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サービスの良さや特長だけではない、製品を売り一辺倒にするのではない、顧客にどう気付きを与えるか、
どう行動させるか、が大事。実はこれが集客・販促・営業マーケティングの原点。

01ダイレクト・レスポンスマーケティング(DRM)とは?

ユーザを行動・アクションに結び付けること

DRM=ダイレクトレスポンスマーケティングを、弊社にて特別な定義はしませんが、いずれにしてもとても伝統的で本流の集客や営業スタイルだといえます。もっと本質的なところで言えば、売るためのピュアなトークや顧客へのアプローチであり、マーケティング手法といっても徹底したデータ管理や統計理論の分析の下、それだけで実践していくものではありません。
しかしながら一方でこのDRMは、不特定へのバラマキや大衆への仕掛けではなく、ターゲットユーザの絞込みや特定ユーザへのダイレクトなアプローチであり、いかにそのユーザーに提供側が意図するアクションをさせるか、次の行動に導くか、そこはまさにダイレクトレスポンスたる所以です。

人間臭いマーケティング施策

ワントゥーワンな人と人のコミュニケーションのように人間臭く、人々のインサイト(ホンネ)や深層心理に深く切り込む、マーケティング手法です。
ともすれば、このダイレクトレスポンスマーケティングというのは、従来の投網にかけるマス広告やプロモーションの在り方に、言わばアンチテーゼを唱える広告手法なのかもしれません。

02リアルのDRM

DMやショップチャンネルが代表格

一般的にリアルの領域DRMの代表格として、ダイレクトメール=DMがあります。たまたまDRMと表現が似ていますが、似て非なるものですが、広義ではダイレクトメールもDRMの傘下に入るものとお考えください。ただリアルDRMとしては、このダイレクトメールがまさに代表格です。
その他にオムニマーケティングといわれるTVのショップチャンネル、アスクル、ネスレ、ベネッセ、マクドナルドなどがその代表例です。

気配り・おもてなしのダイレクトメール

このDRMのダイレクトメールは、不特定のバラマキや大衆への総花的な仕掛けではなく、ターゲットユーザの絞込みや特定ユーザへのダイレクトなアプローチとなります。
このリアルコミュニケーションのダイレクトメールは、顧客リストや特定名簿から配信しますが、一般的な不特定に送るDMとは、そのプロセスに大きな違いがあります。昨今のDMでは、費用対効果を求めることから、成果重視主義をとる主催者が多くなってきています。
では何が異なるのか、企業に送るダイレクトメールの封書に対し、

  • ポストに入っているDM封書が、社内で対象者のデスクにいかに確実に届けられるか?
  • 届けられたDM封書が、そのままゴミ箱行きにならないよう、対象者が確実に開封させることができるか?
  • 開封後、案内状、パンフレット、リーフレットなど最初にどんなコピーや表現にすると、全体に眼を通してくれるか?
  • 一定の理解や興味を喚起できたら、次にユーザにどうアクションさせたいか?
    ⇒電話、Webサイト誘導、アンケート返信、メール、FAX等

このようにきめ細かなユーザの行動や心理状況を想定しつつ、細部に神経を払う、まさに気配りとおもてなしのDMツールを作成します。
ここからおわかりの通り、一般的なマーケティングの在り方が、製品やサービスの良さやウリを伝えるのに対して、ダイレクトレスポンスマーケティングでは、どうすればユーザが行動を起こしてくれるか、ここに力点を置いたマーケティング手法だといえます。

リアル+NETのダイレクトメール

その他にも店頭チラシの告知でその日の割引や会員特典から、スマホ登録でWebサイトへ誘導し、メルマガにてユーザとの関係性を維持すること、そこからさらに次の購入、次の来店へと誘導するプロセスです。このメルマガ配信もNETでのダイレクトメールですが、リアルとは異なり、ターゲットユーザとの関係性を継続化させるメリットがあります。言い換えれば継続化させることに意義ありで、その間様々な情報配信、ユーザとのコミュニケーション機会の形成が可能となります。
ユニクロやGAPなどのアパレル系やファミレス、牛丼チェーン、居酒屋チェーンなどがこの代表的例です。

03NETでDRM

リアルよりも今やNETのダイレクトレスポンスマーケティングの方が、進化しているイメージがあります。確かにWebサイトを介しての情報発信からプロモーションをSEO対策やリスティング、リマーケティング、Web広告から絞込みユーザを誘導し、衝動や即決だけでなく、メルマガ登録を促しながら、中長期に及ぶユーザコミュニケーションから、イベント・セミナー・展示会等に誘導、またBtoCであればユーザ登録からキャンペーンやプレゼント・特典などをユーザに提供する。これら全ての検証、効果測定をアクセスログ解析でデータ化され、成果の高みを目指し、さらに仮説-検証を重ねていくプロセス。
このことは一見リアルより進化し、優れてているやに見えますが、実はこのプロセスづくりをするのも、数値データに潜む傾向や課題を読み取り、そこからソリューションするネクストの施策を見出すのも我々人間です。
AIでない限りデータやシステムが自動的に答えを出してくれるわけではありません。全てはその数値から読み取る人の分析力やセンスやキャリア・経験則です。器や設備、システムのハードがあってもそれを運用で活かすソフト、いわゆるコトがものをいいます。
実はここまで言うとリアルと全く同じ傾向が見えてきます。

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