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御社のサイトトラフィックはまだ増える！今日から始める8つのテクニック

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顧客獲得

ビジネスにおいてウェブサイトは、マーケターにとって最も利用頻度の高い配信チャネルですが、そこから十分なトラフィックとリードを生み出すのは、もはや永遠の課題です。リードジェネレーションが2020年のマーケターの最優先事項であるのも不思議ではありません。

新型コロナ感染症の影響でより多くの企業がデジタルトランスフォーメーションを加速化し、ECに移行したことで、マーケターを取り巻く状況はよりハードなものになりました。以前は店内販売に依存していた従来型の小売業者は、今では生存のためにデジタルに移行しています。 IBMのアメリカ小売指数によると、パンデミックは実店舗からECへの推移を約5年前倒しし、ECは2020年に20%近く成長すると推定されています。

ROIを高めるために、どのようにしてマーケティング戦略を最適化してウェブサイトのトラフィックとリードを促進できるでしょうか。実現するための8つの強力なテクニックを紹介します。

1. ウェブサイトのUXデザインの改善

Statistaの最新のデータによると、2020年3月に世界中のオンラインショッピング注文の88%以上が放棄されたそうで、これは大きな機会損失といえそうです。ウェブのトラフィックを増大させ、コンバージョンを改善するためには、ビジターにとってサイトがナビゲートしやすく、関連するコンテンツや製品情報をたやすく見つけることができて、スムーズに決済が完了できることです。

優れたユーザーエクスペリエンス (UX) のデザインには、モバイルを含むレスポンシブデザインから、高速なページ読み込み時間、シンプルなナビゲーションメニュー、印象的な見た目を備えた明確で読みやすい製品の説明、魅力的な行動喚起とクリエイティブな404のエラーページまで、あらゆるものが含まれます。

2.予測による適切なオーディエンスターゲティング

マーケターとして、ウェブサイトへのビジターを増やすだけでなく、適切なビジターを呼び込むことが大切です。なぜならそれこそが、ビジターを見込み客に変えたり、さらには購入してもらうための必須要件だからです。

多くのマーケターは、ターゲティングするのに経験と推測に依存しているため、なかなか効果を出したり予算を効率化することができていません。ただ、人工知能 (AI) 搭載のツールを利用して予測モデルを取り入れることで、製品やサービスに興味を持つ顧客を検出できます。AIは、その行動に基づいてセグメント化し、ランク付けして、購入する可能性が最も高い価値の高いセグメントを特定し、最初から効果的なターゲティングを確実に行うことができます。

3. リアルタイムパーソナライゼーションによるエンゲージメント

ウェブサイトのオーディエンスにパーソナライズされた体験を提供することは、差別化につながります。アクセンチュアインタラクティブのパーソナライゼーションパルスチェックによると、消費者の91%は、関連性の高いオファーや推奨を提供するブランドから購入する可能性が高いということがわかりました。

顧客データとサードパーティーデータを組み合わせてAIツールで分析することで、オウンドチャネルや外部のウェブサイトを横断して顧客の興味関心や行動をより深く理解できるようになります。このインサイトを使用して、マーケティングメッセージを現在の顧客に合わせてカスタマイズするだけでなく、初見のビジターに対しても、ウェブサイトのコンテンツをパーソナライズできます。初見でウェブに来たのに、自分の欲しい情報がすぐに見つかるのは、非常に嬉しいと思いませんか？

4. トラフィック増につながるSEO

オーガニックトラフィックは一般的に価値が高く、SEO（検索エンジンの最適化）経由でウェブに来たリードは、アウトバウンドのリードよりも 8倍もクローズに至る可能性が高いという研究結果もあります。

検索のための最適化にはゴールはなく、試行錯誤がつきまといます。通常、キーワードの調査から始まり、タイトル、見出し、キーワードのページ上の最適化、壊れたリンク、404のエラーページ、サイトマップ、URL構造に対処するためのテクニカルなSEO対策が続きます。それらの上位に来るSEOの黄金律は、ウェブサイトがオーディエンスにとって価値を提供できているかということです。それは情報である場合もあれば、購入である場合もあります。

5. リターゲティングキャンペーンの最大活用

リマーケティングは、長い間マーケターにとって、コンバージョンの最適解でした。すでに製品に興味を示している人とエンゲージすることで、コンバージョンする可能性が高いオーディエンスに的を絞った施策を打てます。

これらのビジターのコンバージョン率をあげるために、ディープラーニングアルゴリズムが有効です。ウェブサイト上での行動を分析し、効果的なセグメンテーションのためにコンバージョンする可能性が最も高い人を予測できます。ディープラーニングは、サードパーティーデータを分析することで、オウンドチャネル以外のリアルタイムのニーズを発見するのにも役立ちます。このインサイトで、パーソナライズされた製品レコメンデーションを用いて広告を配信し、購入に誘導します。

6. 音声アシスタントやチャットボットなどのインテリジェントツール

電子メールとコールセンターは依然としてカスタマーサービスの主要なチャネルの2つですが、音声アシスタントとチャットボットは、24時間365日のアクセシビリティや即時レスポンスなどの多くのメリットから、ますます人気が高まっています。 Capgeminiのレポートによると、消費者の62%は、企業のウェブサイトのチャットアシスタントに満足しているそうです。

今日、これらのボットは、シンプルなカスタマーサポートの自動化をはるかに超えて進化しています。FAQを自動化する単なるルールベースのボットとしてスタートし、リード生成のような、より多くのタスクを引き受けつつあります。同じCapgeminiレポートでは、74％の消費者が音声アシスタントやチャットボットを使用して製品やサービスを調査して購入する一方で、53%がクレジットカードの請求書の支払いや送金にも、それらを利用していることがわかります。

7. 離脱の予測および最小化

新規ビジターによるトラフィック施策のさなか、既存顧客の離脱への気配りも大切です。ベイン・アンド・カンパニーによると、顧客のリテンションが5%増加すると、利益が25~95%引き上がるということが明らかになりました。

マーケター自らが潜在的な離脱者を見つけ、取り戻す優先順位を付けるには、膨大な時間ががかかります。ただし、ディープラーニングと予測分析を使用すると、非アクティブなユーザーを特定してセグメント化し、再アクティブ化できる可能性を予測できます。AIは、使用状況データや、平均注文値などの追加のコンテキストデータに基づいて離脱を予測するのにも役立ちます。

8. 顧客の意図と情緒の理解

顧客との緊密な関係を築くためには、顧客がブランドをどう思っているかと顧客の実際の意図について、理解する必要があります。ディープラーニングと自然言語処理（NLP）テクノロジーを活用することで、キーワードを使うマーケティング活動において、より精度の高い感情分析を実施することができます。

たとえば、家具ECのマーケターとして、ウェブサイトのビジターと見込み顧客をターゲットとするキーワードリストを作成するとします。「ダイニングテーブル」、「ソファ」、「リビングルーム」、「フロアランプ」、「ベッド」などの単語をリストに追加するかもしれません。ディープラーニングベースの自然言語処理ツールは、適切なコンテキストで「新しいアパート」と「リフォーム」を検索するユーザーも、家具に興味を持っていることを理解します。このようなテクノロジーは、訪問者がキーワードについて肯定的または否定的に感じるかを理解するにあたって役立ちます。

多くの企業は、ビジネスの成功にとって非常に重要なコンバージョン率の向上に全力を注いでいます。ただし、売上を増やすには、まずウェブサイトにアクセスする人を増やす必要があります。ぜひ、上記のテクニックを導入し、御社のサイトの差別化にお役立てください。

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