株式会社renue
renueについて
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マーケティングファネルとは？
本記事では、認知/検討・購入と購入後の接点を段階で整理し、対象人数や行動を確認する図式をマーケティングファネルと呼びます。漏斗状の幅は段階間の減少を表す整理例で、すべての顧客が順番に進み必ず人数が減る法則ではありません。電通の解説はAIDMA/AISAS等の行動モデルを漏斗型で考える分析と、心理/行動のモデルそのものを分けています。
各段階の計測条件を決めて離脱/未計測を分け、どの仮説を検証するかの優先順位を考える本記事の案です。可視化しただけで原因や最適な配分が確定するとはしません。
本記事で使う3つの整理
1. パーチェスファネル（購買ファネル）
本記事の購買側は認知→興味→比較/検討→購入を上から下に置き、購入に向けて狭くなる逆三角形の整理例です。AIDMAの5要素やAISASと同一の段階数ではありません。電通の説明はAIDMAの5要素をAttention/Interest/Desire/Memory/Actionとしています。ここでは初出の提唱者・年代やファネル自体の提唱年は示しません。「最も基本」「ファネルはAIDMAから生まれた」と歴史上の唯一の関係を断定しません。
| 段階 | ユーザーの状態 | 主な施策 |
|---|---|---|
| 認知（Awareness） | 商品・サービスの存在を知る | SEO、SNS、広告、PR（本記事の施策候補、成果保証ではない） |
| 興味（Interest） | 関心を持ち情報収集を始める | コンテンツマーケティング、メルマガ（本記事の施策候補、成果保証ではない） |
| 比較・検討（Consideration） | 複数の選択肢を比較する | 事例紹介、比較コンテンツ、ウェビナー（本記事の施策候補、成果保証ではない） |
| 購入（Purchase） | 購買を決定する | LP最適化、クーポン、無料トライアル（本記事の施策候補、成果保証ではない） |
2. インフルエンスファネル
本記事の購入後は、購入側の狭い頂点から継続→紹介/発信の側へ広がる三角形として扱います。FAQも「三角形」にそろえ、購買側の逆三角形と区別します。幅は関係/情報伝搬の広がりを表す整理例で、継続顧客の人数が自動的に増える意味ではありません。
| 段階 | ユーザーの状態 | 主な施策 |
|---|---|---|
| 継続（Retention） | 商品・サービスを使い続ける | カスタマーサクセス、オンボーディング（本記事の施策候補、成果保証ではない） |
| 紹介（Referral） | 他者に紹介する | 紹介プログラム、NPS調査（本記事の施策候補、成果保証ではない） |
| 発信（Advocacy） | SNSや口コミで発信する | UGCキャンペーン、ファンコミュニティ（本記事の施策候補、成果保証ではない） |
3. ダブルファネル
購買側の逆三角形と購入後の三角形を購入側の頂点で接続する、本記事の砂時計型の整理例がダブルファネルです。獲得と継続/紹介の接点を一緒に点検する候補で、導入だけでLTVが最大になるとはしません。ファネルの利用動向は、対象市場・企業・調査時点・利用の定義をそろえて資料を確認します。電通グループは2026年9月に循環型のAIJESを提唱し、AISASとの並走も想定しており、一社の新モデル発表を全市場のダブルファネル普及証拠に代用しません。
代表的な購買行動モデル
| モデル | 構成 | 提唱者・参照する説明 | 特徴 |
|---|---|---|---|
| AIDMA | Attention→Interest→Desire→Memory→Action | 行動モデルの解説を参照。初出の提唱者・年代は示さない | 心理/行動の整理と本記事の購買4段階は別 |
| AISAS | Attention→Interest→Search→Action→Share | 電通：2004年提唱（原2005年を訂正） | 検索/共有を含む行動モデル。本記事の5業務段階と別 |
| ULSSAS | UGC→Like→Search1（SNS）→Search2（検索エンジン）→Action→Spread | ホットリンク：2019年から提唱との自社発表 | UGCが起点の循環/フライホイール。全顧客の必須順序ではない |
| AARRR | Acquisition→Activation→Retention→Referral→Revenue | 500 Startupsの2016年公式説明参照 | 獲得/初回体験・再訪/紹介・収益化を測る整理。本記事の心理段階と別 |
マーケティングファネルの設計方法【5ステップ】
ステップ1：ゴール（KPI）の設定
本記事の設計案は対象売上/顧客とCVの定義、単価/費用・期間を先に決め、同じ対象群の転換率の仮定で必要なCV/リードや接点数を逆算することです。実測と仮定を分け、AI生成の人物像は顧客調査で確認した事実とはしません。次の一般的な原プロンプトは検討の出発点として保持します。
ステップ2：ペルソナの策定
ターゲット顧客の代表的な人物像を設定。AI活用：ChatGPTに「○○業界の○○担当者のペルソナを作成して」と依頼。
ステップ3：各段階の施策を設計
- 認知：SEO記事、SNS投稿、Web広告、PR
- 興味：ブログ、メルマガ、ウェビナー、ホワイトペーパー
- 比較・検討：事例、比較表、デモ、無料トライアル
- 購入：LP、キャンペーン、限定オファー、チャットサポート
- 継続・推奨：カスタマーサクセス、紹介プログラム、コミュニティ
ステップ4：各段階のKPIを設定
| 段階 | KPI例 |
|---|---|
| 認知 | PV数、インプレッション数、新規ユーザー数。対象/母数・期間を定義して確認する候補 |
| 興味 | メルマガ登録数、資料DL数、滞在時間。対象/母数・期間を定義して確認する候補 |
| 検討 | デモ申込数、お問い合わせ数。対象/母数・期間を定義して確認する候補 |
| 購入 | CV数、CVR、CPA。対象/母数・期間を定義して確認する候補 |
| 継続 | 解約率、NPS、リピート率。対象/母数・期間を定義して確認する候補。NPSと実際の解約/リピートを同一指標にしない |
ステップ5：データ分析→改善
GA4のファネル探索は設定したイベント/ディメンションの条件・順序で計測します。開いたファネルは途中から、閉じたファネルは最初からの参加で、途中の手順を飛ばすと後段に数えられず、期間内の初回の一連の行動を集計します。分析案として、母数/期間と識別・直接/間接の順序/時間条件をそろえ、未計測と離脱を分けます。Measurement Protocolはタグ計測を補完してサーバー/オフラインイベントを送る方式で、CRMの商談/継続が設定なしで自動的に全段階へ入るものではありません。探索から保存するファネルレポートは編集者/管理者の権限が必要で、保存後の探索変更は連動しないという条件も確認。CRM/MAとの識別・イベント定義/連携と利用条件を確認してください。
AI時代のマーケティングファネル
ファネルが「古い」と言われる理由
原SNSで見かける→検索→別商品検索→UGC→再検索→購入という流れは非直線的な経路の例として保持。2026年の全利用者に同じ行動があるという実測ではありません。段階を戻る/飛ぶ経路も観察し、ファネルだけで行動の全体を説明しない設計案です。
ファネルが依然として有効な理由
本記事の段階整理は、接点や計測の不足を点検する道具の候補です。AISASは電通が2004年に提唱したと同社が発表しており、原表の提唱年2005年を訂正します。ホットリンクはULSSASを2019年から提唱していると案内し、UGC/Like・SNS検索/検索エンジン検索・Action/Spreadの循環をフライホイールと説明しています。500 Startupsの2016年公式記事は、同社が使うDave McClureのAARRRとしてAcquisition→Activation→Retention→Referral→Revenueを示す顧客行動/測定の整理で、全てを同じ漏斗形/心理段階へ対応させません。
AIによるファネル最適化
- 認知段階：原AIでSEO記事/投稿・広告素材を制作する案。事実/権利・出典と表示を確認し、制作/確認の総工数と効果を実測する
- 検討段階：原チャット応答/個別コンテンツ配信は設計候補。情報源/対象と計測・人への連絡を用意し、即時の正答を保証しない
- 購入段階：原LPのA/Bテスト/オファー提案は設計候補。同条件の対照/期間と母数・費用をそろえ、最適化/高速化を保証しない
- 継続段階：原解約予兆の推定/対応は設計候補。CRM等の実データ/識別・時点と誤判定/結果を検証し、AI導入だけで自律対応/解約抑制が完成するとはしない
まとめ
3種類と5ステップは本記事の設計用の整理です。購入後の三角形/ダブルファネルは本文とFAQで同じ説明にそろえ、AIDMA/AISAS・ULSSAS/AARRRの出典と段階/循環を区別します。5つの業務段階への整理は検討案で、GA4の設定済み行動とCRM/MAで管理する商談/継続を照合してください。低い転換率だけで優先施策/原因を決めず、未計測・対象差/母数と総費用や顧客の声を確認して仮説を比較する案です。全市場での普及率やモデルの歴史的初出を示すものではありません。
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AI活用の相談前に確認すること
相談時は対象顧客/売上・購入後を含む目的と期間、各段階の定義/母数、GA4で取得する行動とCRM/MAの商談・継続データ、識別/連携と未計測の範囲、AI提案や変更を確認する担当と総費用を共有してください。