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神戸北野サッスーン邸
-WEB広告運用改善
# Overview
神戸の結婚式場「神戸北野サッスーン邸」のWEB広告運用改善プロジェクト。前任者の運用を引き継ぎ、過去データの徹底分析から問題を発見し、戦略を再設計。AI（Claude/Notion AI）を活用した競合分析とペルソナ設計により、広告運用の抜本的な改善を提案しています。
# Challenge
前任者による広告運用では、レポートを見て「いいですね」とコメントするのみで、具体的な分析や改善提案がありませんでした。
その結果、集客状況がずっと悪い状態が続いていました。 私が新たな担当となったタイミングで、広告運用の本質的な問題を発見し、改善する必要がありました。
roll
=
{
Strategy Design
:
’広告戦略設計’
,
Data Analysis
:
’データ分析’
,
AI-Powered Analysis
:
’AI活用分析’
,
Improvement Proposals
:
’改善提案’
,
LP Design
:
’ブランディングLP設計’
,
}
# Process
- 過去データの徹底分析
前任者が残した過去の広告レポートを全て洗い出し、詳細に分析しました。
**分析対象**：
- Instagram広告のパフォーマンス
- Google広告（リスティング）のパフォーマンス
- ターゲティング設定
- ランディングページの遷移先 - CTR、CVR、CPAの推移
- 問題の発見
データ分析の結果、2つの重大な問題を発見しました。
問題1：ターゲティングが広すぎる
- 予算を無駄に消耗していた
- ターゲット層が明確でなく、CPAが高騰
問題2：Instagram広告の目的がズレている
- 認知施策と言いながら、実際は刈り取り目的だった
- キャンペーンLPや公式サイトのフェアページに直接誘導
- ブランド認知が不十分なまま、コンバージョンを狙っていた
結果：
- Instagram広告の効果が低い
- リスティング広告のブランド検索が少ない
- 全体的なコンバージョン率が低い
- AI活用による戦略再設計
Claude/Notion AIを活用した分析：
- 競合他社の広告戦略を分析
- ペルソナを再設計
- カスタマージャーニーマップを作成
新たな戦略：「認知→ブランド検索→CV」の二段階モデル
# Key Results
CTR（クリック率）：2-3%
- 業界平均（1-1.5%）の約2倍
- データドリブンな企画とクリエイティブの連動により実現
ワンストップ運用の効果：
- 戦略とクリエイティブのズレを最小化
- 高速PDCAサイクルで、毎月改善を継続
- クライアントとの信頼関係を構築
**従来のモデル（問題あり）**：
Instagram広告 → 公式サイト/フェアページ → CV（失敗）
新しいモデル（改善案）**：
nstagram広告 → ブランディングLP → ブランド認知 ↓ Google検索（ブランド名） ↓ リスティング広告 → 公式サイト → CV
# Proposed Improvements
- ペルソナとカスタマージャーニーの再設計
ターゲットを明確化：
- 年齢層、興味関心、行動パターンを詳細に設定
- ブライダル施設の選択プロセスを分析
- Instagram広告の目的を「認知」に特化
従来：公式サイト/フェアページに直接誘導
改善案：ブランディングLP専用に設計
ブランディングLPの役割：
- 施設の魅力を伝える
- ブランド名を覚えてもらう
- Google検索を促す
- リスティング広告で「刈り取り」
ブランド検索キーワードで刈り取り：
- ブランド認知後、検索してきたユーザーをコンバージョンに導く
# Key Approach
データドリブンな問題発見：
- 過去データを徹底的に分析し、問題の本質を発見
AI活用による戦略設計：
- Claude/Notion AIを活用し、競合分析とペルソナ設計を高速化
二段階モデルの構築：
- 「認知→ブランド検索→CV」の流れを設計
- Instagram広告とリスティング広告の役割を明確化
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神戸北野サッスーン邸
-WEB広告運用改善
# Overview
神戸の結婚式場「神戸北野サッスーン邸」のWEB広告運用改善プロジェクト。前任者の運用を引き継ぎ、過去データの徹底分析から問題を発見し、戦略を再設計。AI（Claude/Notion AI）を活用した競合分析とペルソナ設計により、広告運用の抜本的な改善を提案しています。
# Challenge
前任者による広告運用では、レポートを見て「いいですね」とコメントするのみで、具体的な分析や改善提案がありませんでした。
その結果、集客状況がずっと悪い状態が続いていました。 私が新たな担当となったタイミングで、広告運用の本質的な問題を発見し、改善する必要がありました。
roll
=
{
Strategy Design
:
’広告戦略設計’
,
Data Analysis
:
’データ分析’
,
AI-Powered Analysis
:
’AI活用分析’
,
Improvement Proposals
:
’改善提案’
,
LP Design
:
’ブランディングLP設計’
,
}
# Process
- 過去データの徹底分析
前任者が残した過去の広告レポートを全て洗い出し、詳細に分析しました。
**分析対象**：
- Instagram広告のパフォーマンス
- Google広告（リスティング）のパフォーマンス
- ターゲティング設定
- ランディングページの遷移先 - CTR、CVR、CPAの推移
- 問題の発見
データ分析の結果、2つの重大な問題を発見しました。
問題1：ターゲティングが広すぎる
- 予算を無駄に消耗していた
- ターゲット層が明確でなく、CPAが高騰
問題2：Instagram広告の目的がズレている
- 認知施策と言いながら、実際は刈り取り目的だった
- キャンペーンLPや公式サイトのフェアページに直接誘導
- ブランド認知が不十分なまま、コンバージョンを狙っていた
結果：
- Instagram広告の効果が低い
- リスティング広告のブランド検索が少ない
- 全体的なコンバージョン率が低い
- AI活用による戦略再設計
Claude/Notion AIを活用した分析：
- 競合他社の広告戦略を分析
- ペルソナを再設計
- カスタマージャーニーマップを作成
新たな戦略：「認知→ブランド検索→CV」の二段階モデル
# Key Results
CTR（クリック率）：2-3%
- 業界平均（1-1.5%）の約2倍
- データドリブンな企画とクリエイティブの連動により実現
ワンストップ運用の効果：
- 戦略とクリエイティブのズレを最小化
- 高速PDCAサイクルで、毎月改善を継続
- クライアントとの信頼関係を構築
# Proposed Improvements
- ペルソナとカスタマージャーニーの再設計
ターゲットを明確化：
- 年齢層、興味関心、行動パターンを詳細に設定
- ブライダル施設の選択プロセスを分析
- Instagram広告の目的を「認知」に特化
従来：公式サイト/フェアページに直接誘導
改善案：ブランディングLP専用に設計
ブランディングLPの役割：
- 施設の魅力を伝える
- ブランド名を覚えてもらう
- Google検索を促す
- リスティング広告で「刈り取り」
ブランド検索キーワードで刈り取り：
- ブランド認知後、検索してきたユーザーをコンバージョンに導く
# Key Approach
データドリブンな問題発見：
- 過去データを徹底的に分析し、問題の本質を発見
AI活用による戦略設計：
- Claude/Notion AIを活用し、競合分析とペルソナ設計を高速化
二段階モデルの構築：
- 「認知→ブランド検索→CV」の流れを設計
- Instagram広告とリスティング広告の役割を明確化