ネット広告で新規顧客を集めるための原理原則。（前回はこちら）
前回、新規顧客の集客方法の4つを紹介しました。「広告を使う」「検索ヒットを狙う」「メディア拡散を狙う」「顧客リストを流す」の4つです。今回は「広告を使う」について詳しく書いていきます。
閲覧履歴・行動履歴からユーザー属性を測れる時代
ネット広告の原則で顕著なのが、「顧客」のターゲティング化です。PPC広告、アドネットワーク広告、DSP広告、アフィリエイト広告、動画広告。そしてソーシャルメディア広告、記事広告、メール広告、バナー広告（純広告）。いずれも「誰に」広告を打つのか「広告×セグメンテーション」がより重要になります。
この背景にはビッグデータの集計・分析のテクノロジーが進んだことが寄与しています。また、SNSの利用ユーザーが増えたことで、属性データの取得が容易なっています。利用履歴だけでなく、閲覧履歴や行動履歴から、ユーザー属性を測ることもできます。システムが1人1人をセグメンテーションする方向に動いているわけです。
どのセグメンテーションが自社のお客様なのか
「誰に」向かって広告を打つか。それを考えるとき、重要なのは「セグメンテーションをする」こと自体ではありません。まず大切になのは「どのセグメンテーションがお客様か」を判断することです。
そのために必要なのは社内にある内部データの集計と分析です。どんなお客様がリピートをし続けてくれているのか。どんなお客様がファンになってくれているのか。はたまた利益に繋がっているお客様はどんな属性の方なのか。このデータを経営者から現場スタッフまでが理解することが大切です。
具体的にはお客様がサービスのリピートに至るまでのファネルを考えます。広告の活用によってサービスを知ってもらい、興味を持ってもらう。そして利用してもらい、リピートしてもらう、という流れのファネルです。
次に、このファネルを逆にして考えます。リピートしてくれている方が利用したサービスは何か。興味を持ったこと、知ったきっかけは何か。逆算をして、自社のサービスに適するお客様を探すわけです。まずはこのお客様層の「広告×セグメンテーション」を最適化していきましょう。
広告を選定やセグメンテーションは社内の人間の仕事
上記ファネルの「知ってもらう」以降は、すべて内部のデータで分析が可能です。広告を活用して実績を伸ばせるか否か。それは内部データの集計と分析が大きく関わってきます。広告を選ぶのも、セグメンテーションを決めるのも、社内の人間であるべきです。なぜならば、広告の最適化には内部データが重要だからです。日々の施策と内部データを紐づけられるのは、現場のスタッフ以外はありえません。
これからもテクノロジーは進化していきます。新しいネット広告もたくさん出るでしょう。ただ、トレンドワードに流されてはいけません。お客様の属性データ、利用データ、行動履歴データに基づいてセグメンテーションするという原則は変わりません。
またECサイトもまだまだ増え続けます。お客様の数よりECサイトの方が多い時代です。新規顧客の取り合いになります。内部データを集計・分析して、最適なセグメントに広告を打つ。そして、その成果を検証できる。新しい広告にも汎用化できる体系的なノウハウがより重要になります。
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