株式会社ビービット　パートナー　三宅史生氏
東京大学工学部卒業後、株式会社ビービットでコンサルタントとして企業サイトの戦略策定、サイトリニューアルに従事。その後、過去のコンサルティング経験を基に「企業がツールを正しく活用して常に成果を上げ続けるため方法論」を構築、クライアント企業への普及に奔走。

顧客がいつ、どの媒体からECサイトへ流入し、どのページを経由して商品購入に至ったのか。ECサイトのリピート売上を増やすには、こうした顧客1人1人の行動履歴を分析することが重要になります。それを実現するのが、ビービットが提供する「Usergram（ユーザグラム）」です。その特徴や、ECの成功事例について同社の三宅史生氏に伺いました。

顧客１人１人の 行動履歴を把握すべき

皆さんは、特集などの販促施策を行うとき、「なぜその施策を行うのか」という根拠を持っているでしょうか？

EC業界では、施策のABテストを繰り返し、CPAやコンバージョン率が高い施策を〝勝ちパターン〟と判断することが多いです。しかし、ページビュー（PV） 数やユニークユーザー数、広告のCPA、メルマガの開封率といった定量的なデータを分析しただけでは、あくまで「結果的に効果が高かった施策」を知ることはできても、「なぜその施策が効果的なのか」を知ることができません。

例えば、あるECサイトで5回購入した顧客は継続率が高まることが分かったため、４回購入した顧客へ5回目購入時に特典を付けるキャンペーンを実施しました。しかし、そのキャンペーンでは顧客の継続利用率は向上しませんでした。このように顧客の状況が分からないまま施策を実施してしまうと、効果が高い施策を発見するまでトライアンドエラーを繰り返し、販促費を垂れ流してしまう。これが、現在のEC業界における課題になっています。

販促施策の効果を高めるには、PV数や継続率といった定量データを分析して購買傾向を確認することに加え、顧客のことを1人の人間として捉え、1人1人の行動履歴を追跡することが重要です。ロイヤルティの高いリピート顧客は、いつ、どの媒体からECサイトへ流入し、どのページを経由して購入に至るのか。そういった「定性的なデータ」を分析することで、リピート顧客の特徴的な行動パターンを特定する。そして、その行動パターンを促進する施策を打つことが必要です。顧客がどう動いているかを知ることが、施策検討の第一歩と言えるでしょう。

皆さんは、特集などの販促施策を行うとき、「なぜその施策を行うのか」という根拠を持っているでしょうか？ EC業界では、施策のABテストを繰り返し、CPAやコンバージョン率が高い施策を〝勝ちパターン〟と判断することが多いです。しかし、ページビュー（PV）数やユニークユーザー数、広告のCPA、メルマガの開封率といった定量的なデータを分析しただけでは、あくまで「結果的に効果が高かった施策」を知ることはできても、「なぜその施策が効果的なのか」を知ることができません。

例えば、あるECサイトで5回購入した顧客は継続率が高まることが分かったため、4回購入した顧客へ5回目購入時に特典を付けるキャンペーンを実施しました。しかし、そのキャンペーンでは顧客の継続利用率は向上しませんでした。このように顧客の状況が分からないまま施策を実施してしまうと、効果が高い施策を発見するまでトライアンドエラーを繰り返し、販促費を垂れ流してしまう。これが、現在のEC業界における課題になっています。

販促施策の効果を高めるには、PV数や継続率といった定量データを分析して購買傾向を確認することに加え、顧客のことを1人の人間として捉え、1人1人の行動履歴を追跡することが重要です。ロイヤルティの高いリピート顧客は、いつ、どの媒体からECサイトへ流入し、どのページを経由して購入に至るのか。そういった「定性的なデータ」を分析することで、リピート顧客の特徴的な行動パターンを特定する。そして、その行動パターンを促進する施策を打つことが必要です。

顧客がどう動いているかを知ることが、施策検討の第一歩と言えるでしょう。

「ユーザグラム」で顧客の定性的なデータを把握する

顧客の行動履歴を過去2年分、時系列で表示する

顧客1人1人の行動を分析すると有効な施策を打てるようになることは、「ユーザグラム」の事例が実証しています。成功事例は後述しますので、まずは「ユーザグラム」の概要を説明しましょう。

「ユーザグラム」は、自社ECサイトに専用タグを埋め込むことで、サイトにアクセスした顧客のデジタル上の行動履歴をデバイスの垣根を超えて追跡します。

「サイトへの流入経路」「アクセスした年月日や時刻」「閲覧ページ」「離脱したページ」「購入した商品」など、過去2年分のログを蓄積し、顧客ごとに行動履歴を時系列で表示します（＝画像上）。商品ごとに購入者を抽出したり、特定の広告やリンクをクリックした顧客を抽出したりもできます。

「ユーザグラム」に蓄積した行動履歴を見れば、顧客がいつ、どこからサイトを訪問し、どのページを見て購入したのかといったカスタマージャーニーがわかり、各施策の本当の効果が見えてきます。

例えば、ある顧客がメルマガを見て商品に興味を持ち、直後に検索エンジンで商品を探した上で、表示されたリスティング広告をクリックしてECサイトを訪問、買い物をしたとしましょう。このとき、広告のCPAを測定しただけでは、購入直前にクリックされたリスティング広告の効果しか把握できません。しかし、「ユーザグラム」で顧客の行動履歴を追跡すると、じつはメルマガが購入の起点になっていたことがわかります。それにより、メルマガのコンテンツを強化するという正しい施策を打てるのです。

リピート売上が増加した中古品ECの成功事例

「ユーザグラム」を活用してリピーターの売り上げを増やすことに成功した、中古ブランド品のECサイト（A社）の事例を紹介しましょう。

そのECサイトは、一部のロイヤル顧客が売り上げの大半を稼いでいました。そこでA社は、ロイヤル顧客の売り上げをさらに増やす施策に着手。もともとアクセス解析でリピーターは商品検索をよく利用することが分かっていたため、A社はロイヤル顧客がサイト内で自分の好きなブランドの商品をいろいろ検索していると仮説を立て、検索機能を強化して、色々な軸で商品を探しやすくする施策に取り組みました。

しかし、あまり効果が出なかった。そこで「ユーザグラム」でロイヤル顧客の行動を調べたところ、なんとほとんどのロイヤル顧客はメルマガに掲載されている新着商品情報を見て、メルマガのリンクから直接商品ページに行って指名買いしていました。つまり、いくらサイト内で商品を探しやすくしても、ロイヤル顧客の売り上げにはほとんど効果がないことが分かったのです。

こうした結果から、A社はロイヤル顧客に優先的に自分のお気に入りブランドの新着商品掲載を通知する仕組みを取り入れ、売上拡大につなげました。

新機能でリアル店舗の行動履歴も把握可能に

さまざまな条件で顧客を分類・抽出できる

「ユーザグラム」の導入社数は発売から約11か月経った2018年2月末時点で130社を超えました。EC事業者をはじめ幅広い業種・業態の企業にご利用いただいており、お客様からは「直感的に操作できて、データ分析の経験がなくても利用できる」といった声をいただいています。料金は初期費用が無料、月額料金はトラフィックに応じて5万円からです。

2018年前半をめどに、「ユーザグラム」にオフラインの行動履歴を追跡する機能を実装する計画です。デジタル上の行動履歴とリアル店舗での購買履歴を組み合わせることで、「リアル店舗に来る前にECサイトで商品を調べていた」といった情報まで把握できます。オムニチャネルに取り組んでいる企業は顧客の行動をより正確に把握し、正しいマーケティング施策につなげられるでしょう。

より高度なマーケティングを実施できるよう、今後も「ユーザグラム」を進化させていきます。

＜ECのミカタ通信 2018 SPRING vol.15より抜粋＞