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株式会社free web hope

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業界動向や社会トレンドに合わせた広告クリエイティブ改善と、地域データの統計分析を用いて、来店型保険ショップの相談数を2.5倍、広告CPAを70%改善！

与件内容 業界・商材

保険
目的

店舗数増加に伴うリード獲得の増加 ・高騰するCPAの改善
KPI

保険相談の申込件数、申し込み単価
実施内容 媒体

検索・ディスプレイ
予算

数千万円
ターゲット

toC、保険選びをしている方
配信期間

約半年間の期間で実現

依頼主が抱えていた課題

事業拡大や店舗数の増加に伴い、従来の新規顧客の獲得数にブレイクスルーを起こす必要があった。

実施内容の詳細（工夫した点など）

1つ目のポイントは機械学習に頼り過ぎなかったこと。
近年の広告運用では、AIがデータを分析し、自動で配信広告の選定や入札調整をおこなう
効率的なスタイルが主流になりつつあるが、過去にキーワードや店舗により成果のばらつきが見られた。
そこで今回は過去の広告成果データと店舗における駅からの距離、周辺エリアの競合数・人口データを用いて
店舗ごとの成果傾向を統計分析を用いて明らかにし、キャンペーン構造を最適化し改善した。

2つ目のポイントは、保険業界の市場動向や社会トレンドにもとづき、広告クリエイティブを改善し続けたこと。
広告の成果は、他社の保険商品の販売状況やお客様のニーズの変化により変動する傾向にあった。
例えば、「物価高」というキーワードの検索ボリュームが前年度比約300%増加。
このことから固定費の見直しや節約が人々の関心を集めていると予想し、
社会的なニーズに最適化したクリエイティブを制作。結果申込数の増加につながった。

その他（コミュニケーションで意識した点など）

週1回以上の打ち合わせでの進捗共有や、チャットでの素早いレスポンスも心掛け、
先方からも「非常に心強かったです」とのお声をいただきました。

改善できたKGI・KPI

  • 保険相談の申込件数が約2.5倍
  • 運用広告のCPA（顧客獲得単価）が約70%改善

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