問い合わせしなかった顧客は何者か？非CVユーザー分析で見つける潜在ニーズと改善機会

展示会のブースに立ち寄った人なら、目の前で会話できます。ところが、Webサイトに来て問い合わせせず帰った人は、何を探していたのか分かりにくいものです。

サイトのCVRが2％なら、残る98％は必ずしも「見込みがない人」ではありません。情報収集中、社内稟議のための資料確認、代理店との比較など、問い合わせ以外の目的を持っていた可能性もあります。CVした人だけを見ていると、見込み顧客の全体像を見落とすかもしれない。 それがこの記事の出発点です。

Mia（ミア）「サイトに来たのに、問い合わせしない。つまり興味がなかった？」

iM（アイム）くん「そう決めるのは早いよ！何を確かめに来たかによって、次の接点も変わるはずなんだ。」

Mia（ミア）「理由を知らないのに、理由を決めつけないことね。」

なぜ多くの来訪者は問い合わせしないのか

サイトを訪れる理由は一つではありません。価格を調べる、導入事例を読む、上司に共有するURLを探す、代理店へ相談する前に仕様を確認する、といった行動もあり得ます。

このうち「実際にそうだった」と分かることと、「そうかもしれない」と想定することは分ける必要があります。CVしなかったという事実だけで、購入意欲が低いと判断しない姿勢が重要です。

CVした人の分析は重要です。どんな流入が成果につながったか、どのページが効いたかを把握できます。ただし、CV群だけでは、問い合わせの直前で迷った人や、別の購買経路を選んだ人の特徴は見えません。

例えば、広告配信対象をCV群の特徴に寄せ続けると、既存の顧客像と似ている人に対象が偏るおそれがあります。潜在顧客や将来の検討層を取りこぼしていないかという視点が必要です。

Mia（ミア）「CVした人に似た人を探せば、効率的でしょう？」

iM（アイム）くん「効率化には役立つことがあるね。でも新しい需要を見つけたいなら、非CV群との違いや共通点も見たいんだ。」

GA4では、ページ表示、ボタンクリック、フォーム開始・送信などの行動をイベントとして計測できます。フォームの開始・送信イベントは拡張計測機能で取得できる場合がありますが、サイトの実装によって計測状況が異なるため、動作確認が必要です。

GA4で把握できる例：流入元、閲覧したページ、フォームまでの遷移、送信に至ったか。

GA4だけでは確定できない例：訪問者の本当の購買目的、他社での比較状況、離脱した感情的理由。

なお、GA4にメールアドレスや氏名など、個人を特定できる情報（PII）を送信しないことが必要です。

外部データは、サイト内の行動だけでは見えない属性や興味関心の傾向を補完する選択肢です。インティメート・マージャーのIM-DMPなどを活用し、CV群と非CV群にどのような特徴差があるか分析することで、次に検証すべき仮説を発見できる可能性があります。

以下は説明用の架空ケースであり、実測成果ではありません。

法人向け設備サービスのWebサイトで、仕様ページを見た後にフォームを開かず離脱した企業が多いとします。もし外部データから、非CV群に設備更新以外の周辺テーマへの関心が相対的に強い傾向が見つかれば、「商品単体の説明よりも、導入手順や稟議資料が必要なのでは」という仮説を作れます。

ただし、外部データはその企業の真意や、訪問した担当者個人の心情を直接証明するものではありません。傾向の差から仮説を立て、追加の行動データや顧客の声で確かめることが大切です。

Mia（ミア）「閲覧傾向が違ったら、それが離脱の原因？」

iM（アイム）くん「原因とまでは言えないよ。まず『求める情報が違うかもしれない』と仮説にして、ページの改善や聞き取りで確かめるんだ。」

Mia（ミア）「相関から因果へ飛ばない。大事な一線ね。」

分析レポートを作るだけでは、顧客理解は成果に変わりません。発見した特徴を次の施策につなげます。