トンゼミ
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ネットショップ経営戦略支援コンサルタント トンゼミCEO 一般社団法人ジャパンEコマースコンサルタント協会 理事

第115回 Googleアナリティクス「ユーザーエクスプローラ」活用のススメ

洋服屋さんでアレコレ商品を見ていると「何かお探しですか?」と声をかけてくれる店員さん。
でも、多くの方がそれを「うっとうしい」「声かけてこないで」「ただ見ているだけだし」など心の中で思ってしまうことがよくあるようです。

一方、アクセサリーの実店舗で男性客が、ただでさえ不馴れなショーケースをみているというアウェイ感の中では「よろしければお手伝しましょうか?」と店員さんに声をかけられれば、渡りに船とばかりに一緒に彼女へのプレゼントを選んでもらえることをうれしく思ったりすることもあります。

あるいは、100円ショップでコピー用紙を買おうと思って店に入ったところ、あまりに商品が多すぎて売り場がわからず、店員さんに聞いてやっと売り場にたどりついて買うことができたなんてこともよくあります。

消費者が声をかけてもらいたいタイミング、あるいは声をかけたいタイミングは実店舗ではさまざまなシーンであるわけです。
ところがネットショップでは、そんなことを実現することがなかなかできてきませんでしたが、チャット機能を導入しているネットショップでは担当さんが席についていればそういった対応ができるような時代にはなってきました。

ところが、実店舗でもネットショップでも店員さんに声をかけることの煩わしさを持っている顧客というものは意外と多いもので前述のとおり100円ショップでは目的の商品を買うために店舗内をあちこち回ってみて、結果見つけることができずにそのまま帰ってしまう顧客は少なくありません。

そんな店舗内の顧客の様子を見て店舗レイアウトを変えたり棚の上下を入れ替えたりの対策が実際に行われたりしているわけですが、ネットショップではそんなひとりひとりの顧客の回遊導線などを知るすべもなくサイト内改善ができずまま機会損失が起きたままの状態でした。

ネットショップでは、潜在顧客のセッションを増やしたいと誰もが思っていますが、全国TV番組などでフューチャーされたりなどしない限りは、なかなかそれがかないません。
したがって同じセッション数でもサイトに来てくださった顧客に対してきちんとページを整備して接客をする努力をしコンバージョン率を上げていくことが売り上げ向上に現実的であるわけです。

実は、昨年の4月にGoogleアナリティクスで「ユーザーエクスプローラ」という新しい機能がリリースされたのですが、この解析によりクライアントIDごとに時系列で顧客の行動を追いかけることができ

どういう順番でページ閲覧をしたか?次のページでは何をしたのか?
Aという商品を買った後、どんな遷移でBという商品を買ったのか?
カートに商品を入れたけど結果購入しなかったのはなぜか?
どのページを見て回って結果購入しなくて、30日後に再度来店してAという商品を買った顧客がだれか?

などさまざまな個別顧客ごとの動きを知れるようになりました。


顧客単位での分析ができるため、なぜコンバージョンしなかったのか?追出買いに至った要因はなにか?この顧客はなぜこんな動きをしたのか?
などの仮説要因が立てやすくなり、今までは気づかなかった新しい解析ができるようになったわけです。

ネットショップでは常に解析をしてPDCAを回していくことが重要なわけですが、その仮説の元となる要因を見出すことができるGoogleアナリティクスの「ユーザーエクスプローラ」を是非活用してもらいたいと思います。

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