まず クリック から 成約 まで の 接点 を すべて 列挙し 矢印 で つなぎ 滞留点 を 可視化 します。 Tally で 反応 を 受け Airtable に 蓄積し セグメント を 自動 で 付与。 ConvertKit で ニーズ 別 の メール を 送り カレンダー 予約 に 接続。 不要 な タグ は 週次で 自動 削除 し データ を 綺麗 に 保つ。 この 可視化 図 が あれば 優先順位 は 自然 に 決まり 迷い が 消えます。
言葉 は 変える と 伝わり方 が 変わります。 ヒーロー コピー を 三案 作り 流入 チャネル ごと に AB テスト。 クリック では なく 下部 スクロール や フォーム 着手 まで 計測 し 実質 的 関心 を 判断。 定性的 な 返信 も タグ で カウント し 言い回し の 微差 を 学習。 ストーリー を 変えた だけ で 返信率 が 三倍 に なった 相談屋 さん の 事例 が 示す ように 言葉 は レバー です。
毎朝 ダッシュボード の 三指標 だけ を 見ます。 新規 反応数 有効 返信率 予約 生成数。 異常値 は しきい値 アラート で 即通知。 その後 の 十分 は 一件 の 改善 を 実施。 フォーム の 選択肢 を 一つ 減らす コピー を 一文 変える ステップ メール の 順序 を 入れ替える。 小さな 改善 が 複利 で 効き 作業 は 軽い のに 進捗 は 明確 に 見えます。