企業によって、売上のうち何%を広告費に充てるかという割合は異なりますが、どの広告がどのくらいの割合で実際の売上に繋がっているのか?までしっかり把握しておくことはマーケティング計画を立てるうえで重要です。

広告にも、CM、展示会、雑誌、インターネットなど様々な媒体が存在するので、翌年の予算編成には媒体ごとの費用対効果をまとめる必要があります。

今回は、費用対効果の高い広告を見極める指標として「CPA」「ROAS」「ROI」の3つについてそれぞれ解説します。

1. CPAとは

CPA(Cost Per Acquisition)とは、広告をかけたとき、CV1件を獲得するのにかかった費用のことです。

CPAの数値は高ければ高いほど1件のお問い合わせ(ものによってはECによる注文)につなげるための費用がかかっているということになります。

CPAの計算式と計算例

計算式は「CPA=広告費用÷CV数」となります。

※Cost Per Actionという場合もありますが、今回はCost Per Acquisitionで表記していきます。

たとえば、雑誌広告に30万円あて、そこから10件がお問い合わせにつながった場合、CPAは3万円となります。

これが同じ雑誌広告に同額の30万円をあて、そこから5件しかお問い合わせにつながらなかった場合だと、CPAは6万円となります。

CPAを使うメリット・デメリット

複数の広告を運用している場合や、運用中のCPAの変化など、を比較すれば、どちらの方が広告の費用対効果が高いのかを一目で判断できる点がCPAのメリットです。

ただし、CPAだけを見て判断すると広告運用を失敗してしまう恐れがあります。それは、いくらが高くてもCV数が少ないケースもあるからです。
場合によっては、CPAが高くてもCVが多い広告を選択すべき場面も出てきます。

2. ROASとは

ROAS(Return On Advertising Spend)とは、かけた広告費に対して得られた売上を%で表したものです。(広告費の何%売り上げが上がったか)。

ROASの計算式と計算例

計算式は「ROAS=広告経由の売上÷広告費用×100(%)」となります。

たとえば、雑誌広告に50万円あて、そこからの商談で150万円の売上が得られた場合、ROASは300%となります。

ROASを使うメリット・デメリット

ROASはは高ければ高いほど広告から得られた売上が高いということになります。

売上に対する貢献度がわかるため、ROASの高い広告の予算配分を増やすなどの施策が取りやすくなります。
また、ROASが低い広告のとび先のWebページやその後の導線の改善を行うといった対策にもつなけられます。

ただし、いくらROASが高くて売上金額が高くても利益はマイナスということもあるため、ROASだけを見て喜ぶのは早計です。利益もチェックする必要があります。
これから解説するROIも同時に算出しなければなりません。

3. ROIとは

ROI(Return on Investment)とは、かけた広告費に対して得られた利益を%で表したものです。(ROASが売上、ROIが利益と考えるとわかりやすいです)

ROIの計算式と計算例

計算式は「ROI=広告経由の利益÷広告費用×100(%)」となります。

たとえば、雑誌広告に50万円あて、そこから得られた売上のうち、利益が70万円だった場合、ROIは140%となります。

ROIを使うメリット・デメリット

ROIは利益を見るため、どれだけ採算が取れているかを判断できます。

ただし、ROIは「その時点で利益が出ているかどうか」を見る短期的な指標のため、長期的な施策には向きません。
また、ROIは割合なので、投資金額が少なければいくらROIが高くても実際に出した利益額は少ない場合があり、実際の利益額もチェックする必要があります。

先に解説したROASと組み合わせて、全体的な広告投資対効果を測っていきましょう。

仮にROASの割合が100%以上と高くても、ROIが100%以下で広告費を回収できていないということは大いにあり得ます。

4. まとめ

上記のようなリスティング広告の場合でも、ウィンターキャンペーン、スプリングキャンペーン、サマーキャンペーンなど年間を通して同じ広告手法をとることがあるかと思います。

広告にあてる費用がキャンペーンごとに異なっていても、今回解説したCPA、ROAS、ROIの計算方法を覚えておくことで、どのキャンペーンのときの効果が高いか売上と利益に左右されない客観的な成果を見ることができます。

これは、リスティング広告と雑誌広告のどちらの投資対効果が高いかなど、費用をあてている広告ごとの実際の貢献度を示すこともできるので、今まで体感的に効果がある、もしくはないと判断してきたものがあれば、数値化してみることをおすすめします。