DMの効果測定はどうやる？反応率の先にある「送らなかった場合と比べて増えた売上」の測り方

【結論】DMの効果は「送った群と送らなかった群の売上の差」で測る

DMの売上への効果は、送付リストから無作為に「送らない人」を残し、送った人たちと送らなかった人たちの1人あたり売上を比べて、その差（増分）で測ります。反応率や回収率は、紙面やオファーの良し悪しを比べる指標として使い分けます。

反応率は「DMに反応して、数えられる手がかりを残した人の割合」です。「DMがなければ買わなかった人の割合」ではありません。DMを続けるか、送る数を減らすか、Web広告に予算を回すかを決めるときに必要なのは、後者のほうです。

この確認が欠かせなくなっている理由の一つは、DMの費用そのものが上がっていることです。封書のDMで多く使われる25グラム以下の定形郵便物は、2024年6月に公布された総務省令で、上限料金が84円から110円に改められました。1通あたりの費用が上がるほど、「送った分だけ売上が増えているか」を確かめる意味は大きくなります。

DMの反応率・回収率で分かること、分からないこと

反応率・CV率・回収率は、同じ条件で送ったDM同士の中身を比べるには便利です。ただし、DMがなくても買った人を含み、DMを見て別の経路で買った人を含まないため、売上への効果とは一致しません。

反応率・CV率・回収率の計算式

よく使われる3つの指標は、次のように計算します。何を「反応」と呼ぶか、分母を送付数にするか反応数にするかは会社によって違うので、他社や過去の数字と比べるときは定義をそろえてから比べます。

例の前提は、送付10,000通、1通150円（印刷・封入・郵送料込み）で費用150万円、反応300件（クーポン利用・専用URLからの申し込み・電話）、そのうち購入240件、1件あたり8,000円です。どの指標も、クーポンや専用URLといった「DMから来たと分かる手がかり」を数えた結果です。

反応した人の中には、DMがなくても買った人がいる

既存顧客に送るDMでは、反応した人の多くが、もともとよく買ってくれる人です。毎月のように注文している人がDMのクーポンを使えば反応として数えられますが、DMがなくても同じ月に買っていたのなら、売上は増えていません。値引きクーポンなら、値引きした分だけ利益が減っています。

送る相手を「最近買った人」「よく買う人」から選ぶほど、反応率は上がります。けれど、それはDMが効いたからではなく、買う見込みの高い人を選んだからかもしれません。反応率が高い相手と、DMを送ったときに売上が増える相手は、同じとは限らないのです。

DMを見て店やサイトで買った人は数えにくい

反対に、DMで動いたのに数えられない人もいます。はがきを家に置いたまま来店して買う、商品名を検索してECサイトで買う、家族に頼む、届いてから数週間後に思い出して買う、注文のときにクーポンコードを入れ忘れる——こうした購入は、反応には入りません。

さらに、DMを見て検索した人が検索広告をクリックして買うと、その売上はWeb広告の成果として数えられます。DMの数字は小さく、Web広告の数字は大きく見えることになります。紙の販促に共通するこのずれは、チラシの効果測定の記事でも扱っています。

送らない群（コントロール群）をつくって増えた売上を測る

送付リストから無作為に一部を選んで送らずに残し、送った人たちと同じ期間の1人あたり売上を比べます。2つの群の違いはDMが届いたかどうかだけになるので、売上の差をDMの効果とみなせます。

DMは、送る相手を1人ずつ選べる販促です。エリアで分けるしかない折込チラシやテレビCMと違い、同じリストの中で送る人と送らない人を分けられるため、増分をいちばん確かめやすい施策の一つといえます。

送付リストから無作為に送らない人を残す

大事なのは、送らない人を「無作為に」選ぶことです。会員番号の末尾の数字や、表計算ソフトの乱数で機械的に分けます。「反応しなさそうな人を外す」「特定の地域だけ外す」「リストの後ろのほうを外す」といった選び方をすると、2つの群の購買力がもともと違ってしまい、差がDMの分なのか分からなくなります。

分けたら、送る前に、2つの群の過去の1人あたり購入額や購入回数がほぼ同じかを確かめておきます。送らない群には、同じDMを後から送らないようにし、メールやアプリのお知らせなどほかの連絡は、送る群と同じように続けます。そうすれば、差に表れるのは「DMが届いたこと」の分だけになります。

何人残せば差が見えるか（人数の目安の考え方）

1人あたりの売上は、人によって大きくばらつきます。期間中に何も買わない人が多く、まとめて買う人が少しいる、という形が普通です。このばらつきの中から、DMによる小さな差を見分けるには、ある程度の人数が要ります。

必要な人数は、①見分けたい差の大きさ、②1人あたり売上のばらつき、③2つの群の人数（とくに少ないほうの群）の3つで決まります。差が小さいほど、ばらつきが大きいほど、多くの人数が必要です。目安として、半分の大きさの差を見分けたいなら、必要な人数はおよそ4倍になります。

では、どのくらいの差を見分けられればよいのか。一つの基準は、DMの元が取れる差です。1通の費用を粗利率で割ると、元を取るのに1人あたりいくら売上が増えればよいかが出ます。1通150円、粗利率40%なら375円です（説明用の架空の例です）。この差を見分けられる人数を、過去の購買データのばらつきから見積もってから、送らない群の人数を決めます。

リストが小さく、1回のDMでは人数が足りない場合は、毎回同じ決まりで送らない群を残し、数回分の結果を合わせて見る方法があります。売上の金額より、「期間中に買ったかどうか」の割合のほうがばらつきが小さいので、まず購入率の差から確かめるのも一つの手です。

何週間後まで売上を追うか

DMは、届く日が人によって数日ずれ、カタログや保存用のはがきは、しばらく手元に置かれてから使われます。そのため、追う期間は送る前に決めておきます。オファーの期限があるDMなら、期限のあと数週間までを目安にし、週ごとに「送った群と送らなかった群の差」を累計して、差が伸びなくなるところを確かめます。

差が途中で縮む場合は、DMで買う時期が早まっただけで、その後の購入が減っている（先食い）可能性があります。期間を短く区切ると、この落ち込みを見落とします。見込み客に送るDMは、最初の購入のあとに続く購入にも意味があるので、6週間の結果とは別に、数か月後の差も参考として見ておきます。

増えた売上から費用対効果を出す：計算例（説明用の架空の数字）

送った人数×1人あたりの差で増分売上を出し、粗利に直してDMの費用と比べます。反応数から出した売上で計算すると、効果を大きく見積もることがあります。

次の例で、反応から出した数字と、送らない群との差から出した数字を比べます（数字はすべて説明用の架空の例です）。

6週間の1人あたり売上は、送った群が1,200円、送らなかった群が900円で、差は300円です。これに送った18,000人を掛けた540万円が、DMで増えた売上（増分売上）です。増分売上を費用で割った値は、増分ROASと呼ばれます。

反応の数だけで計算すると、このDMは75.6万円の黒字に見えます。しかし、送らなかった群との差で見ると、増えた粗利は216万円で、費用の270万円に届いていません。クーポンを使った1,080人の中に、DMがなくても買っていた人が多く含まれていたためです。1人あたりで見ても、増えた売上300円は、元が取れる375円を下回っています。

なお、値引きクーポンをつけたDMでは、1人あたり売上は値引き後の金額で比べます。また、2,000人の送らない群から出した300円という差にも、偶然によるぶれの幅があります。判断のときは、ぶれの幅を含めても375円を上回る（または下回る）と言えるかを確かめます。

送る相手を分けると、効果の差が見える

同じDMでも、既存顧客・休眠顧客・見込み客では、増える売上の大きさが違います。送らない群を区分ごとに残しておけば、区分別に費用対効果を出して、効く相手に絞れます。

既存顧客・休眠顧客・見込み客で分ける

先の例のリスト20,000人を、既存顧客11,000人、休眠顧客7,000人、見込み客2,000人に分けて、区分ごとに送らない群と比べた結果が次の表です。リスト全体から1割を無作為に選んでいるので、どの区分にも約1割の送らない群があります。

反応率で見ると、既存顧客がいちばん高くなりがちです。けれど既存顧客は、DMがなくても買う人が多いため、増えた売上は小さくなります。この例では、しばらく買っていなかった休眠顧客のほうが、DMで動いた分が大きく出ています。

区分ごとに分けると、それぞれの送らない群は人数が少なくなるため、差のぶれは大きくなります。区分別に判断したいなら、前の章の考え方で、区分ごとに必要な人数を見積もっておきます。

効く相手にだけ送る

この例で休眠顧客だけに送れば、費用は94.5万円、増えた粗利は126万円で、31.5万円の黒字になります。全員に送って54万円の赤字だったDMが、相手を絞るだけで採算に乗ることになります。

ただし、6週間の数字だけで相手を切るのは早計です。見込み客は、最初の購入のあとに続く購入まで含めると採算が変わることがあります。既存顧客へのDMも、短期の増分は小さくても、止めると数か月かけて購入が減る可能性があります。いきなりやめるのではなく、送る回数を減らした群と比べるなど、次の回で確かめてから広げるのが安全です。既存顧客へのDMを減らす・やめる判断は、DMをやめたら売上はどうなるかの記事で扱っています。

DMとWeb広告など、ほかの施策と比べるには

比べるときは、DMもWeb広告も「増えた売上」という同じ基準にそろえます。週ごとの送付数と費用を時系列に並べ、Web広告やチラシの費用と同じ表に入れて推定すると、施策を横に並べられます。

Web広告の管理画面に出る成果と、DMのクーポンの回収数は、数え方がまったく違います。しかも、DMを見て検索広告から買った人のように、両方に数えられる購入もあります。それぞれの数字を足したり並べたりしても、どちらが効いているかは分かりません。

方法の一つは、施策ごとに「届けない群」をつくる比べ方です。DMは送らない群、Web広告は配信しない地域をつくって、それぞれの増分を出します。DMは比べやすい一方、Web広告は地域で分ける必要があるため、準備に手間がかかります。

もう一つは、週ごとの記録から統計的に推定する方法です。週ごとのDMの送付数と費用（区分別ならなおよい）を、Web広告やチラシの費用、売上、セール・値引きの有無、季節の動きと同じ表に並べ、それぞれが売上にどれだけ貢献したかを推定します。こうした推定は、マーケティング・ミックス・モデリング（MMM）と呼ばれる統計的な手法で行うのが一般的です。DMは月に1回、セールの前に多めに送るなど、送付数に波があることが多いので、その波が推定の材料になります。ただし、DMを送る週がいつもセールの週だと、DMとセールの分を分けにくくなるため、両方を記録しておきます。

送らない群との比較はDMの増分を確かに測る方法で、時系列の推定は施策を同じ基準で並べる方法です。両方の結果を突き合わせると、推定の確かさも確かめられます。紙の販促とWeb広告の比べ方はチラシとWeb広告の比較の記事、売場の販促との比べ方は店頭販促とWeb広告の記事にまとめています。

DOREGAの場合｜DMもほかの施策と同じ入力にして、売上への貢献を出す

TAMKOが提供するDOREGAは、統計学による広告効果の分析サービスです。この記事の時系列の推定にあたる分析を、Googleのオープンソースの分析エンジン「Meridian」で行い、前後のデータ整形とレポート作成は独自ツールで標準化しています。DMの週ごとの送付数や費用は、Web広告やチラシと同じ入力として扱い、施策ごとの売上への貢献を出します。

初回分析は15万円で、標準範囲の分析です。範囲は1事業・主要KPI 1つで、Web広告もチラシ・イベントも入れられます。お渡しするものはレポート・予算配分案・結果説明会で、期間は最短1週間（必要データ共有後）です。KPIや事業が複数ある場合や、価格や販促の影響まで分けて見たい場合は、標準範囲を超える分析として本格分析（30万円〜）になります。費用と期間は着手前にご案内します。

なお、短期の単発キャンペーンだけの評価は対象外です。1回きりのDMの効果を確かめたい場合は、この記事の送らない群との比較が向いています。また、毎回ほぼ同じ数を同じ時期に送っていて送付数に波がない場合は、DMの貢献を推定できないことがあります。

よくある質問（FAQ）

DMの効果は反応率ではなく「送らなかった場合との差」で測る｜まとめ

DMの反応率や回収率は、紙面やオファーを比べるには便利ですが、DMで売上がいくら増えたかは教えてくれません。反応した人の中にはDMがなくても買った人がいて、DMを見て店やサイトで買った人は数えられないからです。売上への効果は、送付リストから無作為に送らない群を残し、同じ期間の1人あたり売上の差で測ります。人数は、元が取れる差を見分けられるだけ残し、追う期間は送る前に決めて、差が伸びなくなるところまで追います。増えた売上を粗利に直して費用と比べ、既存顧客・休眠顧客・見込み客のように区分ごとに見れば、効く相手に絞れます。Web広告などと比べるときは、週ごとの送付数と費用を同じ表に並べ、増えた売上という同じ基準で見ることが出発点です。

この記事のポイント

• DMの反応率・回収率は、紙面やオファーの比較には使えるが、売上への効果とは一致しない。DMがなくても買った人が含まれ、DMを見て別の経路で買った人は漏れる。
• 売上への効果は、送付リストから無作為に送らない群を残し、送った群との1人あたり売上の差（増分）で測る。
• 送らない群の人数は、見分けたい差の大きさとばらつきで決まる。1通の費用÷粗利率で出る「元が取れる差」を見分けられる人数を残す。
• 費用対効果は、増分売上を粗利に直してDMの費用と比べる。反応の数で計算すると、赤字のDMが黒字に見えることがある。
• 既存顧客・休眠顧客・見込み客で増分は違う。区分ごとに比べて効く相手に絞り、Web広告などとは週ごとの記録を並べて同じ基準で比べる。