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title: レポート例：ソース毎のメール配信結果 | HubSpotファンブログ | 気ままにINBOUND研究所
description: コンタクトの獲得ソースごとのメールパフォーマンスを確認するレポートの作成方法、レポート結果の見方、推奨の行動内容などを一連でご紹介します。具体的にどのようにデータを見ていくのかも参考にして頂けたら嬉しいです。
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[気ままにInbound研究会 ](https://inbound-lab.blog)

# [レポート例：ソース毎のメール配信結果 | HubSpotファンブログ | 気ままにINBOUND研究所](https://inbound-lab.blog/report_mail_original_source)

 作成者: [熱海のジョー](https://inbound-lab.blog/author/jo)｜2024/09/07 19:22:26

今回はコンタクトを獲得したソース毎のメールのパフォーマンスを分析するレポートの作成方法をご紹介します。

## 作成手順

### 1）単一オブジェクトのレポートを作成

 

### 2）開かれた最初のページで必要なプロパティを追加していきます

今回のサンプルでは下記の項目を追加していますが、必要に応じて追加削除してください。（例：カスタムで作成しているソース、オリジナルソースのドリルダウン1or2、フォーム送信数等）

- オリジナルソース
- 配信されたマーケティングEメール
- 開封されたマーケティングEメール
- クリックされたマーケティングEメール
- バウンスになったマーケティングEメール
- 最後のエンゲージメント以降の送信数

### 3）テーブルの作成

グラフ化のタブに移り、各項目を設定していきます。

- 合計：配信されたマーケティングEメール
- 合計：開封されたマーケティングEメール
- 合計：クリックされたマーケティングEメール
- 合計：バウンスになったマーケティングEメール
- 平均：最後のエンゲージメント以降の送信数
- 最大：最後のエンゲージメント以降の送信数

少し特徴的なのは「最後のエンゲージメント以降の送信数」の集計方法を平均と最大の二行用意している点です。

 

## 結果の見方

私のテスト環境には適切なデータが入っていない為、下記サンプルのデータをもとに解説していきます。

上記の例の場合、コンタクトの入手元はオフラインからが一番多く、主にオフラインソース、直接トラフィック、オーガニック検索で獲得したコンタクトに対しEメールを配信していることが分かります。各種割合をマニュアル計算してみると下記の様な結果となります。

上記二つのテーブルを見ると、オフラインソースから取得したコンタクトへ大量のメールを送信していますが、パフォーマンスがかなり低い傾向である事が分かります。

又、「最後のエンゲージメント以降の送信数」の値を見ると平均数はそれほど多くないものの、最大数が100を超えるコンタクトが存在する事から一部のほとんど反応がないコンタクトにも送り続けている事が分かります。

 

## 結果から推奨される行動

### オフラインソースのデータをもっと深堀りする

今回作成したレポートが終点ではなく、レポートをカスタマイズして深掘りが可能です。今回のレポートを見る限り一番怪しいのはオフラインソースから獲得しているコンタクトです。深掘りをしていく場合、まずフィルターのオリジナルソースをオフラインソースに固定し、オリジナルソースの箇所を下記の様に別の指標に変えて行います。

- オリジナルソースドリルダウン1や2：もっと詳細のソース情報を特定する
- コンタクト作成日：いつ獲得したコンタクトなのか？

 

### 直接トラフィックとオーガニックのソースにもっと注力する

現在は90％以上の配信メールはオフラインソースで獲得したコンタクトに送られていますが、特設トラフィックやオーガニック検索から獲得したコンタクトの方がパフォーマンスが高い傾向が出ています。今後のマーケティング活動は直接トラフィックとオーガニックのソースにもっと注力するほうが高い結果を得られる可能性が高いと言えるでしょう。

 

### 「エンゲージ（反応）がないコンタクトに送信しない」オプションを利用する

HubSpotのマーケティングメールではオプション一つで一定以上Eメールを開封していないコンタクトへのメール送付を抑制し、到達率やエンゲージメント率を改善できるオプションが用意されています。恐らく現在はこのオプションを使わずにメール送付を続けていると思われます。ドメインのレピュテーションを高く維持するためにも、このオプションを使う事をおススメします。

参考ナレッジベース：[グレーメールを理解し、反応がないコンタクトへのEメール送信を回避する](https://knowledge.hubspot.com/ja/marketing-email/what-is-graymail-and-how-can-i-avoid-sending-my-email-to-unengaged-contacts)

 

## まとめ

かなり具体的にデータ分析の例をご紹介してみましたがいかがでしたでしょうか？実際のデータにより見方は変わってきますが、このレポートの型を一つ用意しておくとメール配信時の分析で活用できる場面が多いと思います。

 

 

 

 

[完全な記事を表示](https://inbound-lab.blog/report_mail_original_source)

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