの現場で行われている「施策前後の数値比較」には、致命的な欠陥があります。 たとえば、Webサイトのリニューアル後に売上が伸びたとしても、それが「リニューアルの効果」なのか、単に「季節要因」や「競合の不在」によるものなのかを区別できません。 施策の「真の貢献度」を知るための因果推論 「もし施策を実行していなければ、どうなっていたか(反実仮想)」を推測し、外部要因を排除して施策単体のアドオン効果を特定する考え方が因果推論です。この科学的アプローチこそが、再現性の高い成功を生む鍵となります。 3. 事業責任者が実践すべき「分析→検証→意思決定」のフレームワーク データ分析を事業成長に繋げるためには、以下の3ステップを回す必要があります。 ステップ1:【分析】課題特定と仮説構築 まずはボトルネックを特定します。 活用例:コホート分析 「2024年4月登録ユーザー」のように、特定の時期や属性で集団(コホート)を追跡します。これにより、「初回購入ユーザーが2ヶ月目に離脱しやすい」といった特定の課題が見えてきます。ここから「サンキューメールの動線を強化すれば継続率が上がるはずだ」という検証可能な仮説を立てます。 …

ABテスト
column
2026.02.06
  • 効果検証

効果検証の精度を高める「ABテスト」完全ガイド:経営判断を成功に導く意思決定メソッド

1. はじめに:ABテストはデータドリブン経営を実現する最強の武器 新規事業や既存事業の改善において、最も避けたいのは「勘や経験」に頼った意思決定です。ABテストは、科学的な「効果検証」を通じて、どの施策が本当に利益を生むのかを明らかにする、極めて強力な手法です。 本記事では、事業成果の最大化を目指す経営者・事業責任者向けに、ABテストの正しい導入・運用方法を解説します。この記事を読むことで、投資対効果(ROI)を最大化するための具体的な意思決定フレームワークを習得できます。 2. ABテストとは?効果検証を確実にする「定義」 ABテスト(A/Bテスト)とは、ウェブサイトやアプリの一部(ボタン、コピー、デザイン等)を変更する際、従来のパターン(A)と変更案(B)をランダムに表示し、どちらがより高い成果(CVR、クリック率など)を出すかを定量的に「検証」する手法です。 この手法の核心は、主観や感情を排し、「統計的な優位性」をもって最適解を証明する点にあります。これこそが、再現性のある成功へと導くデータドリブン経営の基盤となります。 3. なぜ経営層こそ「ABテスト」を重視すべきなのか? ① 失敗コストをゼロに近づけ、ROIを最大化する 全面的なシステム刷新には大きなコストがかかります。もしその仮説が外れた場合、投資はすべて「損失」となります。ABテストは、小規模な範囲でテストを行うため、リスクを最小限に抑えつつ、売上を最大化する「勝ち筋」を特定できます。 ② 高速PDCAによる経営スピードの向上 市場の変化が激しい現代、意思決定の遅れは機会損失です。 Plan: データに基づき改善仮説を立てる。 Do: テストを実行する。 Check: 統計的有意性をもって効果を測定する。 Act: 成功パターンを即座に全体適用す…

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2026.02.05
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解説PDCA
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2026.02.04
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はじめに:なぜ新規事業の9割は「やりっぱなし」で終わるのか? 新規事業やマーケティング施策において、最も恐ろしいのは「失敗すること」ではありません。本当に避けるべきは、「なぜ失敗したのか(あるいは成功したのか)がわからないこと」です。 多くの経営者や事業担当者が「施策を打つこと」に満足し、効果検証を後回しにしています。その結果、勘に頼った経営から脱却できず、貴重な資金と時間を浪費してしまいます。 本記事では、事業成長を加速させるための「正しい効果検証の手順」と「フレームワーク」を徹底解説します。この記事を読み終えることで、データに基づいた客観的な意思決定ができるようになり、事業の成功確率を劇的に高める具体的な方法が理解できます。 効果検証とは?事業成功に不可欠な「検証プロセス」の定義 効果検証とは、実施した施策や投資が、設定した目標に対してどの程度の成果をもたらしたのかを、客観的なデータに基づいて測定・評価するプロセスです。 これは単なる「結果の確認」ではありません。「施策と成果の間に因果関係があるか」を科学的に証明し、その結果から次のアクション(改善、継続、中止)を決定するための、事業成長に不可欠なフィードバックループです。 効果検証を成功させる「目的と指標の明確化」 効果検証を成功させるために、事業責任者が最初に行うべきことは、「検証の目的と、それに紐づくKGI・KPIの明確化」です。施策実行前に「何を達成したいのか(目的)」と「その達成度を測るための具体的な数値(指標)」を定義できなければ、出てきた結果が「良い」のか「悪い」のかすら判断できません。 効果検証の目的設定:経営の意思決定にどう活かす? 効果検証の目的は、大きく分けて以下の3つに集約されます。 意思決定の精度向上: 効果が低い施策は迅速に中…

column
2026.01.02
  • 効果検証

新規事業の効果検証(PoC)を成功させる「現場ファクト」の力。解約時期を2.4ヶ月から6.1ヶ月へ改善したEC事業者の事例紹介

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2025.12.30
  • ホワイトペーパー

広告の効果検証完全ガイド:広告ROIを最大化する方法

広告の効果検証で利益を最大化する経営者・事業責任者のための「指標・設計・運用」実践手順 広告の効果検証は、広告費という投資を利益に変えるための意思決定プロセスです。 本記事では、「指標の見方・測り方・改善の回し方」を押さえつつ、経営者・事業責任者が迷わないように “判断できる型” をご紹介します。 経営判断で必要なのは「成果」ではなく「因果と再現性」 広告の効果検証とは、広告接触が最終成果(購入・申込など)に対して、どれだけ貢献したかをデータで捉え、次の投資配分を決めることです。 ここで重要なのは「売上が上がった」ではなく、広告が原因で上がったと言えるか(因果)と、次も同じ手で勝てるか(再現性)です。近年のデジタル広告チャネルの多様化により、効果検証は必要不可欠になっています。 また、実際の購買は複数接点で形成されるため、間接指標(認知・比較検討)もモニタリングしながら意思決定するアトリビューションモデルが主流になりつつあります。これらを活用して、継続的に成果の出せる意思決定をしていきましょう。 最初に決めるべき「広告効果測定のゴール」KPIは“経営目的”から逆算する KGI(重要目標達成指標)を1行で設定する 施策の実施にあたり、どこに向かえば良いのかを端的に表すと効果的です。例えば以下のように、どのような目的でどこの指標をどれくらいの数値で実現する施策かを共有しておくと、その後の細かな施策においても重要な意思決定基準となります。 利益最大化型:粗利ベースで黒字化(広告粗利を月150万に増やす) 売上成長型:1,000万の売上目標を許容CPA内で達成する LTV型:短期赤字は許容し、ユニットエコノミクス5倍を実現する 最低限経営者が見るべきKPIセット 広告効果測定の基本は、「どこで悪化しているか」を…

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