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【週末横ゲリワーク】2021_11_19【全国対応の不用品買取(出張)】

感想&「誰を」集客ターゲットにすると効率よく販売できると感じましたか?

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  「不用品が家の中にある悩み」だけでなく、「なぜ家の中に不用品が増えたのか。」のようなトラブルに至る背景もアンケートで質問すれば集客ターゲットがはっきりしたのでそうすればよかった。「不用品が家の中にある悩み」で質問しても似たような答えが多くてターゲットがはっきりしなかった。ベネフィットが「スッキリする」ばかりで似たようなものになってしまった。

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  不用品の売り方がわからないし、面倒な人

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  自分が田舎の過疎地域に暮らしていて、周囲に無人の家がどんどん増えていくのを見ているので、他所で暮らしながら「実家の整理」に悩む人が多くいるであろうことは実感を伴って推察できます。先日も仕事で伺っているお宅の座敷に目新しい骨董品が並んでいて、聞けば傷んだ蔵を解体する知人から「欲しい物があったら何でも持っていってくれ」と言われ貰ってきた品々とのことでした。出張買取りサービスの認知度はすでに低くはないと思われますが、そのような事例もあるので、アフィリエイトが介在できる部分もあるように思われました。

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  5つ挙げるのに苦戦した。ターゲットを絞ることができなかった。

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  生前整理を行う予定がある方をターゲットにする

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  身近な問題なので考えやすかったです。

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  出張買取は品物を持って行かなくていいのが便利だと思いましたが、査定金額が適正かどうかの判断ができないと思いました。最低でも2社、できれば3社以上に査定してもらったあとじゃないと、相場も適正金額も分かりません。出張査定でその場で売ってしまうというのは、損をしてしまう可能性が高いと感じました。

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  ターゲットがうまく定まらなかったので、書きづらいと感じてしまった。りんやんさんのようにキーワードが豊富にあるといえるようにリサーチの練習が必要だと思いました。

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  断捨離や引っ越しなど、軸にできるキーワードがたくさんありそうです。

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  ターゲットを絞りたかったが、絞りすぎてもブレッドが出てこないのであやふあやになった気がする

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  丁度、子供が学習机からワークデスクに変えたいと相談されて学習机の処分をメインにボレットしてみました。本当の無料で処分できればいいと思ったことをベネフィットにしてみました。アイデア次第で活用できる幅が本当に広い案件でした。定期的にボレットを募集しても面白いかもしれません。

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  不用品買取のアフィリはやってみたかったので楽しく作業できました。相変わらず煽りパートが苦手です。

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  買取実績に洋酒や食器などの掲載もあったので飲食店を閉店される方もターゲットになりそうだと思いました。

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  自分 今回のワークでは当初ターゲットを「様々な30代以上の男女」として進めてしまい、結果ベネフィットやキャッチコピーがまとまらずバラツキが出てしまいました。 「買取案件」の場合は、これでサイトを作っても整合性のないものになってしまうと思い直し、ペルソナをもっと絞って「遺品整理」の観点から再度ブレット集めをやり直しました。

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  年末におすすめの案件だと思いました。ターゲットは正直めちゃくちゃ多いと思います。なので、KW選定の段階で具体的にする必要がありますね。

言語解析結果↓

ワードクラウド


スコアが高い単語を複数選び出し、その値に応じた大きさで図示しています。 単語の色は品詞の種類で異なっており、青色が名詞、赤色が動詞、緑色が形容詞、灰色が感動詞を表しています。


単語出現頻度


文章中に出現する単語の頻出度を表にしています。単語ごとに表示されている「スコア」の大きさは、 与えられた文書の中でその単語がどれだけ特徴的であるかを表しています。 通常はその単語の出現回数が多いほどスコアが高くなりますが、 「言う」や「思う」など、どの文書にもよく現れる単語についてはスコアが低めになります。

共起キーワード


文章中に出現する単語の出現ハ゜ターンか゛似たものを線て゛結んた゛図です。出現数か゛多い語ほと゛大きく、また共起の程度か゛強いほと゛太い線て゛描画されます。

2次元マップ


文章中て゛の出現傾向か゛似た単語ほと゛近く、似ていない単語ほと゛遠く配置されています。距離か゛近い単語はグループにまとめ、色分けしています。


係り受け解析


係り受け解析では、「名詞」に係る「形容詞」「動詞」「名詞」についての解析結果を表示します。 「スコア」は、出現回数やその係り受け関係が全組み合わせのうちに占める割合などを複合的に判断し、独自に算出した数値です。 「スコア」が高いほど、よりその係り受け関係が重要であることを示します。 また、単語の後に「(否: 50%)」 などとついている場合、 集計された係り受け関係のうち50%が否定表現(例:「高い」→「高くない」)として使われていることを意味しています。 ネガポジは名詞にかかる形容詞がポジティブ(ネガティブ)な単語かどうかを表しています。

階層的クラスタリング


文章中での出現傾向が似た単語をまとまりとしてとらえられるよう樹形図で表したものです。グループは色分けして表示しています。

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