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【レポート】デジタルマーケターズサミット2023 Winterどうすれば、問い合わせを生み出すWebサイトになるのか？ ――BtoBのデジタルマーケティング担当者であれば、一度は悩んだことがあるだろう。
マーケティングオートメーション（MA）ツール「SATORI」を提供するSATORIの高久和紀氏が、「デジタルマーケターズサミット2023 Winter」に登壇し、Webサイトからの問い合わせを増やすための具体的な3つの施策を紹介した。
高久氏が講演の冒頭であげたのが0.6%という数字だ。これは、BtoB企業のWebサイトを訪問した人が問い合わせなどのコンバージョンにつながる割合だという。残りの99.4%の訪問者がどういった人物なのか、同社の提供するMAツール「SATORI」で測定したところ、約30％はすでに展示会で名刺交換などを行い接点のある人、残りの70％が接点のない人であることがわかった。
1つ目の「問い合わせをする0.6%」については、確実に問い合わせをしてもらい、漏らさないための施策を紹介します。2つ目の「すでに接点のある30％」については、さらに興味関心を持ってもらう、またここに当てはまる人を増やしていくための施策を実施します。
そして、最後の「接点はないが訪問した70％」には、後々の問い合わせ数に影響してくるので、母数を増やしていく施策を実施します。この3つの観点から施策を行うことで、継続的に問い合わせを生み出す仕組みを作ることができます（高久氏）。
整理すると、Webサイトからの問い合わせを増やすために行うべきは、次の3つの施策となる。
まず、問い合わせをする0.6%を漏らさず確実につかむ方法だ。主な問い合わせの受付方法は、「電話番号」「メールアドレス」「問い合わせフォーム」の3つがある。このうち、メールアドレスをWebサイトに掲載することは、スパムメールの被害に合うため推奨していない。
電話は、最初から直接会話ができるというメリットがあるものの、受付時間外の問い合わせは対応できないため機会損失になる。テレワークが普及したことで、電話を避ける人も増えている。
この点、問い合わせフォームは、24時間365日受付可能であり、知りたい内容を入力項目に設定できるので、電話よりも抜け漏れなく情報を取得できる。そのためBtoB企業のWebサイトにはお問い合わせフォームは必須であり、電話があればなおよい。
問い合わせフォームを設置したら、そこへの導線を考える必要がある。SATORIのWebサイトを例にすると、問い合わせは右上の目立つ場所に、目立つ色でボタンを用意している。
初めて訪問する人でも、迷わない導線を設計することが重要です（高久氏）
問い合わせフォームでは何を入力してもらうかも重要だ。高久氏は、よくある入力項目として以下の6つを挙げた。
入力項目は『営業のしやすさ』と『フォームの入力完了数』から考えます。営業のしやすさを考えれば、検討状況、課題まで全てお問い合わせフォームで入力してもらったほうが営業の準備がしやすくなります。
一方、入力完了数で考えると、入力項目が増えるほど完了する人が減るので、欲張り過ぎもよくありません。項目を増やすと営業のしやすさと引き換えに、機会損失の可能性があることを頭に入れておいてください（高久氏）
この2点を踏まえたうえで、高久氏は、BtoBの問い合わせフォームでは上記の6項目すべてを設定することを推奨している。「営業のしやすさと入力完了のバランスを考えると、これ以上でも以下でもありません。これ以上増やしたい場合は、可能な限り任意項目として設定するか、お問い合わせ後の個別アプローチでヒアリングしましょう」と高久氏は述べる。
次は、すでに何らかの接点はあるがサイトからの問い合わせをしていない30％の人に向けた施策だ。SATORIでは顧客の検討段階を次の4段階に分けて捉えているという。
このうち［今すぐ客］が、先に述べた0.6％の方々です。その前段階の、［そのうち客］、［もうすぐ客］が30％の方々にあたります。ここで行うべき施策は、情報を収集・調査している方々に向けて、課題解決に役立つ活用事例、お役立ち情報などのダウンロード資料を用意することです。資料ダウンロードの申込フォームを用意すれば、接点がなかった人を接点のある人に変えることもできます（高久氏）
用意する具体的な資料については、「今すぐ客に向けて製品・サービス資料を用意し、そこから連想していくといい」と高久氏は話す。たとえば、もうすぐ客には「導入事例集」や「活用方法紹介」、そのうち客には、「製品カテゴリに関する一般的な説明」がおすすめだ。
カテゴリに関する一般的な説明とは、SATORIの場合であれば、MAの基本や機能の解説などが該当する。SATORIではこれらに加え、まだまだ客を狙う意図も込め、マーケティングの必要性について啓蒙するための「マーケティングの教科書」といった基礎知識のコンテンツを提供しているという。
資料が用意できたらダウンロードフォームを用意するわけだが、検討状況や抱えている課題についてはダウンロードしている資料から推測ができるので、ここでの入力項目は、メールアドレス、名前、会社名、電話番号でも十分と高久氏は言う。
さらに言うと、接点を作るためと割り切れば、メールアドレスのみでも十分です。そこからメルマガを配信して、少しずつ意欲を高めていきます。心理的ハードルが下がれば、他の資料のダウンロードで追加情報が取得できます。営業の連絡をするかどうかは、ダウンロード資料の内容や回数から検討します（高久氏）
実際に、SATORIでは、ダウンロードフォームの入力項目をメールアドレス、名前、会社名、電話番号の4項目からメールアドレス1項目のみに変更しただけで、入力完了率が2倍になるという成果があったという。
接点のない70％に対しては、母数を増やしていくための施策を実施する。Webサイトへの訪問者が少なければ、最終的な今すぐ客の数も減ってしまうからだ。
Webサイトを作っただけでは人は、集まらないということを忘れてはいけません通りがかりで偶然Webサイトを発見するようなことは起きないので、集客方法を考える必要があります（高久氏）
考えられる集客施策は次の3つだ。
認知獲得型広告は費用が高額だが、広告終了後も一定期間は効果が持続する。獲得型広告は安価に効果が出せるが、終了直後に効果が失われてしまう。自社サイト内ブログは、広告ほどの初速はないが、一度記事を公開すれば長期的に効果を得られ、自分で記事を作成するならコストは非常に安価だ。
ブログは、一度公開すれば長期間継続し、Webサイトの資産となります。記事は安価に作れるので、継続して作り続ければ、集客に貢献できます。SATORIのWebサイトへの流入は約80％がブログ経由で、広告費に換算すれば毎月数百万円ほどの集客効果があります。広告予算や広告市場に影響を受けず、一定数の流入を確保できる大切な資産です。迷っているなら早く始めたほうがよい施策です（高久氏）
ブログの記事は、［まだまだ客］が［そのうち客］になるためにはどういった情報が必要かを考え、キーワードを選定していく。カスタマージャーニーマップを作って必要なコンテンツを洗い出していくのもいいだろう。作成したブログから資料ダウンロードに誘導することも有効だ。
このように、問い合わせフォーム、資料ダウンロード、ブログの施策を組み合わせることで、継続的に問い合わせを生み出す仕組みを作れるというわけだ。
ここまで紹介してきた3つの施策はどれも特別なツールは必要ないものばかりだが、顧客データを一元管理して、顧客行動を見える化できるMAツール「SATORI」を使えば、さらに効果的だ。
たとえば、資料ダウンロードや問い合わせフォームの送信があれば、即座に担当者に通知され素早い対応が可能になるし、顧客が過去にどのような資料をダウンロードしてきたのかも把握できる。メルマガを配信した場合、顧客単位で閲覧状況を確認できる。「Webからの問い合わせを増やすには、ぜひ活用を検討してほしい」と高久氏はアピールした。
本日紹介した3つの施策を取り入れることで、デジタルで新規顧客獲得が可能になり、営業のあり方も変わります。DXを実現する第一歩でもあるので、『自社の場合はどんな施策を打てばいいか』を一度考えてみてください。問い合わせを増やすための施策は、苦しみもありますが、楽しいものです。これから始める方やWebサイトを進化させたい人のヒントになればと思います（高久氏）
※このコンテンツはWebサイト「Web担当者Forum - 企業Webサイトとマーケティングの実践情報サイト - SEO・アクセス解析・SNS・UX・CMSなど」で公開されている記事のフィードに含まれているものです。
オリジナル記事：BtoBデジマ担当者必見！ Webで問い合わせを増やすために明日から実践したい施策3選 | 【レポート】デジタルマーケターズサミット2023 Winter
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企業がDXを推進するうえで、データ分析やAI活用を担うチームを内製するのは今や珍しいことではない。エンターテインメントの革新に取り組む、株式会社バンダイナムコネクサスの機械学習チーム、データエンジニアチームもそのひとつだ。
2021年に設立されたこの2つのチームは、現在それぞれ10名ほどの組織に成長している。しかし、同社が目指す壮大なビジョンにはまだまだ人が足りていないのが実情だ。今回、同社の3名に、2つの組織の成り立ちや現在の取り組み、目指す組織像について話を聞いた。
そもそも、同社のどのサービスやゲームに機械学習やデータ分析が活用されているのか、ご存知ない方も多いだろう。それには、同社が掲げる「IP軸戦略」と、それに基づく「データユニバース構想」を知る必要がある。
根強いファンを多く抱えるIPを数多く取り扱うバンダイナムコグループでは、ファンとのつながりを大事にする。同社のHPによれば、IP軸戦略とは「 IPの世界観や特性を活かし、最適なタイミングで、最適な商品・サービスとして、最適な地域に向けて提供することにより、IP価値の最大化をはかること」とされている。
そこで、ファンデータなどの管理と活用を目的に掲げるのがデータユニバース構想だ。機械学習チームマネージャーの高野秀基氏はこう語る。
データユニバース構想は、同社の親会社であるバンダイナムコエンターテイメントとデータ戦略部が中心となって、グループ全体を巻き込みながら進めているという。
こうした戦略のもと、グループ内各社に向けてデータ分析による意思決定支援や改善に向けた分析サービスを提供する最大の組織がデータ戦略部であり、その配下に位置するのが今回話を聞いた機械学習チームとデータエンジニアチームとなる。
実は、数年前まで同社のデータ戦略部には機械学習チームも、データエンジニアチームもなかった。
それぞれのチームが立ち上がった理由は何だったのだろうか。高野氏と、データエンジニアチームリーダーを務める藤井祐麻氏はこう話す。
データ戦略部で2つのチームを束ねる立場であるCDAO（Chief Data Analytics Officer）を務める西田幸平氏は、両チーム立ち上げ時の苦労についてこう語った。
CDAO （Chief Data Analytics Officer） 西田幸平 氏
そもそも、機械学習エンジニア、データエンジニア、MLOpsエンジニアといった人材は市場において大変希少だ。その点、高野氏は前職で機械学習エンジニア、藤井氏はデータエンジニアのキャリアを持ち、2名とも対象職種の経験があったことが、立ち上げのスタートダッシュに大きく貢献したという。
採用活動には苦労もあった。
採用候補者から、大規模なグループのため分業化が進み、限られた業務しか携われないのではないか、と懸念を示されることも多く、幅広い業務に携われることに驚かれることもあるという。
そんな中、機械学習チーム、データエンジニアチームが、働くうえでの心理的安全性確保のために共通して取り組んでいるのが輪読会だ。
高野氏は、輪読会を通して見えてくるものは多いと話す。
こうして得た個々人のキャリア観や興味のある技術傾向をベースに、社員、業務委託を問わず全メンバーに対して1on1を実施するという。全員のキャリアパスを尊重する土壌がデータ戦略部にはある、と話すのは西田氏だ。
働くうえでは、日々のコミュニケーションも重要だ。藤井氏は、日々の業務で意識的に失敗をさらけだしているという。
データ戦略部 データインフラストラテジーセクション データエンジニア チームリーダー 藤井祐麻 氏
高野氏も藤井氏に同意しつつ、課題もあるようだ。
こうした努力のおかげで、現在は機械学習チーム、データエンジニアチーム合わせて20名規模にまで拡大した。今後まだまだ成長させていきたいはずだが、成長は人数という観点だけではない、と高野氏は口にする。
機械学習セクション セクション長 高野秀基 氏
エンターテインメント イノベーション集団と呼ばれるバンダイナムコ研究所や、内製開発を推進するバンダイナムコスタジオといった、グループ内でも独自の存在感を発揮している部隊と並ぶチームへ成長させたい、と高野氏は意気込む。
西田氏も、独自の立ち位置という高野氏の言葉にこう同意する。
技術そのものが短期的なリターンをもたらすことは少なく、短期のビジネスインパクトを求めてしまえば、エンジニア組織は何もできません。私のCDAOとしての役割は技術面、ビジネス面でのサービス品質を担保することですが、何より、その技術の将来的なビジネス貢献を見据えたうえで、今どの程度の力を割くべきか見極め、将来貢献のために動き続けられるサポートをすることだと考えています」
藤井氏も、データエンジニアチームの展望についてこう話す。
また、今でこそグループ全体のデータ基盤を支える存在ではありますが、今後はデータ基盤に限らない、広い意味でのインフラを担っていきたいです。当社はファンの存在を非常に重要視しており、IPのファン同士のコミュニケーションプラットフォームも開発しています。何より、私自身がエンタメが大好きなので、IPのファンとデータを通じて繋がって、フィードバックをすぐにファンに返せる点は大きなやりがいを感じています。データ基盤のノウハウを活かして、エンタメ製作者とファンの距離を近づけるような場を増やしていきたいですね」
最後に、3名にどのような人材に入社してほしいか、率直に聞いてみた。
執務スペースのバーカウンターにて
最後に、西田氏が、社内向けに言っていることですが、と付け加えたうえで、データ分析者の“梁山泊”を作りたい、と言っていたのが印象的だった。データ分析者は、ともすれば裁量をもって業務に取り組めないこともあれば、適切に評価されないこともある。そうしたデータ分析者のフラストレーションをなくし、データ分析に関わる人が力を発揮し、成長できる環境を作る。そうした覚悟を持って、部門と両チームを立ち上げた意気込みが伝わってきた。
今後さらに面白いフェーズに突入しそうなバンダイナムコネクサスの機械学習チームとデータエンジニアチーム。同社に興味を持った方は、ぜひ下記から話を聞いてみてほしい。
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「AI:人工知能特化型メディア「Ledge.ai」」掲載のオリジナル版はこちらエンタメを技術で支える、バンダイナムコネクサスの機械学習組織・データエンジニア組織が目指すもの2023/03/16
※このコンテンツはWebサイト「Web担当者Forum - 企業Webサイトとマーケティングの実践情報サイト - SEO・アクセス解析・SNS・UX・CMSなど」で公開されている記事のフィードに含まれているものです。
オリジナル記事：エンタメをAI技術で支える、バンダイナムコネクサスの機械学習組織・データエンジニア組織が目指すもの | Ledge.ai出張所
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