2021年9月3日
青色申告の個人事業主がクレジットカード払いをした際の仕訳方法について
EC・ネットショップを成功させるためには、さまざまなデータの分析と施策の実施が欠かせません。しかし、そうは言われても何をどのように分析するのか分からない…という方も多いでしょう。そこで今回は、EC・ネットショップで売上アップのために必要になるデータや、分析の目的などについてご紹介します。
EC・ネットショップにおいてデータ分析をする目的は、主に3つあります。
・店舗が取り組むべき課題を見つける
・有効な施策を立てる
・あらかじめ施策の有効性を検証する
例えば、「顧客はある程度獲得できているが、再来店につなげられない」という問題があったとします。その問題解決のためには、なぜ再来店してもらえないのか、何が足りていないのかなどを分析する必要があるのです。
分析した結果、課題が見つれば対策を検討・実施して得られた結果をさらに分析します。これを繰り返すことでコストの削減や施策の改善が行え、最終的には売上アップにつながるというわけです。
EC・ネットショップの分析に必要な主なデータを、ピックアップします。
当然ですが、売上高から経費を差し引いた残りです。データ分析をするなら、利益率も常に意識しておきたいものです。
利益率は「利益÷売上」で計算できます。
売上高は「サイト訪問者数×コンバージョン率×客単価」で算出します。各用語の説明は次の通りです。
・サイト訪問者数＝ある一定の期間内にサイトを訪問した人の数。単なるPV数ではないので、正確に算出できるようにしておくと良いでしょう。
・CVR＝サイトを訪問した全員のうち、コンバージョン（購入、問い合わせ連絡、会員登録）に至った人の割合。
・客単価＝1人当たりの平均購入金額。「売上高÷購入件数」で計算できます。
ユーザーのセグメントとは、新規顧客とリピーターなど、ユーザーの特性別にグループ分けすることを指します。このセグメント分けの他、サイトにアクセスしている手段（PCかスマートフォンかなど）で分類する方法も有効です。
LTVとは「Life Time Value（顧客生涯価値）」の略で、顧客1人が生涯でどのくらい店舗に収益をもたらすかを指す言葉です。
計算方法は、「1回購入あたりの収益の平均値×年間の平均購入回数×購入年数の平均」です。長くリピーターでいてくれる顧客がどれだけいるかを測る、重要な要素です。
最後にEC・ネットショップを分析し、売上アップにつなげるためのポイントをご紹介します。
アクセス解析を活用して、分析を行う方法が一般的かつ効果的です。分析ツールなどを用いて、まずは正確なデータを集めましょう。
データを最大限に活用し、具体的な施策を立てるためにはいくつかポイントがあります。
中間指標（KPI）をはっきりさせ、まずはKPIを達成すべく施策を立てましょう。
ユーザーセグメントを行い、分類ごとに得られたデータを比較しましょう。
データを基に「このような施策をすれば効果が現れるかもしれない」と仮説を立てて、その施策を実施します。
仮説に基づいて施策を行い、その結果が得られたらさらにそこから分析を行ってデータを入手します。そのデータに基づいてまた仮説を立てて施策を実施……と、PDCAのサイクルを回すことで、より良いECサイトに近づけることができるのです。
今回は、EC・ネットショップを経営する際に欠かせないデータの分析とその目的、分析を実施する際のポイントについてご紹介しました。
効率的にECサイトを分析するには、KPIに応じて必要なデータを絞り込むことも大事です。店舗にとって必要なデータを基に改善を繰り返すことで、売上アップへとつなげていきましょう。
