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【海外ネットショップ】Googleアナリティクスのデータを販売に活かす方法(後編)


前回に引き続き、拡張eコマース(Googleアナリティクス)のデータを販売に活かす方法についてお伝えしていきます。

今回は商品データを活用する方法、拡張eコマースを利用したSWOT分析についてお話します。

《関連記事》
【海外ネットショップ】Googleアナリティクスのデータを販売に活かす方法(前編)

 

<目次>

商品データを活用する方法
 ・ビュー数が多く購入数が少ない場合
 ・ビュー数が少なく購入数が多い場合
 ・一緒に買った商品
 ・商品の詳細ページのビュー数が少ない場合
 ・平均注文額
拡張eコマースを利用したSWOT分析
 ・商品の販売状況
 ・行動フロー
 ・ユーザー属性とインタレスト
 ・直帰率
まとめ

(見出しをクリックすると各章へジャンプできます)


 
商品データを活用する方法

Googleアナリティクスの拡張eコマースは、顧客の行動だけでなく商品のパフォーマンスについても知ることができます。

[コンバージョン] > [eコマース] > [商品の販売状況] の順にクリックすると、取り扱っているすべての商品のデータ一覧が表示されます。

・商品の総収益
・固有の購入数
・1取引あたりの平均購入数量
・商品の払い戻し額
・商品ページのビュー数
・商品の詳細ページのビュー数
・カートに追加、カートから削除された数
・詳細を表示した後にカートに入れた割合
・詳細を表示した後に購入した割合

取得したデータを商品に適用するためには、多少の控除が必要です。

これらのデータを確認することで、成功している商品と失敗している商品を分けることができます。

最低でも、どの商品が在庫を切らしやすいのかを知っておきましょう。

しかし、商品の成功が最大の利益を常に生み出すとは限りません。

購入完了までの道のりだけでなく、すべてのデータを考慮する必要があります。

 
ビュー数が多く購入数が少ない場合

例えば、ビュー数は多いが購入率は低い商品があるとしましょう。

拡張eコマースはこのような状況を敏感に察知することができるように設計されています。

この場合、他のデータを相互に参照し、なぜ商品が購入されていないのか、もしくは人気商品がなぜ購入されているのかを知ることができます。

商品の詳細ページのビュー数はどうでしょうか?

好奇心をそそられるような素晴らしい商品だったのか、もしくは訪問者は購入を真剣に考えていたのか。

また、決済手続きをどれくらい進めてカゴ落ちになってしまったのかも把握することもでき、この場合は価格設定、配送オプション、または支払いオプションに問題がある可能性があります。

また、eコマースのサイト設計で最も重要な [行動] > [行動フロー] でレポートをチェックするのも有効です。

あなたの顧客の行動パターンをグラフ表示して、個々のページのパフォーマンスを確認することができます。

ここを見ることで、顧客が商品ページの後にどこに行っているのかを知ることができます。

複数の商品に同じ問題が起こっている場合には、商品ページのレイアウトに問題がある可能性があります。

問題のある商品が限られている場合には、それらの商品に注力しましょう。

 
ビュー数が少なく購入数が多い場合

同様に、ビュー数が少ないのに購入率が高い商品にも注目して下さい。

これらは大きなチャンスを秘めています。

商品が本質的に高い価値を持っているのに、それを上手に広められていないことを示しています。

この場合、[行動フロー]のレポートをもう一度見直して、トラフィックの大部分がどこにあるのかを確認します。

トラフィックの多い場所で、商品をアピールしましょう。

インタレストカテゴリとアフィニティカテゴリが設定されている場合は、同ジャンルの商品ページでその商品をお勧めすることもできます。

 
一緒に買った商品

同ジャンルの商品と言えば、特定の商品が一緒に購入されることがあるかどうかも確認して下さい。

これは他の商品ページを宣伝する機会、または商品を一緒に購入してもらうためのキャンペーンを行う機会があるという可能性を示しています。

 
商品の詳細ページのビュー数が少ない場合

商品の詳細ページのビュー数が少ない場合は、商品詳細の内容に問題があるか、商品自体に問題があります。

前者は商品ページのレイアウト全体を修正したり、後者はその商品の取扱を続けるかを再考する必要があります。

 
平均注文額

もう1つの重要な商品パフォーマンスの測定値は、[コンバージョン] > [eコマース] > [概要] にある[平均注文額] です。

この数字があなたの目標とした数値より低い場合は、以下の一般的ないずれかの方法で改善することができます。

・クロスセリングや関連商品のアップセルを試みる
・顧客が多くの数量の商品を購入した際に割引を行う
・一定金額以上の購入で送料無料にする

これらはよく使われる方法のほんの一部です。


 
拡張eコマースを利用したSWOT分析

サイトのパフォーマンス改善は一度でいいとは限りません。

SWOT分析を定期的に実施することで、サイトの方向性を導き、パフォーマンスを常に最高に保ちます。

当てずっぽうにビジネスを行うのではなく、拡張eコマースで正確に現状を把握し、出来うる限り不確定な要素を排除します。

SWOT分析はあなたの強み、弱み、機会とビジネスモデルの弱点、商品、コンセプトなどを把握するのに役立ちます。

これはチームで会議するか、もしくは1人の意思決定者によって完了することができます。

拡張eコマースではこれらがすべて明らかになりますが、ネットショップのビジネスモデルまたは戦略を再考する場合には、以下のデータを考慮して下さい。

 
商品の販売状況

これは多くの時間をかけているページの1つです。

[コンバージョン] > [eコマース] > [商品の販売状況] で、選択した目標によって、最善から最悪の順にランク付けされたすべての商品とその関連商品の統計の一覧が表示されます。

これらはあなたの明白な強みと弱みです

 
行動フロー

このチャートは最も成功しているページと失敗しているページ、つまり強みと弱みを示しています。

離脱率が高いページの原因を知り、そして人気のあるページのプロモーションの機会を知ることができます。

 
ユーザー属性とインタレスト

多くのケースにおいて、ここを確認することで新たなチャンスを見つけることができます。

例えば、動画好きの人に十分なオプションを実装していますか?

特定の特性/親和性を持つ顧客があなたのサイトにアクセスしてきている場合には、その市場の顧客を引きつける機会です。

 
直帰率

SWOT分析のためのGoogleアナリティクデータの中では最も重要なものです。

直帰率([Behavior] > [Site Content])は、サイトの特定のページの効果を知ることができ、収益よりも正確に判断できます。

直帰率のゴールデンルールは「自己主張をすればきちんと見返りを得ることができる」です。

直帰率の高いページはサイトの弱点であり、明確な改善の機会となります。

問題の根本を見つけるためには複数のデータが必要になるかもしれませんが、これらのページや商品をイチから設計し直し、または削除することも必要になるかもしれません。

また、間違ったナビゲーションの結果であることもあります。

ユーザーが間違ったページに行こうとした場合、それはデータとして残るでしょう。

問題を解決するためには、わかりやすいナビゲーションシステムを実装する必要があるかもしれません。


 
まとめ

この記事では、Googleアナリティクスの拡張eコマースの活用方法についてお伝えしました。

データ分析を行うとたくさんの情報を得ることができますが、それを活かすことができなければどんな貴重な情報もゴミになってしまいます。

しかし、適切に活かすことができれば、目標を達成するための大きな助けとなります。

数多くのデータが取得できるからこそ、あなたに必要なデータが何なのかを見極め、ビジネスの成長に繋げましょう。

 


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