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サイバー犯罪
セールスファネル内の「質の悪いリード」への対処方法

セールスファネル内の「質の悪いリード」への対処方法

ジェフリー・エドワーズ

サイバー犯罪 | 2023年7月25日

セールスファネルには多くのリードが流入して来ますが、入ってきたリードのうち実際の顧客になるのはごくわずかです。そんな状況の中、どの企業も「質の悪いリード」や「偽リード」という問題に直面し、対応に時間やリソースを取られたり、重要な指標が正しく取得できなくなっています。本記事では、質の悪いリードや偽リードの特徴や違いを知り、それらに対する効果的な戦略をご紹介します。

質の悪いリードと偽リードの違い

リードジェネレーションを担当するマーケターにとって、主要な課題の1つは「質の悪いリード」と「偽リード」を区別することです。これらのリードはどちらもセールスファネル内に存在する可能性がありますが、それぞれ異なる問題を引き起こし、それぞれの解決策が必要となります。この２種類のリードを間違えたり混同したりすると、リソースの浪費、マーケティングデータの歪み、そして効果のない販売戦略へとつながります。質の悪いリードと偽リードを誤って扱ってしまうと、マーケティングの取り組みが本来の目的から逸れ、リソースが不適切に配分されるおそれがあります。

質の悪いリード

「質の悪いリード」とは、正当な潜在顧客ではあるが、さまざまな理由から製品やサービスの購入に至る可能性が低い顧客のことを指します。「質の悪いリード」は、人口統計学的、心理学的、または行動的に理想的な顧客のプロファイルに合致していません。例えば、高単価のビジネスソフトウェアのウェブサイトに偶然訪れた十代の若者は技術的にはリードと見なされますが、ターゲットオーディエンスではなく、購入に至る可能性が低いため「質の悪いリード」として分類されます。

質の悪いリードの主な課題は、潜在的なリソースの枯渇です。これらのリードナーチャリングに費やされる時間と努力は、ほとんどリターンをもたらすことがないでしょう。さらに、質の悪いリードが多くなると、キャンペーンの効果を正しく把握するのが難しくなり、結果として誤ったマーケティングの判断を下す可能性が高まります。

緩いリード

リードジェネレーションに関する会話の中で、「緩いリード」という用語がよく出てきます。これらは通常、ファネルの上部、つまり「認知」の段階のコンテンツから来るリードで、資料をダウンロードした後、なかなかその先の段階にコンバージョンしないものです。このようなリードは質の悪いリードとして処理してしまいがちですが、「質の悪いリード」とは異なり、これら「緩いリード」は時間をかけてナーチャリングを行えば顧客になる可能性が残っています。彼らはカスタマージャーニーの初期段階にあり、まだオプションを調査し比較している可能性があります。現時点での売上には貢献しないかもしれませんが、将来的には顧客になる可能性を持っているかもしれません。

偽リード

「質の悪いリード」は最適化されていないマーケティングプログラムに伴う問題点の一つですが、さらに大きな懸念事項は「偽リード」が引き起こす深刻な問題です。「偽リード」は実際の潜在顧客ではなく、人間の活動を模倣するようプログラムされたボットや、システムのセキュリティを侵害しようとする不正ユーザーである可能性があります。例えば、購入の意図や能力がないにもかかわらず、ウェブサイトのフォームに入力し、リードジェネレーションを模倣するボットが存在するかもしれません。

偽リードの影響で、マーケティングの成果指標が不正確になり、キャンペーンが実際以上に良い結果だったかのように見せかけます。この誤ったデータに基づくと、マーケティング戦略が誤った方向へ進み、無駄な投資や努力が行われる恐れがあります。しかし、より深刻な問題は、これらの偽リードがセキュリティを脅かすことにあります。悪意のあるハッカーが関わっている場合、彼らは機密情報を盗んだり、システムの脆弱性を利用しようとするかもしれません。偽リードに関連する問題は、質の悪いリードよりも潜在的に大きな被害をもたらすため、これらを正確に認識し、対策を講じることが、ビジネスの成功とセキュリティのために非常に重要です。

2023 年における偽トラフィックの状況について学びたい方は、私たちの無料レポートをダウンロードしてください。このレポートでは、訪問者トラフィックの 11.3 %が偽物や不正であるという調査結果が示されています。

セールスファネルにおける質の悪いリードへの対処法

質の悪いリードとリードの違いを理解した上で、セールスファネルからこれらを排除するためのいくつかのテクニックとベストプラクティスを見ていきましょう。効果的な方法を取り入れることで、より質の高いリードを獲得し、ビジネスの成長を促進することができます。この記事では、セールスファネルを最適化し、不要なリードを排除するための具体的なアプローチをご紹介します。

より精緻なターゲティングとメッセージング

マーケティングで広く網を張ることは、一見効果的に見えるかもしれませんが、結果として質の悪いリードが増えることがあります。だからこそ、PPC キャンペーン、広告、ソーシャルメディア、SEO、コンテンツ戦略にわたる精緻なターゲティングを取り入れた戦略が重要になります。

例えば、高機能なデジタルアートソフトウェアを提供する企業が、「デジタルアート入門」のような基本コンテンツを使って多くの人にアピールすることはあります。このアプローチは多くのトラフィックを集めるかもしれませんが、デジタルアートに対してさほど深い関心がない多くの人々を惹きつける結果となり、その中には高機能なツールに投資する準備がない人も含まれるでしょう。

より有効なアプローチは、「デジタルポートレート用の高度なブラシ技法」や「デジタルアートにおけるレイヤーマスクの応用」など、特定のニッチに焦点を当てた詳細なコンテンツを作成することです。このようなコンテンツは、本格的なソフトウェアに関心のある熱心なデジタルアーティストを惹きつける可能性が高くなります。

広告や PPC キャンペーンを効果的にターゲティングするには、視聴者の人口統計、興味、行動パターンを考慮することが重要です。例えば、デジタルアートソフトウェアの会社が Google Ads でキャンペーンを行う場合、「プロフェッショナルなデジタルアート技法」や「上級デジタルペインティングツール」を検索するユーザーをターゲットに設定できます。また、ソーシャルメディアの広告では、デジタルアートに関心のあるインフルエンサーやグループのメンバーに焦点を当てることが有効です。

SEO 戦略では、「プロ向けデジタルアートソフトウェア」や「高機能なデジタルペインティングツール」といった、ターゲット顧客が検索しそうなキーワードのターゲティングが重要です。こうすることで、潜在顧客がこれらのキーワードで検索したときに、検索結果に貴社のビジネスが表示される可能性が高くなります。

リードクオリフィケーションプロセスの改善

リードの中には、高いコンバージョン率を持つものもあれば、初期の関心があっても製品やサービスに合わない可能性のあるものも含まれます。これらのリードを効果的に分析し、購買への転換が期待できるリードを識別する過程をリードクオリフィケーションと呼びます。

リードクオリフィケーションにおいては、企業データに依存することが一般的です。このデータは、企業の所属業界、規模、位置、収益などを含み、その潜在顧客のニーズに関する重要な情報を提供します。たとえば、高度な CRM ソフトウェアを販売する場合、多くの従業員を持つ大企業は、小規模なローカルビジネスよりも価値のあるリードである可能性があります。

もう一つの広く採用されているリードクオリフィケーションの方法として、BANT フレームワークがあります。これは、予算（Budget）、権限（Authority）、ニーズ（Need）、タイミング（Timing）を基準にリードの価値を評価する簡潔で有効なアプローチです。たとえば、リードが製品の予算を持っているか、購入決定の権限があるか、製品が必要か、そして購入のタイミングが適切かなどを問いかけます。

企業データと BANT フレームワークを用いたリードクオリフィケーションプロセスの改良は、低品質なリードと見込みのあるリードを区別するのに効果的です。この手法を取り入れることで、営業チームは時間をより賢く使い、マーケティングチームはターゲットとメッセージングの戦略をより精密に調整できるようになります。

リードナーチャリング

「曖昧な」リードを扱う際、リードナーチャリングはセールスプロセスの不可欠な部分です。リードナーチャリングの基本は、これらのリードに有用で関連性のある情報を提供し、セールスファネル内での前進を促進することにあります。

効果的なリード育成のプロセスでは、リードの関心や購入プロセスの各段階に応じた、一貫性のあるパーソナライズされたコミュニケーションが欠かせません。これには、メールマーケティング、ターゲットを絞ったコンテンツの提供、ソーシャルメディア上でのやり取り、または直接的なアプローチなどが含まれます。

例として、プロジェクト管理ソフトウェアを販売する会社のリードナーチャリングのパスを考えてみましょう。

初期のエンゲージメント：リードがあなたのウェブサイトから「プロジェクト効率の改善方法」というタイトルの電子書籍をダウンロードする場合、これは彼らがプロジェクト管理の改善に関心を持っていることを示しています。

フォローアップコミュニケーション：ダウンロードに対して、お礼のメールを数日後に送信し、その中で「より効率的なプロジェクト管理のための 5 つのツール」について詳しく解説するブログ記事を提供します。

教育的なコンテンツ：ブログ記事を読んだリードに対して、その後数週間にわたってプロジェクト管理効率化の詳細情報を伝える一連のメールを送ります。このコミュニケーションには、あなたのソフトウェアが他の企業の効率をどのように向上させたかの事例研究、製品の使い方を紹介するウェビナー、業界トレンドに関するホワイトペーパーが含まれています。

製品に特化した情報：リードとの関与が進むにつれ、製品に関連するコンテンツを紹介します。この中には、ソフトウェアのデモ動画、顧客事例、製品ガイドなどが含まれています。

取引の成立：十分な情報と価値を提供した後、最終的には直接のオファーを提示する時期がやってきます。これには無料トライアルの提供、製品割引、または営業担当者との個別相談の機会が含まれています。

偽リードへの対処方法

質の悪いリードの対処方法については上記に説明した通りですが、より深刻な問題である偽リードの認識も不可欠です。これらの詐欺的な要素がデータを歪めてリソースを浪費するのを避ける方法を見つけることが不可欠です。

CAPTCHA の実装

CAPTCHA（完全自動公開チューリングテスト）は、ウェブサイト上で自動化されたボットによる特定のアクション、例えばフォームの送信、購入プロセスの完了、アカウントの作成などを阻止するためのセキュリティ手段です。

Google の ReCAPTCHA は、CAPTCHA のアイデアをさらに発展させたもので、リスク評価エンジンと適応型 CAPTCHA 技術を使って、サイト訪問者の行動を分析し、彼らがボットか人間かを見分けます。この方法では、ユーザーが「私はロボットではありません」というチェックボックスをマークしたり、画像の中から特定のアイテムを選ぶよう要求されることがあります。

無料で利用でき、設定も簡単でメンテナンスもほとんど必要ないこのサービスは、セールスファネルへの簡易ボットや質の悪いリードの流入を抑制するコスト効果の高い手段として役立ちます。

しかし、このようなツールはユーザー体験に悪影響を及ぼすという欠点があります。例えば、交通信号や消火栓、自転車などの粗い画像の識別や、歪んだテキストの解読を求められると、ユーザーはプロセスを面倒で煩わしいと感じる可能性があります。特に、小さなスクリーン上で CAPTCHA を操作するのが難しいモバイルユーザーにとっては、誤ってボットと識別される偽陽性のリスクが高く、サイト離脱を引き起こす可能性があります。

また、ReCAPTCHA は多くのボットにとって障害になるものの、すべてのボットに対して効果的な訳ではありません。進化した AI は既に CAPTCHA パズルを解くことができ、より高度なボットは CAPTCHA 解決サービスへと問題を転送する可能性があります。この状況では、クリックファームで働く実際の人間がボットの代わりに CAPTCHA を解くことで、ボットと人間の区別を目指すテストを回避します。

そのため、ReCAPTCHA は偽リード対策における効果的なツールの一つである可能性がありますが、ユーザー体験への影響と、高度なボットやボットネットワークに対して持つ限界を見極めることが重要です。ReCAPTCHA だけに頼ることは、十分な対策ではないかもしれません。

ダブルオプトインプロセスの検討

ダブルオプトインプロセス、またはメール確認プロセスは、実際のユーザーと自動ボットの区別に役立つもう一つの方法です。このプロセスでは、ユーザーがフォームにメールアドレスを記入すると確認用のメールが送信されます。そのメールに含まれるリンクをクリックする必要があり、これによってメールアドレスの正確性と手続きの継続意志が確認されます。ボットがメールアカウントにアクセスしリンクをクリックすることは難しいため、この二段階プロセスはボットを阻止するのに効果的です。

ダブルオプトインはボットに対しては効果的な保護を提供しますが、ユーザー体験の観点では特有の課題をもたらします。ユーザーはメールを確認し、確認リンクをクリックする追加のステップを踏む必要があるため、プロセスに不便を生じさせます。彼らはサイトを離れてメールをチェックし、リンクをクリックしてからサイトに戻る必要があります。

結果的に、多くのユーザーがこの段階で手続きを中止するリスクが高まります。気が散ること、追加ステップの面倒さ、または単に確認プロセスを完了するために戻ることを忘れることが原因で、当初興味を持っていた人々もビジネスにとっての損失となるリードを失うことがあります。

そのため、ダブルオプトインやメール認証は、偽リード対策に役立つツールではあるかもしれないが、慎重に使用することが重要です。特にアカウント作成やパスワードリセットのような、より機密性の高いプロセスでこの方法を採用することをお勧めします。これにより、ユーザーのデータ保護を確保しながら、本物のリードがスムーズに手続きを進める体験を提供するバランスを取ることが可能です。

ボットトラップの検討

ハニーポットやボットトラップは、自動化されたボットを誘い込んで検出し、ブロックすることを目的とした、隠れたセキュリティ戦略です。

ハニーポット技術は、人間とボットのウェブページへのアクセス方法の違いを利用します。この技術によるハニーポットフィールドは人間には非表示でボットには表示される特別なフォームフィールドで、ボットはそれを普通のフィールドと間違えて入力しますが、人間はそれを見ることがありません。データがこのフィールドに含まれている場合、それはボットによるフォーム送信の明確な証拠で、その送信はフラグが立てられるか、無効にされます。

ハニーポットフィールドを人間のユーザーに見えないようにする方法には、背景と同じ色の CSS を使うか、画面外に配置することが挙げられます。ただし、一部の高度なボットはハニーポットを検出できるため、の手法は包括的なセキュリティ戦略の一環として利用することが重要です。

ボットトラップはハニーポットと同様に、動作中のボットを検出するために作られています。ボットトラップは通常隠された要素ではなく、人間にとっては簡単だがボットにとっては失敗する可能性のある課題を含んでいます。これは、単純な計算問題や論理的な質問であることが多いです。ハニーポットとは逆に、ボットトラップには空白のままにすべきフィールドが含まれており、ボットは自動的にすべてのフィールドを埋める傾向があるため、それによってボットを検出することができます。

レート制限の検討

レート制限は、ウェブサイトやアプリケーションがリソースを保護し、全てのユーザーへのサービス提供を継続するために使用する一般的な防衛策です。この技術は特定の時間枠内で、ユーザーや IP アドレスがサービスに対して行うリクエストの数を制限する技術であり、目的はシステムへのリクエストの過負荷によるサービスの低下や拒否、ウェブスクレイピングやその他の自動化された悪意のある行為を防ぐことにあります。

レート制限はサーバー側で実施される技術です。これには、Node.js の「express-rate-limit」や Python の「Django Ratelimit」などのミドルウェアを使用することが含まれます。これらのミドルウェアは、受信したリクエストの IP アドレスを特定し、設定された期間内に各 IP アドレスからのリクエスト数をデータベースで記録します。

リクエスト数が設定された上限を超えた場合、ミドルウェアはその IP アドレスからの新しいリクエストをブロックし、レート制限がリセットされるまで待機します。この状況は、クライアント（またはボット）へ「HTTP 429 リクエストが多すぎます」というレスポンスを送ることで通知されます。

例えば、1 時間に 1 つの IP アドレスから 10 回のフォーム送信を許可するレート制限ルールを設定したと仮定しましょう。その場合、ボットが大量のリクエストを送信しようとした場合、リクエストを 10 回送信するとレート制限がリセットされるまでブロックされます。そのため、サイトへの大量のフォーム送信を行うボットに対する有効な対策となります。

レート制限を実施するにあたっては、慎重な戦略立てが求められます。ボットの防止はもちろん、合法的なユーザーの体験に悪影響を与えないよう適切なレート制限の設定が重要です。あまりに厳格なレート制限は、正当なユーザーを誤ってブロックする可能性があります。これを避けるために、自社の IP アドレスなど、明確に正当なユーザーの IP アドレスをホワイトリストに登録し、レート制限から除外することを検討してください。

レート制限は非常に効果的なツールですが、全ての問題に対する解決策ではありません。高度なボットは IP アドレスを変えてレート制限を回避することが可能ですので、CAPTCHA やボットトラップなどの他の手段と併用することが一般的です。これにより、偽リードに対するより包括的な保護を実現できます。

レート制限の使用によって、サービスやウェブサイトの使い方をより効果的に管理し、アクセスのブロックや制限を設定することが可能になります。これは、サービスが正規のユーザーに対して常にアクセス可能で信頼性の高いものであることを保証するのに役立ちます。

Sign-up & Lead Protection（SLP）でセールスファネルを守る

本記事で紹介された戦略は偽リードに対処するのに効果的ですが、導入に時間がかかることがあり、ユーザー体験に悪影響を与える可能性があるほか、高度な脅威を見落としてしまうおそれもあります。加えて、これらの対策は IT 部門に余計な負担をかけることがあるため、これらの問題を軽減する最善の方法は、包括的な詐欺やボット検出ツールを使用することです。

CHEQ の「Sign-up & Lead Protection」(SLP) は、セールスファネルにおける偽リードの生成をもたらす詐欺行為や自動化された活動からの保護を目的として特別に設計されています。CHEQ の「On-Site Security」の一環として、ユーザーがサイトにアクセスしてフォームを送信するまでの過程で複数のサイバーセキュリティチャレンジを行います。

CHEQ SLP はリアルタイムで動作し、行動パターンやメールアドレス、電話番号などのデータ入力を真正性に基づき評価します。フォーム送信が無効とみなされる場合、それをセールスファネルから取り除くか、または検出されたデータ、リスクスコア、特定された脅威のタイプ、推奨される行動に関する情報と共にマークすることができます。

CHEQ SLP をリードジェネレーションのプロセスに組み込むことにより、時間、リソース、および広告予算を実際のリードナーチャリングに集中させることができます。これにより、コンバージョン率を高め、ビジネスの成長を加速させることができます CHEQ SLP を利用してリード生成プロセスを守り、セールスファネルから偽リードを除外することは、大きな一歩となります。