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エリア傾向把握で入塾率UP

導入企業概要

・業態:塾、スクールビジネス
・規模:全国20店舗

課題はエリアマーケティング

スクール型/店舗型のビジネス形態をとっている会社が、Webで集客を行おうとした時にエリア依存性という壁は避けては通れない。
店舗型なので、紙媒体の広告の反響は良いが、施策効果が不明瞭。
Webで安定的に集客したいと考えるのは店舗型ビジネスならばどこも同じである。
…が次の一手を打てる会社かどうかを分けるのは、やはりデータ理解とデータ分析。
ポイントは徹底したエリア傾向把握によるエリアマーケティング。

マーケティングを一気通貫で分析

まず、マーケティングデータを一気通貫で統合するための第一歩としWebとリアルのデータの接続を行った。
今回はWebのデータと応募者データ、会員データのAPI接続を行った。

接続後は、応募情報を起点にしたユーザー属性分析を行った。
応募率の高いエリア、応募率の高い年齢/性別、応募率の高い流入チャネルを算出した結果、初回流入が自然検索である応募者が多かった。
紙広告に特定のワードを散りばめており、
それらのワードを検索しての流入は紙広告に起因した流入と考えられる。
やはり初回流入させる起点として紙広告が有効であることが分かった。
次にで多かったのがSNSからの流入。
ターゲットが学生なので、SNS広告は認知効果も獲得効率も良かった一方で、ディスプレイ広告のあるキャンペーンが応募に与える寄与が少ないことが判明したため、こちらの出稿を停止し、コストを削減した。

LTVを高めるために会員データを分析

B→Dashを導入し、ある程度データが溜まった頃に、
会員データを起点した退会率分析(≒会員期間分析)を行った。
応募者分析と同じ観点で、退会率の低いユーザーを分析した。

当初、塾と自宅までの距離が近い会員は退会率が低いであろうと予測していたが、データにそこまでの偏りはなかった。
むしろ多少離れていても塾に通い続けるというモチベーションを持った会員の退会率は低かった。

退会率に差を生んでいたのは、初回接触のチャネルであった。
SNS広告接触のユーザーは退会率が低かったので、
今は広告のみでなく、Facebookページ、Twitterアカウントの投稿、管理、運用にも力を入れている。

塾と自宅までの距離は退会率に影響を及ぼさないものの応募率には影響を及ぼしていたため、紙広告の出稿量をアップした。

エリア指定が必須であるエリアマーケティング。
打てる施策は限られているが、Webアクセスデータとリアルのデータを接続と、ジオターゲティングによって分析から効果を上げやすい。

その後…

B→Dashを活用し続け今では、LTVを評価した再現性の高いWeb施策を実施。
またエグゼクティブサマリも作成し、B→Dash上でリピート率を考慮した店舗評価まで行っている。

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