自己紹介

【第37回全日本DM大賞銅賞受賞】媒体を問わず見せ方と導線で、商品と顧客の接触率向上設計が得意です。

私が扱うのは、商品と顧客の接触率です。

「見つからない」
「寄られない」
「手に取られない」

そうした反応の手前で何が起きているのかを、視認性・導線・見せ方の観点から整理し、原因を見立てます。　

ただ見られる状態をつくるのではなく、
本当に求めている人につながるように、レビューや一次情報を読み解き、改善点や伝えるべき訴求ポイントを整理します。

「いくら売れるか」を断言するのではなく、

まず見えるようになったか。
立ち止まる人が増えたか。
手に取る人が増えたか。

そうした反応の起点を整えながら、改善案をわかる形でご提案します。

この見立てができるのは、紙・Webを問わず、8年間アパレルメーカーで、見せ方や情報の順番、導線によって反応がどう変わるかを実務の中で見てきたからです。

紙媒体では、顧客データをもとに情報設計を行ったDMで、第37回全日本DM大賞銅賞を受賞。
ECでは返品率1％を5年連続達成し、楽天ではリピート率90％を達成しました。

現在はフリーランスとして独立し、レビュー分析、訴求整理、商品ページ改善、導線設計、記事構成、AI検索を見据えた情報整理まで対応しています。

ご依頼いただくことで、「何となく反応が悪い」という状態をそのままにせず、

どこで見つけられていないのか
どこで離脱されているのか
何が伝わっていないのか

そうした課題を整理できます。

そのうえで、見せ方・導線・訴求の優先順位が明確になり、感覚ではなく根拠を持って改善を進められる状態へ整えていきます。

こうして整えた土台は、AI検索時代にもそのまま機能します。
PerplexityやChatGPTなどのAI検索は、キーワードの量よりも、情報同士の文脈のつながりや一貫性を読み取る傾向があります。

事業の軸が整っていれば、llms.txt・JSON-LD・トピッククラスター設計を活用することで、人にもAIにも正確に伝わる情報構造へ自然に落とし込めます。

【対応できる内容】
コンセプト整理、顧客理解、レビュー分析、訴求設計、記事構成、商品ページ改善、導線設計、サイト構造の見直し、AIO設計（llms.txt構築・トピッククラスター設計）
単発のテクニック提案ではなく、事業の軸・顧客理解・伝え方の一貫性を整えたい方の支援を得意としています。

MENTAでは、見た目を整える前に、事業理解・顧客理解・言語化を整理し、伝わる発信設計へ落とし込む支援も行っています。