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集客できるウェブコンテンツの作り方 1

顧客を知る(現状把握)

集客するには、まず現在の顧客像をしっかりと捉えることが重要です。ウェブサイト(EC含む)の場合は、顧客の声はアクセスデータ(ECの場合は売上データ)にあります。

データを用いて、まずは一般的な傾向把握を行います。セグメントに分割する前の、顧客に対する全般的な知識を整理します。
この段階ではまだ個人を識別できるデータは必要ありません。Google Analyticsで得られる顧客属性データがあれば十分です。
例えば、以下のような傾向を把握しておきます。

・顧客属性の傾向(性別、年齢、おおまかな居住地、アクセス時間帯、アクセスしたデバイス)
・平均的なアクセス頻度、アクセス間隔
・平均的な購買回数
・顧客1人当たりの平均購買単価

顧客セグメントを分割する(課題抽出)

全体的な傾向を把握したら、それをセグメント分割していきます。

なぜセグメントに分割する必要があるのか?
様々な理由が考えられますが、やはり一番大きいのは「施策とKPI(目標値)を顧客層別に分けて考えられる」という点です。

例えば、以下のようなECサイトを考えてみます。

・扱っている主な商品は、健康食品(お米に混ぜる雑穀米セット)
・顧客層は30代女性と50代以上女性が多い
・購買頻度は30代女性が高いがリピート継続期間が短く、50代以上女性は頻度は高くないが継続期間が長い

以上はやや極端な例と言えますが、このように顧客層のヤマが複数あるケースは珍しくありません。このケースにおいて、各データの平均値をそのままKPI設定および施策立案の立脚点に使用するのは危険です。顧客のユースケースと大きくずれた値になってしまうからです。

顧客を正しくセグメント分割し、それぞれのセグメント別にKPIと施策立案を行なっていくことが重要です。より売上の向上に繋げやすい施策になります。

セグメントは細かく分割しすぎない

セグメントを分割したKPI設定と施策立案が有効なのですが、セグメントを細かくしすぎるのは問題があります。セグメントに属する顧客の数が少なすぎて施策を打ってもボリューム的に意味のないものになっていたり、売上に対するインパクトが少ないものになってしまう場合があります。

また、細かく分割しすぎると、今度はそのハンドリングに労力やコストがかかってしまいます。要は、面倒臭くなるわけです。

最初の段階ではセグメントはざっくりと、シンプルに分割したほうがうまくいくことが多いです。ざっくりとしたセグメントでまずは何回か施策立案〜検証までのPDCAを回してみて、さらに細かく分割したほうが有効であると判断出来る場合のみ、分割していきます。

各セグメントに対して効果的なKPIを設定する(施策立案)

セグメントを分割することで、セグメントの特性に応じた効果的なKPIを設定することができます。

例えば上記の例では、
・セグメントは50代以上と50代以下に2分割する
そのうえで、
・50代以上には購買頻度をKPIとする
・50代以下にはLTVの向上をKPIとする

やや極端な例ですが、このようにKPI設定することで、より本質的な施策につなげることができます。

また、下記のように顧客属性ではなく、購入回数のステージによって分割してもよいでしょう。

・直近1ヶ月間に購買経験あり
・過去1年間に購買経験あり
・1年以上前に購買経験あり(離脱顧客)
・購買経験なし

こうすると、KPIの例は下記のようになります。
・直近1ヶ月間に購買経験あり
→リピート継続率

・過去1年間に購買経験あり
→復帰購買率
→復帰ログイン率

・離脱顧客
→復帰アクセス者数
→メルマガリンククリック数

・購買経験なし
→新規購買数
→CPA(獲得コスト)

このように分割したKPI設定と施策立案により、効果的な効果測定が可能になります。
また、細かく分割しすぎないことにより、測定や観察のコストも少なくできます。特に中小企業など、運営リソースが少ない場合には、計測単位をシンプルに保つことが重要です。

やりっぱなしで終わらない(結果検証)

セグメントを分割し、施策も打った。でも、それだけで終わってしまっては、結局何にもなりません。やはり継続的な改善活動が非常に重要です。きちんとPDCAサイクルに乗せられるかどうか。ここがポイントです。
そのためにも、セグメント設定はシンプルに保つ必要があります。

また、当然ながら、セグメントを分割すること自体には何の意味もありません。セグメント分割の意味は、顧客の特性に応じた目標設定と施策立案を可能にする、という点にあります。
実行可能な策まで落とし込み、実行した後の検証までをしっかり行う必要があります。

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