古くて新しい属性(デモグラフィック)ターゲティング
さて、行動ターゲティングと同じように、あるセグメントしたターゲットに対して訴求する手法として、属性(デモグラフィック)ターゲティングという手法もあります。
例えば、TVCMの場合は視聴者の集計区分を「性別・年齢」といった切り口でセグメント分けをすることで、広告出稿時に効率的なアプローチを実現することが可能となりますが、こういった手法を属性ターゲティングと言います。意外にもWebマーケティングの場合は、まだ活用が進んでいないので、。ターゲティング属性としては一番単純な「性別判別」を導入するだけでも、一気に改善効果があらわれるケースがあります。ぜひ試してみては、いかがでしょうか。

ユーザーニーズに対する深い洞察は自動化できない
いくら集客コストをかけて人を集めたとしても、コンバージョンにつながらなければ意味がありません。しかし、LPOや行動ターゲティングなどの手法を活用したからといって、コンバージョンが飛躍的にアップする可能性は薄いでしょう。
なぜなら、システムによってユーザーのニーズを汲み取ることはできても、そのニーズに対してどのようにアプローチすればよいのかは、自動的にはわからないからです。
LPOや行動ターゲティング型LPOなどを実施するときは、ユーザーごとにコンテンツを動的に変えること自体が重要なのではなく、ニーズを特定できた上でどのように訴求すればよいのか、つまり「ユーザーニーズに対する深い洞察」が最も重要なポイントとなるのです。
ランディングページの改善を行う上で、該当施策のコンバージョンアップ(CVRの対前月比など)は当然重要な課題です。しかし、その結果に一喜一憂するだけでなく細かい施策の積み重ねがもたらす、サイト全体への改善効果にも目を向けることが重要ではないでしょうか。