sigurtaSignal Ads成果シグナル設計・広告支援
良い問い合わせも、 悪い問い合わせも。 同じ「1件」として広告AIに 学習させていませんか。
広告AIに、売上につながるシグナルを。
電話・フォームの問い合わせを、商談・成約の結果とつなぐ。
その質と事業価値を捉え、広告AIに伝える成果を設計・更新します。
現在の運用体制と課題から、導入の適合性と進め方をお話しします。
商談・成約の結果
成果シグナル
検証し、シグナルを更新
- 電話・フォーム
- 質と結果を照合
- 広告AIへ返す
サービスの仕組みを表した概念図です。
高単価の相談・商談型ビジネスへB2B / B2C
- 現在の代理店と連携
- 広告運用もシグルタへ
- 内製化しながら導入
02 THE DIFFERENCE
同じ「1件」の先に、
異なる事業価値がある。
広告管理画面では同じ問い合わせ1件。
けれど、相談の内容も、その後の結果も同じとは限りません。
1件
問い合わせの例 A
サービスの対象に合う相談
具体的な検討が進み、商談・成約につながる。
1件
問い合わせの例 B
対象外の相談・営業連絡
対応は発生するが、今回の商談にはつながらない。
仕組みを説明するための概念例です。実案件の成果ではありません。「良い・悪い」は、人の評価ではなく、事業への適合やその後の結果を指します。
その違いを、広告AIの学習にも生かす。
Signal Adsは、ここから設計します。
03 THE MISSING LINK
問い合わせの先の成果が、
広告へ戻っていない。
問い合わせ後の質や結果を返さず、同じCVだけを最適化の目標にしている場合。
何が商談・成約につながったかは、目標に十分反映されません。
広告・Web
クリック・訪問
電話・フォーム
問い合わせCV
商談
有効性・検討状況
成約・売上
事業の結果
問い合わせ後の情報と、
広告の最適化が分断している
成果が伸びない原因は、広告の学習目標だけとは限りません。
訴求、LP、問い合わせ対応も含め、実際の結果から見直す箇所を探ります。
04 HOW SIGNAL ADS WORKS
成果をつなぎ、
広告の判断へ戻す。
成果の定義、データの接続、問い合わせの質の把握を組み合わせ、
広告AIの学習と、人の改善判断に生かします。
- 01
成果を定義
事業にとって価値のある問い合わせや行動を整理する。
- 02
データを接続
広告・Web・問い合わせと、商談・成約の記録をつなぐ。
- 03
質を捉える
電話・フォームの内容と、その後の結果を確認する。
- 04
広告AIへ返す
価値と学習量を踏まえ、最適化に使う成果情報を返す。
- 05
結果を検証
配信の変化と事業成果を照らし合わせる。
検証結果を、次の成果定義へ。設計・運用・検証を繰り返し、更新します。
成果シグナルを選ぶ、3つの視点
「最も深いCV」が、
いつも最適とは限りません。
- 事業価値
- 学習量
- 結果の遅延
成約までの時間や件数も考慮し、問い合わせ・有効問い合わせ・商談などから、事業価値と学習量のバランスがよい成果を設計します。
05 EXPERTISE
設計・理解・接続。
3つの専門性を、ひとつの支援に。
Signal Adsを支える専門領域です。
事業と現在の環境に合わせて、必要な支援を組み合わせます。
Conversion Architect
成果を設計する
何を成果と捉え、どの指標や価値を広告AIに伝えるかを設計します。実際の商談・成約と照らし合わせながら、判定基準を見直します。
Call Signal / フォーム分析
問い合わせを理解する
取得可能な通話内容や記録から電話の質を捉えます。フォームも内容を整理し、事業への適合や、その後の結果を確認します。
顧客データ接続
結果までつなぐ
広告・Webの情報と、問い合わせ・商談・成約の記録を接続します。既存の計測環境や管理方法を確認し、接続方法を設計します。
06 CALL SIGNAL
電話の件数から、
電話の質へ。
電話が鳴ったことに加えて、どのような相談があり、その後どうなったか。
この違いを、広告改善の判断材料にします。
通話内容の分析と結果の照合を表した概念図です。
計測で捉える
どこから、何件の電話があったか。
流入元・広告との関係、入電件数、通話時間、取得できる通話・着信の記録を確認します。
内容と結果を組み合わせて捉える
どの電話が、事業の成果につながったか。
- サービスの対象に合う相談か
- 目的・条件・懸念は何か
- 商談・成約に進んだか
- 成果として重視すべき違いは何か
Call Data Bankなどの外部電話計測基盤を活用し、取得できる情報や接続範囲を確認して設計します。Call Signalは、電話の内容と結果から質を捉えるシグルタの専門領域です。
フォームの問い合わせも、同じ視点で。
入力内容や相談目的、その後の対応・商談結果を整理し、電話と合わせて問い合わせの質を捉えます。
今の電話計測環境から、
どこまで始められるか。
07 FROM INSIGHT TO ACTION
どこを見直すべきか、
事業の結果から考える。
広告から成約までの流れを見て、改善仮説と優先順位を整理します。
01 / 広告の入口
検索意図・訴求
検索意図や広告の訴求ごとに、問い合わせの内容や成果に違いがないか。
02 / LP・Web
期待と説明のズレ
広告からの期待とのズレや、判断に必要な情報の不足がないか。
03 / 問い合わせ対応
次の段階への進み方
対象外の相談が多いのか、対応から次の段階へ進みにくいのか。
04 / 商談・成約
成果と離脱の傾向
どの問い合わせが成果につながり、どこで離脱しているのか。
分析・改善提案を軸に支援します。広告運用の実行は導入形態に応じて担当し、LP改修や営業プロセスの変更は個別に範囲を決めます。
08 THREE WAYS TO WORK TOGETHER
今の運用体制に合わせて、
3つの形から。
成果の設計・接続・検証は共通です。
広告運用を誰が担うかに合わせて、役割を整理します。
01
現在の代理店と
連携する
代理店との関係を維持しながら、成果シグナルの設計と検証を導入します。
- 広告の運用
- 現在の代理店
- シグルタの役割
- 成果定義・接続・検証と、代理店との改善方針の共有
02
広告運用も
シグルタに任せる
成果シグナルの設計から広告の運用・改善まで、一体で支援します。
- 広告の運用
- シグルタ
- シグルタの役割
- 共通の成果設計・検証に加え、配信の設計・運用・改善
03
内製化を進めながら
導入する
社内で運用を続けられるよう、AIの活用と人が判断する業務を整理します。
- 広告の運用
- 社内チームへ移行・定着
- シグルタの役割
- 共通の成果設計・検証と、運用の仕組みづくり・更新支援
OUR PRINCIPLE
アカウントとデータは、
クライアントの手元に。
当社が開設・運用する広告アカウントはクライアント名義とし、広告費は媒体へ直接支払う形を基本とします。データ・基盤も原則クライアント側に置きます。
広告運用代行は、支援範囲に応じた固定報酬です。導入費用は、既存環境・必要なデータ接続・支援範囲を確認して個別にお見積もりします。
09 IMPLEMENTATION
構築し、検証し、
成果の定義を育てる。
初回の設計で終わらず、実際の結果から更新を続けます。
PHASE 01 / 構築
現在の環境を確認し、
設計する。事業目標、CV設定、電話・フォームの記録、商談・成約の管理方法を確認。成果定義と接続方法、各担当者の役割を整理します。
PHASE 02 / 検証
問い合わせと、
その後の結果を照合する。データの取得状況と判定の妥当性を確認し、広告に反映する成果情報を整えます。配信の変化と事業成果を見ながら検証します。
PHASE 03 / 更新
事業の変化に合わせて、
見直す。問い合わせの傾向や商談結果を継続して確認。成果定義、広告の最適化、改善の優先順位を更新します。
導入期間や検証の進め方は、データ環境、問い合わせ数、成約までの時間に応じて設計します。
10 FIT & FAQ
高単価の相談・
商談型ビジネスへ。
B2B・B2Cを問わず、問い合わせの内容や適合度が、その後の成果を左右する事業を想定しています。
- すでに広告で電話・フォームの問い合わせを獲得している
- 商談や成約の記録はあるが、広告の評価に十分生かせていない
- 問い合わせごとの質や事業価値に違いがある
記録や計測がまだ整っていない場合も、現在の環境から始められる範囲をご相談いただけます。
よくあるご質問
今の代理店や内製チームを変える必要はありますか。
必要ありません。現在の運用体制を確認し、成果定義・データ接続・広告への反映・検証を誰が担当するか整理して進めます。
成約の件数が少なくても相談できますか。
はい。成約だけに最適化の目標を絞らず、有効問い合わせや商談なども候補にします。事業価値、件数、結果が出るまでの時間を踏まえて判断します。
CRMやデータ基盤がまだ整っていません。
現在残っている記録と運用方法を確認し、必要な範囲から設計します。対応可能な範囲と追加整備の内容は、環境を確認してご案内します。
料金はどのように決まりますか。
導入形態、接続するデータ、既存環境、運用・検証の支援範囲を確認して個別にお見積もりします。初回の30分相談は無料です。
11 CONTACT
今の広告は、
どの問い合わせを
成果として
学習していますか。
現在の運用体制と課題を伺い、Signal Adsが合うか、どこから始められるかをお話しします。
初回相談30分無料
現在の課題、データ環境、導入体制、
今後の進め方をお話しします。