【参考】費用対効果評価例
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前提:評価想定モデル
基本スタンス:個人情報取得なし
ナレッジステーションは会員制ではなく、出願者数を直接把握することはできません。
試算例:
本試算例は、クリック回数や広告誘導の一般的なコンバージョン率を元にした想定モデル。このページの広告費や数値データはすべてサンプルです。
試算1=選考料回収モデル
ホームページ誘導クリック(HPC)の結果から出願につながるケースを想定
クリック誘導効果
1 例:出願約10名
金額換算
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2 企画広告費
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3 回収(2-1)
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出願想定
10名x選考料(3万円)
=約30万円
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30万円(年間)
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=even
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試算2=学納金モデル
(中長期効果)
ホームページ誘導クリック(HPC)の結果から出願→入学につながるケースを想定。
クリック誘導効果
1 例:入学者1名
金額換算
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2 例:拡張(年限)*
金額換算
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3 例:合計(1+2)
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4 企画広告費
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5 回収(3-4)
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出願想定
1名x学納金(初年度)
=約150万円
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1名x学費(x3年)
=約240万円
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1名=約390万円
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30万円(年間初年度)
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広告費<収入
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*波及効果:入学年度以降の学納金収入・在籍者底上げ(学生募集成果に寄与)
*ナレッジステーションモデル(最低値)- 入学者5名獲得
参考
一般的なWeb広告費との比較
Google、Yahooのリスティング広告例:教育・進学関連キーワード(調査データは生成AI-GPT及びGoogle AD Planner)。単価最低値は100円前後(キーワード、表示条件によって変動します)。
項目
1 算定項目
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2 クリック単価(CPC)
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2 例:1000クリック
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金額換算
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4 企画広告費
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5 回収(3-4)
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リスティング広告例
キーワード別
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100円~数千円
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単価200円モデル
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20万円
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12万円(年間初年度)
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広告費<収入
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*課金方式:
クリックごとに課金、費用は変動
–予算の目安:
リスティング広告予算は広告主によって異なる