イベントのKPIはどう決める？参加人数・満足度から顧客関係・商談・売上まで成果指標を整理

「そのイベントは、事業成果にどうつながっているのか」——顧客向けイベントを続けていると、社内でこう聞かれることがあります。

参加者100人、参加率70％、満足度4.6。どれも重要な数字ですが、それだけでは狙った顧客の変化が起きたかまでは分かりません。顧客同士の交流を促すなら新しい相手と会話できたか、製品活用を促すなら参加後に学んだことを実践できたか。確かめるべき成果は、イベントの目的によって異なります。

そこで、関連する研究や実務事例を踏まえ、KPI（重要業績評価指標）を、①最終的な目的と今回の主目的を決める、②今回起こしたい顧客の変化を具体化する、③その変化を確認できる指標を選ぶ、という3ステップで設定する方法を提案します。¹

この記事では、参加人数や満足度から顧客との関係、商談・売上まで、イベントの目的に合ったKPIの選び方と測定の考え方を解説します。

顧客イベントのKPIは、なぜ決めにくいのか

顧客イベントのKPIが決めにくい理由の一つは、イベント当日と最終的な事業成果に時間差があることです。

たとえば、商談開始から契約まで3ヶ月以上かかるBtoBサービスを考えてみます。月1回ユーザー会を開催していたとしても、毎回のイベントを「その月にいくら売上が増えたか」だけで評価するのは難しいでしょう。

売上や更新、追加契約は重要な成果ですが、イベント後の営業活動やもともとの取引状況・契約内容など、イベント以外の事項も関わるからです。²

もう一つの理由が、一つのイベントに複数の期待を持たせやすいことです。

「顧客同士に交流してほしい」「製品活用を進めたい」「自社との関係も深めたい」「商談にもつながればうれしい」。こうした目的をすべて同じ優先度の成果として置くと、「今回、何が起きれば成功なのか」が曖昧になります。

結果として、参加人数、満足度、交流数、商談数など多くの数字を追っていても、どれを最も重視すべきか判断しづらくなります。

そこで、複数の目的がある場合も、今回最も優先する目的を決め、その他は補助目的として扱います。そして、最終的な事業成果とイベント当日の数字の間に、「今回最も起こしたい顧客変化」を設定します。

これらが決まると、何を主なKPIにすればよいかが見えやすくなります。

KPIは「最終目的 → 今回起こしたい変化 → 指標」の順で決める

KPIは、次の3ステップで設定します。

1. 最終的な目的と今回のイベントの主目的を決める：イベントを続けた先に何を実現したいのかを確認し、今回最も優先する目的を決めます。
2. 今回起こしたい顧客の変化を具体化する：参加者にどのような行動や状態が確認できれば成果とみなすのかを決めます。
3. その変化を確認できる指標を選ぶ：設定した成果を確認できる数字を主KPIにします。

たとえば、「顧客同士の新しい接点を増やしたいユーザー会」であれば、次のように設計できます。

イベント後にも関係性が残ることまで確認したいなら、後日の連絡や交流が続いた割合も追います。

イベントのKPIは、5つの領域から目的に近いものを選ぶ

具体的なKPIを探すときは、候補をいくつかの領域に分けて考えると決めやすくなります。

この記事では、顧客イベントで確認する指標を次の5つの領域に整理します。

• 開催状況・到達：参加人数、参加者に占める対象顧客の割合、満足度
• 会話・新しい接点：新しい相手と会話できた参加者の割合、イベント後にも連絡できる接点ができた参加者の割合
• 顧客との関係：再相談件数、継続した情報交換の件数、顧客企業内で新たに接点ができた担当者数
• 次の行動：次回面談件数、製品評価の実施件数、商談件数
• 事業成果：購入件数、売上額、契約更新率、追加契約件数

各領域で何を確認するのかは、次の図にまとめています。

毎回のイベントですべての領域を網羅する必要はありません。今回、成果とみなす状態に最も近い指標を主KPIに選び、参加人数や満足度、中長期の事業成果などは必要に応じて組み合わせます。

目的別に見ると、追うKPIはこう変わる

実際にどのKPIを選ぶかは、イベントの目的の具体性によって変わります。

たとえば「交流イベントだから参加人数と満足度を見る」と決めただけでは、狙っていた交流が実際に生まれたかは分かりません。

イベントの目的を「今回、誰に何が起きればよいのか」まで具体化すると、主KPIと補助指標を分けて考えやすくなります。³

この表は、あくまでも自社のイベントで考えるための例です。

たとえば、同じ「活用支援」でも、初心者向け勉強会と高度な活用事例を共有するユーザー会では、参加者に持ち帰ってほしい知識や期待する行動が違います。

前者なら「初回設定を実施する」、後者なら「紹介された機能を自社業務で試す」といったように、イベント内容に合わせて具体化できます。

まず「今回どこまで起きれば成果とするか」を決め、その状態を最も直接確認できるものを主KPIにします。 参加率や満足度は、その主KPIを解釈し、次回の運営を改善するための補助情報として組み合わせます。

実例｜Sentryは、参加人数だけでなくイベント後の行動まで追う

Sentryでは、開発者向けのウェビナーやワークショップを、申込数・参加数だけで評価する単発イベントから、製品活用や追加利用を狙う継続的な取り組みへ再設計しています。製品の利用状況や参加者の役割に応じて対象を分け、未利用機能や業務フローを扱うワークショップ、より広いチームや意思決定者向けの定期デモなどを組み合わせています。⁴

測定でも、参加数だけで終わらず、イベント後に製品上で起きた行動、参加者の反応、定期デモから次の段階へ進んだ割合、営業案件に関わる顧客のイベント参加・反応などを追っています。KPIを「何人来たか」だけに置かず、「今回起こしたい顧客変化にどこまで近づいたか」を見る実践例です。

参加人数と満足度は、イベント運営を判断するために使う

適切なKPIに加えて、イベントの参加人数や満足度の測定は、運営の判断をするために必要です。

たとえば、次の2つのイベントを比べてみます。

• イベントAは500人が参加しました。ただし、本来参加してほしかったターゲット顧客は50人でした。
• イベントBは100人が参加し、そのうちターゲット顧客が80人でした。

総参加人数だけを見ればAの方が大規模です。「狙った顧客に届いたか」を判断するときは、ターゲット顧客の参加状況を見る必要があります。つまり、「何人来たか」と「狙った相手に届いたか」は、異なる判断です。

満足度も同様です。イベント内容が期待に合っていたか、会場や運営に問題がなかったか、参加体験が良かったかを確認するうえで、満足度は重要です。満足度が低ければ、次回のテーマや構成、会場、進行を見直す材料になります。

交流を目的にしたイベントなら、そこに「新しい相手と実際に会話できたか」など、目的に近いKPIを加えます。

参加人数・満足度をイベントの運営判断のために残し、今回の目的に最も近いKPIを加える。 これだけでも、イベント後の振り返りで見えるものはかなり変わります。

「交流」「関係づくり」は、観測できる行動まで具体化する

「交流を増やしたい」「顧客との関係を深めたい」という目的は、そのままでは測定しにくいものです。このような目的のイベントでは、実際に確認できる状態まで具体化すると良いでしょう。

たとえば、「交流が生まれた」を測りたい場合、次のように考えられます。

●  新しい相手と実際に会話した
●  イベント後にも連絡できる接点ができた
●  後日も連絡や交流が続いた

同じ交流でも、今回どこまでを狙うかによってKPIは変わります。

イベント当日に新しい人と話してもらうことが目的なら、「新しい相手と会話できた参加者の割合」を確認します。

参加者同士の接点がイベント後にも残ることまで狙うなら、数週間後などに「イベントで出会った相手との連絡や交流が続いているか」を確認します。⁵

「顧客との関係が深まった」という目的も、観測できる状態へ落とせます。意味のある相談が再び生まれたのか。イベント後にも情報交換が続いたのか。顧客企業の中で、これまで接点のなかった別の担当者とも話せるようになったのかなどが考えられます。

ただし、すべてを測る必要はありません。今回のイベントでは、どこまで起きたら成果とみなすのか。開催前にここを決めておけば、抽象的な「交流」「関係づくり」をKPIへ落とし込めます。

売上・更新まで追うなら、「参加後に起きた成果」と「イベントの効果」を分けて報告する

イベント参加後の売上や更新まで追える場合は、中長期の成果として確認すると社内説明にも使いやすくなります。

たとえば、参加企業の更新率が95％、非参加企業の更新率が80％だったとします。この場合、「参加企業では、非参加企業より更新率が15ポイント高かった」という結果は報告できます。

「イベントによって更新率が15ポイント改善した」と判断するには、参加前の状態や比較する企業の条件、確認した期間などをそろえた別の分析が必要です。⁶

すべてのイベントで、イベント単体の効果まで推定する必要はありません。まずは参加した顧客でその後何が起きたかを追うのが実践しやすいです。

社内へ報告するときは、「参加した顧客で観測された結果」と「イベントによって生まれた効果」を分けて表現すると、売上や更新まで追いながら過大な説明を避けられます。

実例｜Atlassianは、測定方法を段階的に使い分ける

Atlassianでは、ユーザー会やオンラインコミュニティの価値を測るために、イベント後アンケート、参加者と非参加者のNPS（顧客推奨度を表す指標）・契約更新・解約の比較、サポート問い合わせの削減状況、さらに製品利用者にコミュニティを案内する施策をA/Bテストし、その後の製品利用を比較するまで、複数の測定方法を使っています。⁷

一つの数字だけでコミュニティの価値を判断するのではなく、アンケートで分かること、参加者と非参加者の差から分かること、実験で検証できることを分けているのが特徴です。「参加後に良い結果が観測されたこと」と「イベントやコミュニティがその結果を生んだこと」を区別する実例として参考になります。

KPIは開催前に定義しておく

主KPIを決めたら、開催後に数字の意味が変わらないよう、次の4点を開催前に明確にしておきます。

• 何を数えるか：どのような行動や状態が確認できたら、1件の成果として数えるか。
• 誰を分母にするか：参加者全体、アンケート回答者、対象顧客など、どの集団を基準にするか。
• どこから取るか：参加履歴、アンケート、顧客管理システムなど、どこからデータを取得するか。
• いつ確認するか：当日、翌日、数週間後など、いつ成果を確認するか。

たとえば、「新しい相手と会話できた人の割合」を事後アンケートで確認する場合、分母は参加者全体ではなく、事後アンケートの回答者になります。

この場合に把握できるのは、「事後アンケート回答者のうち、新しい相手と会話できた人の割合」です。

参加者全体の割合として扱いたいなら、全参加者について確認できる別の取得方法が必要になります。イベント後に数字の意味を変えないためにも、何をどう取得するかは事前に決めておきます。

最終目的と今回のイベントの主目的を決め、成果とみなす具体的な状態を決め、それを確認できるKPIを置く。ここまで決まれば、イベント後に何を振り返るべきかも明確になります。

そしてKPIが決まった次の課題は、参加履歴やアンケート、イベント後の接点、商談など、別々の場所に残る情報を継続してつなぐことです。

※本記事のKPI分類と設計手順は、関連する学術研究や実務事例を参照し、Connexyが実務向けに整理したものです。

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参考文献・出典

1. Sridhar, S., Voorhees, C. M., & Gopalakrishna, S. (2015). Assessing the Drivers of Short- and Long-Term Outcomes at Business Trade Shows. Customer Needs and Solutions, 2(3)
2. Smith, T. M., Gopalakrishna, S., & Smith, P. M. (2004). The complementary effect of trade shows on personal selling. International Journal of Research in Marketing, 21
3. Cabral, S., Ribeiro, P. F., & Romão, S. Z. (2020). Determinants of contract renewals in business-to-business relationships. RAUSP Management Journal, 55(4)
4. Sequel. “Building Trust at Scale: How Sentry Uses Developer-Focused Workshops to Drive Adoption & Expansion.” https://sequel.io/masterclass/building-trust-at-scale-how-sentry-uses-developer-focused-workshops-to-drive-adoption-expansion
5. Iyengar, S., Ehrlich, J., Chung, E., Marconi, A. M., Karpes Matusevich, A. R., Abubakar, A. A., Zia, N., & Kalbarczyk, A. (2022). Evaluation of a Virtual Networking Event for Emerging Women Leaders in Global Health. Annals of Global Health, 88(1), 54.
6. Hasan, S., & Koning, R. (2020). Designing social networks: joint tasks and the formation and endurance of network ties. Journal of Organization Design, 9, 4.
7. SaaStr. “How to Make the Whole World Love Your Product from Bevy, Atlassian, Salesforce and Slack.” https://www.saastr.com/world-love-product/

企画・編集・文：森 敦子 ／ デザイン：廣田 奈緒美