月商500万の壁を打破！「顧客軸」のデータ分析でWebマーケティングの質を高めよう

ECサイトの運営において、データ分析は欠かせない要素。おそらくどの企業も売上アップに向けたデータ分析に力を入れていることと思います。しかし、「一人ひとりの顧客がどのような購買活動をしているか」という「顧客軸」のデータ分析は、まだまだ多くの企業が取組めていません。今回の記事では、顧客軸のデータ分析がどのようなメリットを生み出すのか、そしてこれを実行するためにどうすればいいのかについてお話ししたいと思います。

EC運営では、「顧客軸」のデータ管理が決め手

ECサイトを成長させていく上で、「既存顧客の育成」は最重要テーマのひとつといえるでしょう。一度商品を購入してくれた顧客に対して、次にどんな商品を提案し買ってもらうのか、その施策の成果次第で、ECサイトの利益は大きく変化します。ECサイトに限らず、多くのビジネスにおいて既存顧客に対するマーケティングは絶対に無視できない要素です。

では、既存顧客のリピートを生み出すためにどうすればよいのでしょうか。やみくもにこちらが売りたい商品・サービスを提案するだけでは、売れるはずがありません。そこでヒントになるのが、「これまでその顧客がどのような購買行動をとってきたのか」という「顧客軸」の過去のデータ。そのデータを分析することで、それぞれの顧客に対してどのような商品を提案すればよいのかがおのずと明らかになってくるわけです。

顧客軸のデータはなかなか抽出できない

ところが、今お話ししたような顧客軸のデータ分析は、意外に難しいものです。もちろん、ECサイトではさまざまなアクセス解析ツールを使うことができます。しかし、一般的なショッピングモールやカートASPが提供するデータ分析は、「顧客軸」のものではないのです。

たとえば、「ECサイトの中でどのページが何回閲覧されたのか」「どの商品がどの程度購入されたのか」といったデータは、簡単にデータベースから抽出することができます。しかし、これらの情報は全顧客のデータを集約した結果であり、一人ひとりの顧客の購買行動を追うものではありません。ひとつひとつのデータを、個人と結びつけるのはなかなか難しいものなのです。

「顧客軸のデータ」とは、たとえば次のような情報を指しています。「最初にAという商品を買った顧客が、その一週間後にBという商品を購入している」。この一例だけでは全体の傾向はわかりませんが、仮に似たような行動をとった顧客が全体の半数に達していれば、一般的な購買パターンとしてマーケティングの材料にすることができます。それがわかれば、たとえば「商品Aを購入した顧客に対し、商品Bを購入するよう提案するフローを入れる」といった具体的な施策を打ち出すことができるわけです。

今回の記事のタイトルにもなっている「月商500万の壁を打破！」と記事の詳しい内容についてはこちらをご覧ください↓

https://www.marketingbank.jp/special/cat07/334.php

※制作協力：ECマーケティング人材育成