衣袋宏美のデータハックス

購入(コンバージョン)率と購入単価を分解する

購入(コンバージョン)率と購入単価を分解する

一方、購入(コンバージョン)率はどのような要素に左右されるだろう。たとえばここでは、

  • 何を売っているのか
  • どう表現して売っているのか(デザイン、情報構造・見せ方、信頼感)
  • 買いやすいか(カートの作り方)

といった要素に分解してみることが可能だ。

この部分は、ユーザーが回遊してから購入するまでの流れの部分である。多くの人を集客してきても、来た人がすぐに帰ってしまっては意味がないので、まずは十分にサイト内のページを見てくれているのかが重要なポイントになる。

さらに、その先には、

  • ある程度関心のある人がしっかり商品情報を見てくれているのか
  • どれだけの人が商品をカートに入れているのか
  • カートに入れた人が実際に買ってくれるのか

というのがポイントになるだろう。

この部分は複雑に絡んでいるので、流入回数のように明確に足し算や掛け算になるような分解や対応付けは難しいかもしれない。しかし、上記のように考えれば、アクセス解析の指標としては、

  • 1訪問あたりの閲覧ページ数
  • 閲覧経路
  • 直帰率
  • 閲覧環境
  • カート投入率
  • コンバージョンプロセスにおける離脱率

といったものが重要な指標として挙げられるだろう。

また購入単価は、商品別に分解するのが基本になる。リピート商品を扱っているECサイトであれば、訪問頻度が高いリピーターの存在が重要になるので、リピーターの割合である「再訪問率」や「訪問頻度」などが大事な指標となる。

ということで、ECサイトにおける売上を分解していった全体像は次のようになるだろう。

ECサイトのレポート指標を抽出するための分解の一例
図5 ECサイトのレポート指標を抽出するための分解の一例

さてここまでできたら、あとは誰に対するレポートなのかによって、見せ方と細かさが変わってくるだけだ。これはWebサイトのレポートに限ったことではなく、通常のビジネスにおける経営(業績)管理の方法と同じだ。

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