ECサイトの売上向上のためには、常に状況を反映した改善策が求められます。
その改善策のベースとなる重要なプロセスが、ECサイトの“データ分析”です。
今回は、ECサイト運営で避けることのできないデータ分析についてお話しします。

ECサイトにおけるデータ分析とは

ビジネスにおいては、様々なデータが蓄積されます。その中でも顧客データは、利益や売上向上の施策を打ち立てるうえで非常に重要です。
企業のマーケティング担当は、顧客データの推移から、有効な施策を検討します。
ECサイトにおけるデータ分析も大枠は、一般的な企業のデータ管理と同じです。
「Google Analytics」などの解析ツールにより取得した数値を分析し、大目標である利益の向上のための施策立案に結び付けます。
「解析」「分析」「施策」の繰り返しが、ECサイト改善のスタンダードなプロセスです。
ツールによって解析ができるECサイトにおいては、複雑かつ大きなデータの分析も可能です。
巨大なデータの集積を意味する「ビッグデータ」、データをもとにした能動的なアクションを意味する「データドリブン」といったキーワードが注目を集めています。

なぜデータ分析が必要なのか

上述したとおり、データ分析はECサイト改善に必要なプロセスの一つとして考えられています。その重要性について、もう少し詳しく深掘りしていきましょう。
ECサイト運営においてデータ分析が重要と考えられている背景には、以下のような理由があります。
ECサイトが抱えている課題がわかる
ツールによる解析からは、ECサイトが現在抱えている課題がわかります。サイトの状況を数値で把握できるため、弱点が浮き彫りになります。また、単なる売上の増減だけではなく、顧客の動線や離脱率といったデータから意外な問題が発覚するケースもあるでしょう。
改善策のベースとなる
ECサイト運営の成功は、周到に企画された作戦なしでは実現が困難です。闇雲にサイトの改善を目指しても、期待した効果は現れないかもしれません。データによって浮き彫りになったECサイトの問題点は、ピンポイントかつ効果的な改善策を打ち立てるうえでのベースとなります。
改善策の効果測定ができる
ただ一つの改善策で非の打ち所のないECサイトを作るのは困難です。「解析」「分析」「施策」のサイクルを継続していかなければなりません。2サイクル目以降のデータ分析は、前回行った施策の、効果測定としての意味も併せ持ちます。

ECサイトにおいて分析すべきデータ

以下では、ECサイトのデータ分析において重要となる代表的なデータをご紹介します。

訪問者数・PV数

訪問者数はその名のとおり、一定時間にECサイトにアクセスした顧客の人数です。
PV数は、一定時間にページが閲覧された回数を意味します。
どちらもECサイトの人気をそのまま表す数値であり、基本的には多いほうが望ましいです。
データ分析においては単純な数ではなく季節ごとの推移、ページごとの閲覧数なども把握することが重要です。

客単価

客単価とは、ECサイトの顧客が購入している額の平均です。
ECサイトに限らず実店鋪でも重要なデータとして扱われます。
上位商品の購入を促す「アップセル」といったマーケティング手法で上げていくのが一般的な手法です。

CV率(コンバージョンレート)

CV率

CV率(コンバージョンレート)とは、ECサイトにアクサスした人数のうち何人が実際に商品を購入したかを表す数値です。
CV率が100%の場合、訪問者がもれなく商品を購入したことを意味します。
十分な売上が立っていたとしても、CV率が低ければ多くの販売機会を逃しているということです。

ユーザーセグメント

ユーザーセグメントとは、顧客を特徴によって分類(セグメンテーション)することを意味します。
ニーズの推移や、ターゲットとなる見込み顧客の明確化が、セグメンテーションの主たる目的です。
年齢、性別、出身地といった様々な要素が、顧客をセグメンテーションする基準となります。
近年では、PC・スマートフォンなどECサイトにアクセスするデバイスの違いも、顧客を分類する基準となっているようです。

利益・利益率

ECサイトを運営する大目標となるのが、利益の向上です。
多くの売上を出しているだけでは、サイト運営は十分ではありません。
利益・利益率を維持、もしくは向上できている状態で初めて、運営が安定していると言えます。
売上と支出を常にモニタリングし、利益・利益率に常に気を配ることが重要です。

おわりに

安定した運営を保っているECサイトは、もれなく入念なデータ分析を行っています。
ECサイトを運営している方は常に解析で割り出される数値に気を配り、サイトが取り組むべき課題を模索しましょう。
「解析」「分析」「施策」のサイクルを繰り返すことで、満足な利益を出せるようになっていくはずです。


参考URL
■ http://www.auriq.co.jp/blog/data-analysis-to-improve-sales/
■ https://ecclab.empowershop.co.jp/archives/1559
■ https://ecclab.empowershop.co.jp/archives/1581