生成AIを上手く使い質問することで新たな気づきが生まれる!

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通販プロデュース業と通販専門のコンサルティング業
をメインに支援活動しています。

From:通販プロデューサーの西村公児
自宅の仕事部屋にて

「LTVを上げるファンマーケティングに秘訣」の見込み客を集めたいので
顧客のパーソナリティを診断するクイズ(1から5のスケールで評価)と
相応しい顧客のみ選りすぐる回答を設計すると生成AIに私の考えをプラスして
解説していきます。

ファンマーケティングのためのクイズを設計する際には、
5つのステップに従うことで効果的に設計が可能です。

ステップ 1: 目的の定義

クイズを設計する前に、目的を明確に定義します。

たとえば、LTV(顧客生涯価値)を上げるためには、
どのような特徴を持つ顧客が望ましいのかを考えます。

実際には、LTVが上がっても好意度は上がらないので
ここは2軸で考える必要は実際問題としては重要です。

ステップ 2: パーソナリティの評価要素の選択

顧客のパーソナリティを診断するための評価要素を選びます。
一般的な評価要素の例ですが、あなたのビジネスや業界に
合わせてカスタマイズしてください。
ここではオンライン販売のビジネスで聞いています。

・関心・興味の範囲(1: 全く関心なしから5: 非常に関心ありの5点満点)
・積極性・行動力(1: 行動しない、5: 積極的に行動する)
・社交性・交流の好み(1: 社交的ではない、5: 社交的で人とのつながりを大切にする)
・創造性・柔軟性(1: 非常に保守的、5: 創造的で柔軟な考え方をする)
・リーダーシップ・自己主張(1: フォロワー、5: リーダー)

ステップ 3: 評価スケールの設定
評価スケールを設定します。
一般的には1から5のスケールが使われますが、
必要に応じてカスタマイズしてください。

ステップ 4: 質問の作成
選んだ評価要素に基づいて、質問を作成します。
例えば、以下のような質問が考えられます。

関心・興味の範囲:
・新しいテクノロジーやアプリに興味はありますか?
積極性・行動力:
・新しいアイデアや商品を試すことは好きですか?
社交性・交流の好み:
・新しい人とのつながりを作るのは楽しいと思いますか?
創造性・柔軟性:
・新しいアプローチや解決策を考えることは得意ですか?
リーダーシップ・自己主張:
・グループの中で意見を主張するのは得意ですか?

ステップ 5: 回答の評価と顧客の選別
各質問の回答に対して、選んだ評価スケールに基づいてスコアを付けます。

たとえば、質問1の回答が5ならば、
関心・興味の範囲のスコアに5を加算します。

回答のスコアを集計し、特定の基準を満たす顧客を選びます。

たとえば、全質問のスコア合計が20以上の顧客を
選択するといった基準を設けることができます。

ステップ 6: 特定の顧客に対するアクション計画

選別した顧客に対して、特別なオファーやプロモーションなど、
LTVを上げるためのアクション計画を立てます。

彼らの興味関心に合わせたメッセージや特典を提供することで、
彼らの忠誠心や購買意欲を高めることができます。

顧客のパーソナリティを診断するクイズを設計することで
相応しい顧客を選りすぐることで、LTVを上げるための
ファンマーケティングの基盤を構築することができます。

2:8の法則があるように回答の分布を集計することで独自性が
生まれてきます。

追伸0
その他、こちらから資料をダウンロードしてみてください。
詳しくは、こちらからダウンロードしてご覧ください。

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このような問題からの課題発見から改善策の提案から実行まで
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これが通販コンサルティング事業の考え方になっています。

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ABOUTこの記事をかいた人

株式会社ルーチェ代表取締役   年商600億円の上場企業の通信販売会社 で販売企画から債権回収のまで16年経験。 その後、化粧品メーカーの中核 メンバーとして5年マーケティングに参画。 大手エステ系企業の通販ビジネスのサポート で200%売上アップ。 ニュージーランドのシンボルフルーツ企業の 販促支援でレスポンス率を2倍アップ。 某健康食品会社の事業開発及び通販支援で 新規会員数が2,000名増加など、 通販ビジネスと、売れる商品開発のプロ として誰もが知る有名企業の ヒット商品の誕生に多数関わる。 売れる商品を発掘し、ヒット商品に変える 独自メソッド 「ダイレクト通販マーケティング理論」 を提唱。 中小企業から中堅企業をメインに、 企業に眠る“売れる商品”の発掘を数多く サポートしている。 国内の注目ビジネスモデルや経営者に焦点を 当てたテレビ番組「ビジネスフラッシュ」に出演。 また、著書にはベストセラーとなった、 伝説の通販バイブル(日本経済新聞出版社)がある。