Case Study

実績・事例

LINE友だち追加の先へ。API連携で「本当に取りたいCV」を媒体に返し、CPA25%削減・ROAS最大50%改善を実現した、株式会社Turningのマーケティング戦略。

株式会社Turning

業種サービス

導入プロダクト

（写真）株式会社Turning　マーケティング責任者　上田裕大様

女性向けオンラインキャリアコーチングスクール「LadyCarry（ラディキャリ）」を展開する株式会社Turning。
マーケティング責任者の上田裕大様は、LINE内で完結する各種CVといった「本当に取りたいCV」を媒体側に返すことができておらず、機械学習が潜在顧客ばかりを最適化してしまい、CPAが下げ止まるという課題を抱えていました。

L-adの導入により、これらの深い階層のCVをAPIで媒体に通知できるようになったことで機械学習が顕在層を正確に捉えるように変化し、CPA25%削減・ROAS最大50%改善を実現。クリエイティブ本数を1日50〜60本から10本程度に絞っても安定した成果が出るなど、運用の再現性と業務効率も大きく向上しています。

今回はマーケティング責任者の上田裕大様（以下、上田）に、公式LINEを中心とした集客導線における課題解決の経緯と、その成果についてお話を伺いました。

（写真）株式会社Turning　上田裕大様

【事業紹介】「一人一人が主人公として生きられる世の中」へ。女性特化のキャリアコーチングで市場ナンバーワンを目指す
【集客導線とKPI】広告からLINE、セミナー、パーソナルセッションへ。成約を生む「深い導線」の全体像
【課題】「友だち追加」にしか最適化がかからない。LINE内CVを返せないことで、潜在顧客ばかりが集まり続けた
【解決・導入】「LINE友だち追加の先」をAPIで通知。機械学習が顕在層を捉えるようになった
【定量・定性効果】CPA25%削減・ROAS最大50%改善。クリエイティブ本数を1/5に絞っても、安定した成果が出るようになった
【展望】媒体展開でリスクヘッジを進めながら、「一人一人が主人公として生きられる世の中」の実現へ

【事業紹介】「一人一人が主人公として生きられる世の中」へ。女性特化のキャリアコーチングで市場ナンバーワンを目指す

CATS：まず、御社が展開されているサービス「LadyCarry（ラディキャリ）」の特徴や強み、ターゲット層について教えていただけますか。

上田：ラディキャリは、女性向けのオンラインキャリアコーチングスクールです。転職を前提とするのではなく、「自分に合った仕事は何か」「これからのキャリアをどう歩んでいくか」を一緒に考え、必要であれば転職活動の支援や、コミュニティを活用したリスキリングまで、一貫してサポートしています。

ターゲットは20〜30代の女性で、年収がミドル層よりやや下の方々が中心です。

差別化ポイントは大きく2つあります。1つ目は「女性特化」という市場ポジションです。キャリアコーチング市場において女性特化のサービスはほとんどなく、おかげさまで「女性特化キャリアコーチングナンバーワン」という評価をいただいています。

2つ目は、ビジネスモデルの違いです。転職エージェントは企業側から報酬をもらう構造上、どうしても求職者に100%寄り添うことが難しい。一方、私たちは求職者の方から料金をいただいているので、その方に100%コミットした支援ができます。これが大きな差別化になっています。

LadyCarry：公式サイトより

CATS：女性特化にされた背景には、どのような思いがあったのでしょうか。

上田：理由は2つあります。1つ目はマーケティング的な観点で、「女性×キャリアコーチング」という領域にマーケットのチャンスがあると判断したこと。

2つ目は、弊社のビジョンに関わることです。弊社は「一人一人が主人公として生きられる世の中を創る」というビジョンを掲げています。そのビジョンを実現するために、誰に価値を届けるかを考えたとき、女性のキャリアの歩み方が本当に難しいと感じていました。どれだけ仕事を積み上げたくても、ライフイベントとの折り合いがあり、その後のキャリアをどう歩むかで悩む方がとても多い。そうした方々に最も価値を届けられると考えたのが、女性特化にした理由です。

【集客導線とKPI】広告からLINE、セミナー、パーソナルセッションへ。成約を生む「深い導線」の全体像

CATS：ウェブマーケティングの集客導線について、全体の流れを教えていただけますか。

上田：認知のほぼ9割は、MetaやTikTokなどのウェブ広告をインハウスで運用しています。クリエイティブはオーガニック投稿のように見えるものを使っています。

流れとしては、まず広告から「適職診断LP」に誘導し、診断結果を受け取るためにLINE公式アカウントに友だち追加してもらいます。その後、LINE内で診断結果を確認してもらい、「自分に合った仕事をもっと知りたい」という方向けに1対1の無料セミナーを実施します。そこで自己分析の重要性やサービス概要をお伝えした上で、興味を持っていただいた方にはラディキャリの一部を無料で体験できる「パーソナルセッション」を案内しています。

CATS：最も重要視しているKPIはどのようなものでしょうか。

上田：最重要KPIは「パーソナルセッションの商談数と成約率」です。

パーソナルセッションは1回あたり2〜3時間かけて実施しています。単なるサービス紹介ではなく、その方のキャリアが変わるきっかけとなる面談を提供することを大切にしているので、時間をかけることに意味があると考えています。

【課題】「友だち追加」にしか最適化がかからない。LINE内CVを返せないことで、潜在顧客ばかりが集まり続けた

CATS：L-ad導入前、広告計測においてどのような課題を抱えていらっしゃいましたか。

上田：公式LINE内でセミナー参加やパーソナルセッションの予約、着座が完結するため、その部分のCVを媒体側に返すことができていませんでした。媒体に返せるのは「LINE友だち追加」のみ。そのため、機械学習は友だち追加の最適化しかかからず、成約やパーソナルセッション予約に向けた学習が安定せず、CPAを下げきることができないという課題がありました。

CATS：「友だち追加」のみに最適化がかかることで、具体的にどのような弊害がありましたか。

上田：弊社は適職診断を入口にしているので、サービスに興味がなくても「診断だけやってみたい」という潜在顧客が多く流入します。友だち追加にしか最適化がかからないと、そういった潜在顧客ばかりを安く集めることになる。でも、それが実際の売上に繋がるかというと、そうではない。そこが大きな課題でした。

当時のパーソナルセッション申し込みCPAは今の基準で振り返ると20〜30%ほど目標値から乖離していたと思います。

CATS：自社での解決は試みましたか。

上田：自社でAPIを繋いで解決できないか試みたのですが、開発工数が膨大すぎて断念しました。そんなときに代表がL-adの情報を得て、他社との比較もせずに導入を決めました。

【解決・導入】「LINE友だち追加の先」をAPIで通知。機械学習が顕在層を捉えるようになった

CATS：L-adを導入されてから、どのように進めていきましたか。

上田：弊社の導線は複雑なので、最初は本当に繋がるのか不安でした。まずMetaだけで導入して1ヶ月間運用し、効果を確認してから、TikTok、Googleと順次展開していきました。

導入初期は「LINE友だち追加の前に診断を挟む」という複雑な導線構造だったこともあり、タグやAPIの連携設定には難しさがありました。社内にエンジニア領域のナレッジを持つメンバーもいなかったため、一時はどう進めるべきか頭を抱えたほどです。

しかし、L-adのサポート担当の方が弊社の独自の導線をしっかり理解した上で設定を細かく調整・サポートしてくださり、スムーズに導入まで進めることができました。
複雑な仕様でも手厚くフォローしてくれるサポート体制があったからこそ、安心して任せられたと感じています。

CATS：導入後、媒体の機械学習の挙動はどのように変わりましたか。

上田：CPMの変化が一番わかりやすかったです。以前はCPMが1,000〜2,000円で推移していたのが、L-ad導入後は3,000〜4,000円に上昇しました。一見コストが上がったように見えますが、同時にCPAとCVRも大きく改善しています。これは機械学習が顕在層にしっかり当てるようになったことを示していると感じています。

CATS：日常の運用において、L-adはどのように活用されていますか。

上田：管理画面の数値とL-adの数値、実CVの3つには乖離があるので、リアルタイムで「本当に取りたいCVが取れているか」を確認するために、1〜2時間おきにL-adの数値を確認しています。新しいクリエイティブを回し始めるときは1日5〜6回見ることもあります。設定が完了してしまえば、あとは数値確認がメインですね。

【定量・定性効果】CPA25%削減・ROAS最大50%改善。クリエイティブ本数を1/5に絞っても、安定した成果が出るようになった

CATS：導入後の成果について、具体的に教えていただけますか。

上田：導入から3〜6ヶ月ほどで顕著な効果が現れました。CPA25%削減、ROAS最大50%改善という数値が出ています。

数値面以外で大きく変わったのは、クリエイティブの運用方法です。以前は1日50〜60本のクリエイティブを「数で当てる」しかなかったのですが、今は1日10本程度に絞っても安定した成果が出るようになりました。機械学習が「この層に配信すれば成果につながる」という精度を高めてくれたおかげで、クリエイティブ制作チームの制作本数も大幅に抑えられています。

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CATS：運用の意思決定スピードにも変化はありましたか。

上田：管理画面でリアルタイムに「本当に取りたいCV」を確認できるようになったので、改善スピードは飛躍的に上がりました。以前は止めないといけないクリエイティブが1日50〜60本あったのが、今は10本程度。1本1本を確認する時間が大幅に減り、他の施策に充てられるリソースが増えました。

CATS：他部門からの評価に変化はありましたか。

上田：営業チームから「顧客の層が変わって成約しやすくなった」という声をもらうようになりました。以前は潜在顧客が多く流入していたのが、今は本当に興味を持った顕在層が面談に来てくれるようになっています。マーケチームとしても、売上に最適化した広告運用ができるようになったことは、本当に大きな変化です。

【展望】媒体展開でリスクヘッジを進めながら、「一人一人が主人公として生きられる世の中」の実現へ

CATS：今後のマーケティング展開について、どのようなビジョンをお持ちですか。

上田：この半年間で媒体展開を進めていきたいと考えています。現在はMeta・TikTok・Google（YouTube含む）の3媒体が中心ですが、広告費を増やしていくとCPMコストが上昇してしまうので、ChatGPT広告やX、リスティングなど新しい媒体にも展開してリスクヘッジを図りたいと思っています。

CATS：L-adに対して、今後期待する機能や改善要望はありますか。

上田：1つは「ブロックしていないユーザーが再度LPから流入した際の検知」です。一度LINE登録してブロックせずに、別の広告経由で再度LPに戻ってくるユーザーがいるのですが、そこの数値が現状取れていないので、取れるようになるとさらに精度が上がると思います。

もう1つは「LINE公式アカウントの情報をBigQueryに自動連携する機能」です。現在はBigQueryでデータ管理をしているのですが、LINE側の情報を自動で連携できるようになると、業務効率が大きく改善されます。

CATS：最後に、公式LINEを活用しているものの、友だち追加より先のCVを媒体に返せずにお悩みの方へ、メッセージをいただけますか。

上田：実体験として、本来取れなかった数値を管理画面に返せるようになったことで、数値面での成果はもちろん、成果を出すための「再現性」が間違いなくついたと感じています。

機械学習の学習基盤が整っていないと、「誰に広告を出すか」の再現性をいつまで経っても確保することができません。L-adを導入して再現性が組織として作れるようになったことで、どのメンバーが担当しても一定の成果が出せるようになりましたし、業務効率化によって他の部分にリソースを充てられるようにもなりました。

弊社のビジョンである「一人一人が主人公として生きられる世の中を創る」の実現に向けて、より多くの方に「LadyCarry（ラディキャリ）」を届けるために、L-adを活用しながら広告運用を進めていきたいと思っています。

CATS：本日は貴重なお時間をいただきありがとうございました！今後とも変わらぬご愛顧のほど、何卒よろしくお願いいたします！