データドリブンで採用広告ROI改善：人材プラットフォームの分析基盤構築
人材・HRスタートアップアトリビューション・ROI5ヶ月
サマリー
GA4×BigQuery×Looker Studioでマルチチャネルの採用広告ROIを一元可視化。データに基づく予算配分の最適化により、ROASを90%改善し、CPAを半減させた。
成果
ROAS
200%380%
+90%
CPA
25,000円12,000円
-52%
この事例が参考になる条件
対象業種
人材・HRHRテック人材プラットフォーム採用マーケティング
企業規模スタートアップ〜中小企業（従業員5〜100名）
こんな課題に
- どの広告チャネルが最終的な成約に貢献しているか把握できていない
- 広告予算の配分が感覚ベースで行われている
- ファネル全体のデータが分断されており一元管理できていない
前提条件
- • Google Analytics 4が導入済み
- • 複数の広告チャネル（Google Ads・Indeed・SNS広告等）を運用中
- • BigQuery等のデータウェアハウスの利用が可能
投資規模GA4 無料 + BigQuery月額 $50〜 + Looker Studio 無料 + 構築工数 約80時間
必要チームマーケティングアナリスト1名 + データエンジニア1名（初期構築時）
手法・アプローチ
GA4のイベント計測を拡張し、求人閲覧→会員登録→応募→面談→成約の各ファネルステップを詳細にトラッキング。BigQueryにデータを蓄積し、Google Ads・Indeed・SNS広告の各チャネル別にファネル全体のROIを算出するデータパイプラインを構築。Looker Studioでリアルタイムダッシュボードを制作し、週次の予算配分見直しサイクルを確立した。
課題・注意点
- -ファネル後半（面談→成約）のデータが営業チームのスプレッドシートに散在しており、BigQueryとの連携に2ヶ月を要した
- -チャネル間のアトリビューション（SNS広告→Google検索→応募）の評価方法で関係者間の合意形成が難しかった
- -少額予算のスタートアップのため、統計的に有意なデータを蓄積するまでに時間がかかり、初期の最適化判断に不確実性があった
実施ステップ
- 1GA4のイベント計測設計とファネル全体のトラッキング実装
- 2BigQueryへのデータパイプライン構築と営業データとの統合
- 3チャネル別ROI算出ロジックの設計とアトリビューションモデルの選定
- 4Looker Studioでリアルタイムダッシュボードを構築
- 5週次の予算配分見直しサイクルを確立し、5ヶ月間のデータに基づくROAS最適化を実施
使用ツール
Google Analytics 4Looker Studio