売れない理由はシンプル。あなたは“顧客を知らない”からだ

ビジネスをしていると、「もっと発信を頑張らなきゃ」「とにかく情報を出そう」と思いがちです。

ですが、LINEマーケティングを教えていて強く感じるのは 「お客様の属性を理解せず、自分が言いたいことだけを発信しているケースが多い」 という現実です。

では、なぜ「顧客を知る」ことがこれほど大切なのでしょうか？

顧客を知ることが大事な理由

1. ターゲットを知らないと、発信がブレる

誰に向けて話しているかが曖昧なまま発信すると、メッセージがぼやけてしまいます。

このような顧客属性を理解することで、届けたい相手に刺さる言葉や切り口が見えてきます。

逆に、事業者目線で「自分が言いたいこと」を優先してしまうと、顧客の心には届きません。

2. 無駄なリソースを削減できる

不特定多数に同じメッセージを送る“一斉配信”は、時間も労力も無駄になりやすいです。

LINE公式アカウントには、年齢や性別などの属性データを分析できる機能があり、それを活用することで反応の出やすい層に絞った効率的な発信が可能になります。

限られたリソースを「響く人」に集中させる。これが成果を出す第一歩です。

3. 信頼関係が築ける

顧客理解に基づいた発信は、「あなたのことをわかろうとしている」というメッセージになります。

この積み重ねが信頼につながり、長期的な関係やリピート購入へと発展します。

LINEは双方向のコミュニケーションができるツールだからこそ、信頼構築の場としても活用できるのです。

4. 商品やサービスの改善点が見える

顧客がどんな不満や期待を持っているかを知れば、次に改善すべき点が明確になります。

「こういうメッセージに反応するんだな」という発見は、そのまま新しいサービス設計や商品開発のヒントになります。

典型的な“発信者目線”になってしまう落とし穴とその対策

以下の表に、落とし穴、原因、リスク、その対策をまとめました。

落とし穴	原因	リスク	対策
“自分が言いたいこと”を先に決めて発信	顧客理解が浅いため	顧客に響かない／反応率低下	顧客属性・悩み仮説を立て、それに合わせて発信を構成する
セグメントを作りすぎて運用できない	管理リソース不足／過剰な分割	セグメント運用が滞る	必要最小限の粒度に抑える、定期的に見直す
属性データを過信する	推定値／タイムラグなどの制約	誤った仮説に基づく配信	属性データは仮説材料として使い、反応データで検証する
分析設計がない	配信後アクションを設計していない	PDCAが回らず、改善できない	配信後の指標設計（開封率、クリック率、CV率、離脱率など）を最初に決める

発信者目線の落とし穴に気づくことができれば、それは大きな成長のチャンスです。

顧客を理解しようとする姿勢を持つだけで、あなたの発信は驚くほど伝わりやすくなり、共感や信頼が自然と積み重なっていきます。

この問いを意識して発信を組み立てれば、メッセージは一方通行ではなく、双方向のコミュニケーションへと変わります。

そしてその積み重ねが、成果へとつながっていくのです。

実践ステップ：顧客を知ったうえでLINE投稿を考えるための流れ

1.仮説設計（ペルソナ・仮説シナリオ）

まず、あなたが想定するターゲット（年齢・性別・職業・価値観・悩みなど）を設計します。

「20代後半女性・育児中・美容に悩んでいる」など具体性を持たせる。通常ペルソナは仮説で作るものになりますが、LINEは細かな顧客情報を簡単に取得できるので、実際のお客様をモデルにペルソナが作れます。

2.属性データと反応データの収集

LINEの分析機能で、属性（年齢・性別・地域）・配信反応（開封・クリック・クーポン利用など）を取得することも可能ですが、属性データは推定値であるため正確じゃないものあります。

でも安心してください。正確な情報を取得する方法があります。

それはお客様に答えていただくこと。ただし！「アンケート」だと反応が弱いです。

アンケートに回答していただくために、プレゼントを用意するなど、お客様を動かすために労力がかかります。

そこで活用してほしいのが「〇〇診断」です。

アンケートって、会社側が「情報が欲しいから答えてください！」ってものなので、顧客にとってメリットがないんですよね。

でも「〇〇診断」となると、診断結果を得られるため、顧客に回答するメリットが出てきます。

ですので、診断の中に「パーソナル情報の設問」も入れておくのです。

アンケートの3倍は回答率が高くなるはずです。

3.クロス分析とパターン抽出

例えば「年齢 × 反応率」「性別 × 特定オファー利用率」などを掛け合わせて、反応が良いパターンを分析します。

4.仮説検証型メッセージ配信

抽出されたパターンに基づいて、少数グループで訴求を変えたメッセージを配信してテストをします（A/Bテストのような形式）。

例えば「20代女性には美容訴求」「30〜40代女性には健康訴求」など。反応を見てよい方を配信します。

5.改善と最適化 → スケール配信へ

テストで得られた結果をもとに、良いパターンを全体配信に拡張し、さらに時期・イベント・季節変動も加味して、施策をブラッシュアップしていきましょう。

6.継続的な再分析とアップデート

顧客は変化します。過去の仮説・セグメントが通用しなくなることもあるため、定期的に振り返り、分析設計を見直しましょう。

まとめ：顧客を知らずに発信しても、届かない

LINEマーケティングを教えていて感じる通り、「自分の発信したいことだけを発信してしまう」事業者は少なくありません。

しかし、それでは顧客に本当に届くコミュニケーションにはなりません。

顧客を知ることは

という価値を持っています。

特にLINEというチャネルは、属性データと反応データを取得でき、セグメント配信や行動設計も可能なので、顧客理解を活かすには適した媒体です。

顧客理解を軸に発信を組み立てれば、あなたのメッセージは単なる情報ではなく“選ばれる理由”へと変わっていきます。