この記事で得られること
「広告を出しても、なぜか売上につながらない…」そんな日、ありませんか?私は最初にセールスファネル(Sales Funnel:見込み客が知る→興味→比較→購入→リピートと進む道筋)を作ったとき、手描きの図を前に固まり、気づけば3時間。コーヒーだけが減り、数字は1ミリも動かず…完全に迷子でした(笑´w`)
大切なのは「LP(ランディングページ:商品を説明して申し込みへ導くページ)だけ直せばOK」ではないことです。多くの場合、お客さまの気持ちの流れのどこかで静かに止まっています。人は、いきなり買いません。少し様子を見ます。だからこそ、流れ全体を整えることが近道なんです(´▽`)
私も昔はLPばかり修正していました。けれど結果は横ばい。視点を変えて段階ごとの通過率を見た瞬間、「うちは比較で止まってたのか!」とハッキリ分かりました。優先順位が決まり、次の一手に迷わなくなりました(∩´∀`)∩
この記事では、ハーバード・ビジネス・レビューやマッキンゼーなどの一次情報をもとに、個人起業家でも再現しやすい順番で、実際に数字が動いたやり方を解説します。難しいツールは不要です。「お客さまの気持ちの流れ」を整えるだけで、数字はじわっと動き始めます。一緒に整えていきましょう(´▽`)/
「頭がパンクしそう…」と感じたら深呼吸。コーヒーのおかわりは、私も一緒に行きます(笑)
参考情報:
本記事は上記の実在する研究・分析データを参照しています。数値や成果は公開時点の情報に基づき、業種や条件により異なります。導入時は最新情報をご確認ください(´▽`)
私が初めてファネルを書いた日は、ノートに矢印を量産して“迷路”を作ってしまいました。どこを見ればいいのか分からず、コーヒーは空に。数字は微動だにせず(笑´w`)。同じ経験、ありませんか?だから最初に全体像をつかみます(´▽`)
セールスファネル=お客さまの気持ちの流れを見える化した地図です。「知る」→「興味」→「比較」→「決める」→「また買う」という段階を順に確認します。
たとえばオンライン講座なら、「認知(存在を知る)」と「成約(買う)」では伝える内容も導線も違います。段階が違えば、つまずく理由も違います。だから段階ごとに施策を分けると、原因がピンポイントで見えます(∩´∀`)∩
ハーバード・ビジネス・レビューは、「顧客を一直線のファネルで追うのではなく、現実の行動に合わせて各段階を柔軟に再設計することが重要」と指摘します(出典:Harvard Business Review)。この視点に切り替えると、改善の優先順位が一気に明確になります(´▽`)/
売上が上がらないと、ついLPをいじりたくなります。でも原因はLPに来る前にあることが多いです。人は広告を見た直後に買うわけではありません。検索したり、他と比べたり、少し考えます。ここで止まらないように、上流から下流まで一貫した導線を用意します。
GoogleとNielsenの分析では、認知・興味・検討・購入のフルファネルで施策を連携した企業は、単一段階だけを強化した企業に比べてROIが最大45%高いと報告されています(出典:Think with Google)。
私の支援先(個人事業主)でも、「広告→動画→メルマガ登録→無料講座→購入」と流れを素直につなぎ直しただけで、3週間でコンバージョン率が約2倍に。特別な裏ワザではありません。流れを乱さない設計が効きました(∩´∀`)∩
ポイントは、一人で運営していても回る仕組みにすること。素材はスマホでOK。案内文は短く、次の行動ボタンを必ず付ける。難しく考えず、「次にやってほしい1つ」だけを示します。
「成約率」を上げようと下流ばかり手を入れても、そもそもそこまで来る人が少なければ成果は伸びません。水量が少ない川の下流だけを掘っても、水は増えません。
マッキンゼーは、意思決定は直線ではなく「行き来しながら進むループ」だと説明します(出典:McKinsey)。認知や比較の段階を軽視すると、下流の改善は頭打ちになります。
私も昔は下流だけ磨いて「今日は完璧!」と満足していましたが、翌週の数字は無風…。上流の露出と比較情報を足した途端、全体の流れが滑らかに。まずは上から順に整える。これだけで景色が変わります(´▽`)/
「知ってもらうだけでは足りない」。私はこの言葉にうなずきます(´▽`)
ナイキは、認知と検討を分けて動画を出し分けました。
ブランドの魅力を伝える動画と、比較中の人へ具体的なメリットを示す動画を同時に走らせました。
こうして、流れを途切れさせない設計にしたのです。
YouTubeでメッセージを段階別に最適化した結果、動画視聴後の検索行動が2.3倍に増えました。
指名検索からの購入率も上がったと報告されています(出典:Think with Google)。
私の運用でも、検討中の人に「一押し」の動画を見せるだけで検索がすっと増えることが何度もありました。
人は「もう少し詳しく知りたい」と思った瞬間に検索します。
学びはシンプルです。
誰に、どの段階で、どんな情報を渡すかを分けて考えること。
広告は「出す」ではなく「つなぐ」こと。
流れがつながると、数字は静かに上がります(∩´∀`)∩
オンボーディングとは、購入直後に「最初の使い方」を案内して迷わないようにする取り組みです。
LTV(顧客生涯価値)は、そのお客さまが将来までに生み出す合計売上のことです。
ソフトウェアでは、最初のつまずきが解約の引き金になりやすいです。
そこで、購入直後の数日で「最初にやる3ステップ」を段階メールで案内します。
使い方ガイド→活用例→Q&Aの順で案内すると、初期の利用率が上がり、解約が減ります。
理由は簡単です。
「使える実感」が早く得られるほど、不安が小さくなるからです。
マッキンゼーも、購入後の体験を重視すると再購入や推奨につながると整理しています(出典:McKinsey)。
私の現場でも、初回ログイン後30分で「小さな成功」を用意しました。
たとえばテンプレートを1つ完成させる、というゴールです。
それだけでサポート問い合わせが減り、継続率が上がりました。
道案内があると、人は前に進みやすいのです(´▽`)
地方の小さなECでも、流れを整えるだけで成果は変わります。
Instagramで世界観を伝えます。
興味が高まった人が検索したときに迷わないよう、指名検索の土台を整えます。
ショップ名やカテゴリ名のSEO(検索結果で見つけやすくする工夫)です。
そのうえでLPに誘導し、初めての不安を解く情報とFAQを置きます。
この「認知→検索→比較→購入」をむやみに増やさずつなぎ直すやり方は有効です。
広告費を増やさなくても、CPA(顧客獲得単価:1人の購入にかかった広告費)を下げやすいのが特長です。
Nielsenの年次レポートでも、フルファネルで接点を連携した企業は、単発施策より平均ROIが20〜45%高いと示されています(ROI:投資対効果。出典:Nielsen Annual Marketing Report 2024)。
私も「順番の整頓」だけでCPAが半分近くまで下がったことがあります。
大掛かりなテクニックより、「お客さまの足取り」に合わせた段取りのほうが効きます。
これがフルファネルの実感です(´▽`)/
成果が出るチームは、全体の成約率だけで判断しません。
「認知 → 検討 → 比較 → 購入 → リピート」の各区間で、何人が次へ進んだかを見ます。
全体が同じでも、どこかの通過率が下がれば原因はそこで見つかります。
たとえば、アクセス数は同じなのに「比較 → 購入」だけ落ちたとします。
その場合、価格の不安や返品条件など「最後の一押し」の情報不足が疑えます。
FAQの追加や保証の明記を入れると、数字が素直に戻ることが多いです。
Googleも、フルファネルを段階別に計測して改善する方法が効果的だと解説しています(出典:Think with Google)。
私の現場でも、「全体」ではなく「区間」で見るだけで打ち手が具体化します。
感覚ではなく通過率で話すと、迷いが減ります(´▽`)/
全部を一気に強化するより、必要条件から整えるほうが速いです。
必要条件とは、「これを満たさないと成果が出ない最小限の条件」のことです。
NCA(必要条件分析)は、その最小要件を数値で特定する手法です。
たとえば、「今月の売上目標には最低◯件の無料登録が必要」と置きます。
さらに「無料登録1件あたり最低◯回のフォロー接点が必要」と決めます。
底が足りなければ、上流の露出や登録導線を先に増やします。
こうして順番が決まります。
学術的にも、NCAはボトルネックの早期特定に有効と報告されています(出典:Journal of Marketing Analytics)。
私も「とりあえず全部やる」をやめて、必要条件を先に満たしました。
それだけで、改善サイクルが半分の手数で回るようになりました(∩´∀`)∩
リテンションは「継続して使い続けてもらうこと」です。
売って終わりにしないことが、長期の売上を安定させます。
初回ログインで迷わない導線を用意します。
3日後にフォローメール。
7日後にQ&Aの案内。
30日後にレビュー依頼。
この数本の“橋”が継続のカギです。
マッキンゼーは、購入後を含む循環型モデルを示し、アフター設計が再購入や推奨に直結すると述べています(出典:McKinsey)。
私の支援でも、購入直後の「最初の成功体験」を用意しただけで、問い合わせが減りました。
自然なレビューが増え、紹介も回り始めました。
セールスファネルは「売る仕組み」ではなく「信頼を積み上げる仕組み」です。
上から下まで一貫して丁寧に整えると、数字はあとからついてきます(´▽`)/
頭の中の導線は、だいたい綺麗に見えます。
私も昔は自信満々でした。
けれどノートに矢印を書いたら抜け道だらけ。
コーヒーをおかわりしながら赤ペンで修正だらけになりました(笑´w`)。
「認知」「興味」「比較」「購入」「リピート」の5段階をまっすぐ描きます。
そして実際の接点を矢印でつなぎます。
例:Instagram投稿 → ブログ記事 → 無料相談 → メルマガ登録 → 商品購入。
各矢印の上に「通過率」や「平均日数」をメモします。
止まりやすい箇所が浮き彫りになります。
最初の30分は“設計”より“見える化”。
まずは現状の地図を作りましょう(´▽`)
「なんとなく良さそう」は卒業します。
区間ごとの通過率を数えます。
最低限でOKです。
①広告→LPのクリック率。
②LP→登録(またはカート)。
③登録→購入。
④購入→リピート。
CVR(Conversion Rate:成約率や登録率のこと)は分母分子で出せます。
GoogleアナリティクスやSysteme.ioで到達数と次の完了数を拾います。
ツールが苦手でも大丈夫です。
「10人中何人進んだか」を手で数えるだけでも方向は見えます。
Googleの公式解説でも、段階別に計測・改善する姿勢が有効と整理されています(出典:Think with Google)。
数字は冷たく見えますが、実は“お客さまの足跡”。
足跡を追えば、迷子の場所が分かります(∩´∀`)∩
一度に全部を直すと、何が効いたのか分かりません。
私は以前、見出し・価格・CTA・FAQを同時に変えて「お祭り状態」。
伸びたのに理由が特定できず、その後の改善が止まりました…(反省)。
やることはシンプルです。
仮説を1つだけ立てて、1〜2週間のミニテストをします。
例:「LPの第一見出しを“ベネフィット明示”に変更し、登録率の変化を見る」。
期間中は他の要素を触りません。
終了後に数値で判定して、次へ進みます。
段階的な改善は、実務の再現性を高めます。
営業・マーケティングでも、段階ごとの着実な最適化が有効です(出典:Harvard Business Review)。
地味ですが、いちばん速い近道です(´▽`)/
「売れたら終わり」ではありません。
「売ってからが始まり」です。
初回ログインのつまずきを減らす導線を用意します。
3日後にフォローメール。
7日後にQ&Aの案内。
30日後にレビュー依頼。
この数本の“橋”が、リピートと紹介を生みます。
循環型の意思決定モデルの分析でも、購入後の設計が再購買や推奨に直結すると示されています(出典:McKinsey)。
私の支援でも、購入直後に「最初の成功体験(例:10分でできる初回タスク)」を用意しただけで、解約が減りました。
自然なレビューが増えました。
まずは安心して使い続けられる道を作りましょう。
数字はあとからついてきます(∩´∀`)∩
これまでは、過去データを見て人が次の一手を考えてきました。
今は、AIが同じデータから次に起こりやすい行動を先読みできます。
私も最初は半信半疑でした。
でも「今週は比較ページの閲覧が増える→FAQ強化でCVR上昇」という予測が当たったとき、思わずガッツポーズでした(´▽`)
たとえばSysteme.ioでは、メールの開封率やクリック率から反応の高い見込み客を抽出しやすくなります。
これにより、まだ購入していない人にも最適なタイミングで、最適なメッセージを届けやすくなります(出典:Systeme.io公式サイト)。
実務でも、温度感の高い人には比較資料を届けます。
検討初期の人には体験談を届けます。
配信内容を切り替えるだけでムダ打ちが減ります。
MITのまとめでは、AI導入企業で見込み顧客育成の効率が平均37%改善とされ、ファネル運用の精度向上が報告されています(出典:MIT Sloan Management Review)。
人の勘では拾いきれない「小さな兆し」をAIが拾ってくれます。
先に道が薄く明るくなる感覚は、一度体験すると手放せません(∩´∀`)∩
AIの価値は“集計”だけではありません。
行動パターンから、各人に合った導線を自動で組み替えられます。
動画視聴が多い人には動画中心の案内。
文章派にはメール講座。
好みやつまずき方に合わせて、次の一歩を静かに差し出します。
Harvard Business Reviewでも、AIを活用した顧客理解で体験価値が上がり、購入率が25%上昇した事例が紹介されています(出典:Harvard Business Review)。
私の現場でも、動画派とテキスト派を分けて出し分けただけで、同じ予算で成果が安定しました。
AIは“冷たい監視役”ではありません。
気の利く秘書のように、相手に合わせて段取りを整えてくれます(´▽`)
自動化と聞くと「機械的になりそう」と感じる方もいます。
実際は逆です。
手が足りずに届かなかった優しさを、丁寧に届け続けられます。
購入3日後に「困っていませんか?」のメール。
7日後に「よくある質問とコツ」。
30日後に「活用事例」。
この自動フォローだけで満足度が上がります。
問い合わせも減ります。
テクノロジーは人を置き換える道具ではありません。
思いやりを持続させる補助線です。
あなたの温度感を保ったまま、24時間いつでも“ちょうど良い支え”を差し出せます。
数字を追う仕組みが、いつの間にか「関係を育てる仕組み」に変わります。
その背中を、AIがそっと押してくれます(´▽`)/
セールスファネルは、「認知→興味→比較→購入→リピート」を段階で捉える考え方です。
細くなっている区間を見つけて、そこだけを丁寧に太らせます。
一気に全体を変えるより、段階ごとの最適化を積み重ねるほうが安定して伸びます。
今日からやることは〈見える化→段階別の数値化→一か所ずつテスト→購入後フォロー〉の4つです。
地味に見えますが、私の現場ではこれがいちばん速い道でした。一緒に着実に進めましょうね(´▽`)/
有効です。検討期間が長いB2Bこそ、比較資料・導入事例・実装手順など「検討の壁」を下げる要素が成果を左右します。
段階別の通過率と、購入後のオンボーディング(使い始めを助ける段取り)をセットで設計しましょう(∩´∀`)∩
まずは手元の数でOKです。
〈広告→LP/LP→登録/登録→購入/購入→リピート〉の順に、「10人中何人が次へ進んだか」を数えます。
スプレッドシートだけでも改善点が見えてきます。LP=ランディングページ(商品説明と申し込みのページ)です(´▽`)
小さな変更を一つずつ検証するなら、2〜4週間で通過率の変化が出やすいです。
導線の作り直しを伴う場合は1〜3か月が目安です。数字で確認しながら進めれば遠回りしません\(^^ )
下流(購入直前)だけ直して、上流(認知・検討)を放置することです。
もう一つは、複数要素を同時に変えて「何が効いたか分からない」状態になること。
仮説→テスト→検証→修正を小刻みに回しましょう(笑´w`)
初回の使い方ガイド、3日後のフォロー、7日後の成功事例・FAQ、30日後のレビュー依頼の4本柱がおすすめです。
使いこなし度が上がるほど解約は減り、口コミと再購入が増えます。FAQ=よくある質問、レビュー=感想の投稿です(∩´∀`)∩
まずは現状の導線を紙に書き出し、段階ごとの通過率を一度だけ測りましょう。
次に、詰まっている箇所を一つ選び、見出しやFAQの追加など小さな変更で1〜2週間テストします。
購入後3日・7日・30日のフォローを用意できると安定度がぐっと増します(´▽`)
オールインワンで進めたい場合は、メール自動化とファネル作成に対応したツールが便利です。参考:Systeme.io(日本語)。小さな一歩の積み重ねが、いちばんの近道です(∩´∀`)∩
のび学びとは(*´ω`)
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