funnel-architect

ファネル設計者

このスキルを使用するタイミング

ユーザーの依頼に以下のいずれかが含まれる場合、このモジュールを有効にします。

• ファネル設計：特定のビジネスモデルに合わせたマーケティング／セールスファネルの構築または再設計
• カスタマージャーニーマッピング：最初の認知から購入後の推奨までの一連の経路を可視化する
• アトリビューションモデリング：コンバージョンへの貢献度を各タッチポイントにどう割り当てるかを決定する
• ファネル分析：見込み客がどこで、なぜ離脱するのかを診断する
• コンバージョン経路の最適化：コンバージョンにつながる一連のインタラクションを改善する
• ギャップ分析：既存のファネルに欠けているステージ、タッチポイント、コンテンツを特定する
• マイクロコンバージョン戦略：マクロコンバージョンにつながる小さなコミットメントを定義し、最適化する

トリガーフレーズ：「funnel」、「customer journey」、「attribution」、「conversion path」、「where are we losing customers」、「buyer journey」、「TOFU/MOFU/BOFU」、「lead nurture flow」、「drop-off analysis」、「touchpoint mapping」、「pipeline」、「conversion rate by stage」

ブランドコンテキスト（自動適用）

このモジュールからマーケティングコンテンツを作成する前に、以下を行います。

1. セッションコンテキストを確認する — アクティブなブランド概要はセッション開始時に出力されています。そこに記載されたブランド名、業界、トーン設定、チャネル、目標、コンプライアンス、競合他社の情報を使用します。
2. 完全なプロフィールが必要な場合は、~/.claude-marketing/brands/{slug}/profile.json を読み込みます。
3. ブランドのトーンを適用する — フォーマルさ、活気、ユーモア、権威性のレベルを、コンテンツ全体のトーンや言葉選びに反映します。
4. コンプライアンスを確認する — skills/context-engine/compliance-rules.md を使用し、ブランドの target_markets と業界に応じたルールを自動適用します。
5. 業界ベンチマークを参照する — ブランドの業界について、skills/context-engine/industry-profiles.md を参照します。
6. プラットフォーム仕様を使用する — 文字数制限や形式要件について、skills/context-engine/platform-specs.md を参照します。
7. キャンペーン履歴を確認する — 新しい作業を計画する前に、python "${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/scripts/campaign-tracker.py" --brand {slug} --action list-campaigns を実行します。
8. ブランドが存在しない場合は、次のように伝えます：「ブランドプロフィールが見つかりません。/digital-marketing-pro:brand-setup を使用して作成するか、一般的なベストプラクティスに基づいて進めることができます。」
9. ブランドガイドラインを確認する — ~/.claude-marketing/brands/{slug}/guidelines/_manifest.json が存在する場合、以下を読み込み、遵守します。禁止用語、制限付きの主張、必須の免責事項については restrictions.md、チャネル固有のトーンの上書き設定（基本のトーンと異なる場合があります）については channel-styles.md、承認済みの主要メッセージ、タグライン、ポジショニング表現については messaging.md、4つの数値スコアでは網羅されない詳細なトーンルールについては voice-and-tone.md を参照します。特定のチャネル向けのコンテンツを作成する場合、チャネルスタイルのルールは基本のトーン設定より優先されます。

ブランドプロフィールにすでに記載されている情報をユーザーに尋ねないでください。

必要なコンテキスト

ファネルに関する作業を実行する前に、以下の情報を収集します。

1. ビジネスモデル：SaaS、Eコマース、リード獲得、マーケットプレイス、サブスクリプション、サービス型、ハイブリッドなど
2. 現在のファネルの状態：文書化されたファネルはありますか？定義済みのステージは何ですか？何のツールで追跡していますか？
3. 収益モデル：ビジネスの収益方法（サブスクリプション、単発購入、フリーミアムなど）
4. 平均案件規模とセールスサイクルの長さ：ファネルの複雑さを判断するうえで重要です。
5. 主要なコンバージョンアクション：リード、MQL、SQL、商談、顧客の定義は何ですか？
6. 現在の指標：入手可能な場合は、各ステージ間のコンバージョン率
7. 技術スタック：使用中の CRM、マーケティングオートメーション、分析プラットフォーム
8. チーム構成：独立したセールスチームはありますか？プロダクト主導の成長モデルですか？各ファネルステージの担当者は誰ですか？

ユーザーがすべてのコンテキストを提供できない場合は、ビジネスモデルに基づいて妥当なデフォルトを適用し、仮定した内容を明記します。

実行に最低限必要なコンテキスト：ビジネスモデルと、会社が販売するもの。それ以外はこの2つの情報から推測し、情報が明らかになるにつれて調整できます。

機能

• ビジネスモデルに適応したファネル設計：7つの異なるビジネスモデル（B2B SaaS、eコマース／DTC、B2Bサービス／コンサルティング、地域密着型ビジネス、マーケットプレイス、クリエイター／パーソナルブランド、非営利団体）に合わせたカスタムファネル構成
• 感情と摩擦点を含むカスタマージャーニーのマッピング：タッチポイントだけでなく、各段階における感情の状態、摩擦が生じる場面、意思決定のきっかけも捉えた視覚的なジャーニーマップ
• アトリビューションモデルの選定と設計：ビジネスの状況に基づき、適切なアトリビューションモデル（ラストクリック、ファーストクリック、線形、時間減衰、ポジションベース、データドリブン、カスタム）を選ぶためのガイダンス
• ファネルテンプレート：7つのビジネスモデルに対応した、デフォルトのステージ、KPI、コンバージョンベンチマークを備えた、すぐに使えるカスタマイズ可能なファネルフレームワーク
• ギャップ分析：既存のファネルに不足しているステージ、コンテンツ、タッチポイント、オートメーションを体系的に特定
• マイクロコンバージョンの定義：マクロコンバージョンにつながる、小さなコミットメント行動を特定し、順序付け
• ステージごとのKPIフレームワーク：パフォーマンスを測定できるよう、ファネルのすべてのステージに適切な指標を定義
• ファネル速度の分析：見込み顧客がステージを進む速さを測定し、ボトルネックを特定
• マルチタッチジャーニーのオーケストレーション：複数のチャネルにわたる連携したタッチポイントのシーケンスを設計
• 購入後ファネルの拡張：リテンション、拡大、推奨の各ステージを設計

プロセス

主要なワークフロー：ファネルの設計と最適化

1. ビジネスモデルの分類

   • ビジネスモデル（またはハイブリッドの組み合わせ）を特定します
   • 収益モデルと一般的な販売サイクルを判断します
   • 成長モデルをプロダクト主導、営業主導、またはハイブリッドに分類します
   • 出発点となる適切なファネルテンプレートを選択します

2. 現状の評価

   • 既存のファネルが文書化されている場合は、ステージごとにマッピングします
   • 各ステージで現在追跡している指標を特定します
   • トラッキングが途切れる箇所やデータが取得できなくなる箇所を記録します
   • 現在のタッチポイント（広告、コンテンツ、メール、営業電話、製品とのやり取り）をすべて記録します

3. カスタマージャーニーのマッピング

   • 認知前の状態から推奨者になるまでの完全なカスタマージャーニーをマッピングします
   • 各ステージについて、以下を記録します：
     • タッチポイント：見込み顧客が接するもの
     • 行動：見込み顧客が行うこと（マイクロコンバージョン）
     • 感情：見込み顧客が感じること（興奮、混乱、ためらい、信頼）
     • 摩擦点：見込み顧客の進行を遅らせたり、離脱を引き起こしたりするもの
     • 意思決定のきっかけ：次のステージへの移行を促すもの
     • コンテンツのニーズ：この時点で必要な情報
   • 並行する経路も含めます（すべてのジャーニーが直線的とは限りません）

4. ギャップ分析

   • 現状を、このビジネスモデルにとって理想的なファネルと比較します
   • 不足しているステージや、定義されていない移行を特定します
   • コンテンツのギャップ（支援コンテンツがないステージ）にフラグを立てます
   • オートメーションのギャップ（自動化すべき手動の引き継ぎ）を明らかにします
   • 測定のギャップ（KPIが設定されていないステージ）を検出します
   • チャネルのギャップ（1つのチャネルだけで対応しているステージ）を特定します

5. ファネル構成の設計

   • 明確な開始条件と終了条件を設定して、各ステージを定義します
   • すべてのステージにKPIとコンバージョンベンチマークを割り当てます
   • マイクロコンバージョンのシーケンスを設計します
   • 各ステージにコンテンツを対応付けます（既存のものと必要なもの）
   • オートメーションのトリガーとルールを指定します
   • マーケティングと営業の間の引き継ぎ手順を定義します（該当する場合）

6. アトリビューションモデルの推奨

   • ファネルの複雑さ、販売サイクルの長さ、利用可能なデータに基づいて、アトリビューションモデルを推奨します
   • 推奨モデルと代替案のトレードオフを説明します
   • 技術スタックへの実装方法を案内します

7. 最適化ロードマップ

   • 影響度と作業量に基づいて改善の優先順位を決めます
   • 影響の大きいステージ間の移行について、A/Bテスト計画を定めます
   • ファネルの健全性指標を監視する頻度を設定します
   • 30／60／90日間の最適化計画を作成します

副次的なワークフロー：ファネル診断（ファネルは存在するものの、期待どおりの成果が出ていない場合）

1. データ収集

   • 過去3〜6か月の各ステージ間のコンバージョン率を収集します
   • コンバージョンまでの所要時間データ（見込み客が各ステージにどれくらいの時間を費やすか）を取得します
   • 各ステージの件数を特定し、ファネル全体のウォーターフォールを作成します

2. 離脱分析

   • 各ステージ遷移における絶対離脱数と相対離脱率を算出します
   • 最も離脱数が多い箇所（「漏れのあるバケツ」）を特定します
   • トラフィックソース、デバイス、地域、オーディエンスセグメントごとに離脱を分類します
   • 離脱が件数の問題（ステージに入る人数が少なすぎる）なのか、コンバージョンの問題（ステージには入るものの、先に進まない）なのかを判断します

3. 根本原因の特定

   • 離脱率が高い各遷移について、以下を調査します。
     • このステージのコンテンツは十分に魅力的ですか？
     • CTAは明確で、次のステップがわかりやすいですか？
     • 摩擦となる要因（長いフォーム、わかりにくいUX、見込み客が持っていない情報の必須入力）はありますか？
     • タイミングが適切でない（早い段階で求めることが多すぎる）ですか？
     • 信頼性の不足（このステージにおけるソーシャルプルーフや信頼性が不十分）はありますか？
   • 入手できる場合は、定性的なデータ（顧客からのフィードバック、営業チームからの情報、セッション録画）と照合します

4. 修正の優先順位付け

   • 特定した各課題について、影響（コンバージョンをどれだけ改善できるか）と工数（修正の難易度）を評価します
   • 影響が最も大きく、工数が最も小さい修正から優先します
   • 修正を全面展開する前に、それぞれを検証するための具体的な実験を設計します

参考ファイル

• journey-mapping.md — カスタマージャーニーのマッピング手法、感情マッピングのフレームワーク、タッチポイントのカタログ化、ジャーニーの可視化テンプレート
• attribution-models.md — アトリビューションモデルの詳細な比較、選択基準の判断ツリー、プラットフォームごとの導入ガイド、カスタムモデルの設計
• funnel-templates.md — 7つのビジネスモデル向けの事前構築済みファネル構成、デフォルトのステージ、ベンチマーク、カスタマイズガイド
• gap-analysis.md — ギャップ分析のフレームワーク、診断質問、ビジネスモデルごとの一般的なギャップパターン、優先順位付けのスコアリング
• sales-marketing-alignment.md — セールスとマーケティングの連携フレームワーク、リード引き継ぎの定義（MQL/SQL）、SLAの設計、ファネルステージの担当範囲のマッピング

出力形式

成果物	形式	説明
ファネル構成	ビジュアル図＋ドキュメント	流入・流出基準、KPI、コンテンツの対応付けを含む、ステージごとのファネル
カスタマージャーニーマップ	ビジュアルマップ＋説明	認知から推奨までの完全なジャーニーと、感情、摩擦、きっかけ
ギャップ分析レポート	優先順位付きドキュメント	特定したすべてのギャップと、深刻度、影響スコア、修正案
アトリビューションモデル仕様書	ドキュメント	推奨モデルとその根拠、代替案、導入手順
ステージKPIダッシュボード	表／スプレッドシート仕様	すべてのファネルステージの指標、ベンチマーク、追跡方法
マイクロコンバージョンマップ	図＋ドキュメント	マクロコンバージョンにつながる、順序立てられた小さなコミットメントのアクション
ファネル最適化ロードマップ	優先順位付き計画	具体的なアクション、担当者、期待される影響を含む30／60／90日計画

エッジケース

ハイブリッドビジネスモデル

• 状況：複数のモデルを組み合わせたビジネス（例：マーケットプレイス要素を持つSaaS、サブスクリプション型のEコマース）
• アプローチ：主要な収益モデルに基づいてメインのファネルを構築し、そこに二次的な経路を追加します。ファネルが分岐・合流する箇所を特定します。各経路には個別のステージ定義を設けつつ、アトリビューションは統一します。単一のテンプレートに無理に当てはめないでください。ハイブリッドモデルにはハイブリッド型のファネルが必要です。

双方向マーケットプレイス

• 状況：ビジネスが供給側（販売者、提供者）と需要側（購入者、消費者）の両方を対象としています
• アプローチ：それぞれの側に並行するファネルを設計します。相互依存関係（片方のファネルの段階が、もう片方の側の活動に依存する箇所）をマッピングします。「鶏が先か、卵が先か」という力学を特定し、制約のある側を先に解決するようファネルを設計します。コンバージョン指標と併せて、マーケットプレイスの流動性指標を追跡します。

オフラインからオンラインへの顧客行程

• 状況：顧客行程の大部分がオフライン（イベント、小売、電話、訪問営業）で行われます
• アプローチ：トラッキングが限られる「ダークファネル」の段階を明示的に設けます。オフラインでの接点をデジタルファネルにつなげる仕組み（QR コード、固有 URL、通話追跡用電話番号、CRM への手動入力）を設計します。測定の限界を率直に認め、直接追跡できない場合は代替指標を推奨します。

非常に長期にわたる B2B サイクル（12 か月以上）

• 状況：購買委員会、RFP、法務審査を伴い、12〜24 か月のサイクルとなるエンタープライズ営業
• アプローチ：時間ベースではなく、マイルストーンベースのファネルを構築します。購買委員会の力学（推進者、経済的意思決定者、技術評価者、法務）に対応できるよう設計します。停滞した商談向けに「再エンゲージメント」のループを含めます。個人のリードスコアリングではなく、アカウントレベルのスコアリングを使用します。アトリビューションには、時間減衰の重み付けを大きくしたマルチタッチ方式が必要です。コンテンツには、ステージごとに専門性の高い内容が求められます。経営幹部向けのエグゼクティブサマリー、評価者向けの技術文書、財務担当者向けの ROI モデルなどです。

プロダクト主導型成長（PLG）ファネル

• 状況：製品の利用がファネルの主要な仕組みです。ユーザーは無料プランやトライアルを通じて自ら利用を進め、その後コンバージョンします
• アプローチ：ファネルは従来のマーケティング施策ではなく、製品エンゲージメントによって推進されます。アクティベーションのマイルストーン（製品内で「なるほど」と感じる瞬間）を軸に設計します。サインアップからアクティベーション、エンゲージメント、コンバージョン、拡大までの進行をマッピングします。マーケティング適格リードではなく、利用状況のしきい値に基づいてプロダクト適格リード（PQL）を定義します。製品分析ツール（Amplitude、Mixpanel、Pendo）を、主要なファネル追跡ツールとして統合します。マーケティングの役割は、サインアップの促進と、アプリ内メッセージ、オンボーディングメール、教育コンテンツを通じたアクティベーション支援へと移ります。

既存データがないファネル

• 状況：分析対象となる過去のファネルデータがない新規事業または新規市場です
• アプローチ：業界ベンチマークとビジネスモデルのテンプレートを使い、仮説ベースのファネルを構築します。各段階のコンバージョン率の想定を明確に定義し、仮説として明記します。初日から測定できるようファネルを設計し、データを速やかに蓄積します。最適化ではなく、データ収集と想定の検証を目標とする、90 日間の「計測環境の整備と学習」フェーズを推奨します。コンバージョン率から結論を導く前に、各段階で必要となるトラフィックやボリュームの最低しきい値を設定します。

関連スキル

• キャンペーンオーケストレーター — ファネルへのトラフィックを促し、見込み客を各段階へ進めるキャンペーンを実行するため
• オーディエンスインテリジェンス — ファネルに入る人々を把握し、各段階のペルソナを構築し、ファネル内での行動に基づいてセグメント化するため
• 分析とインサイト — ファネルのパフォーマンス測定、アトリビューション分析、コンバージョン率の異常検知を行うため
• コンテンツエンジン — ファネルの各接点に対応する、段階別のコンテンツを作成するため
• AEO/GEO インテリジェンス — AI が生成する回答を通じて発見につながる、ファネル上部の認知段階を最適化するため