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ヒートマップ分析で実証済み アパレルECで取り入れたい実店舗のような「おもてなし」3つの施策

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ページ分析ツール「ヒートマップ」の活用でECサイトのCVRをアップする方法をお届けします。第2回は、ヒートマップ分析で見えてくる、アパレルECサイト3つのおもてなし施策です。

アパレルECサイトの商品ページをヒートマップで分析する

 あるアパレルECサイトの商品について、興味を持ったユーザーがどのようにサイトを見ているのか見てみましょう。以下の図は、Web分析ツール「Ptengine」のクリックヒートマップ(左)、アテンションヒートマップ(右)で、どちらも、よくクリックされた・見られた部分が赤くなります。

図1 あるアパレルECサイトのトップスの商品詳細ページ
左:クリックヒートマップ、右:アテンションヒートマップ。以下のヒートマップについても同様

 左のクリックヒートマップによれば、「カラーバリエーション」と「バスト付近、襟周りのデザインのアップ」について、クリックして大きな写真でチェックされています。細かいデザインですから、大きな画像で確認したいのでしょう。

 「お近くの店舗の在庫を確認」部分も見られています。この原稿を書いている時点で、既にブラックとグレーのLサイズが在庫切れですので、すぐ欲しいと考えたユーザーが、店舗に行こうとしていると考えられます。

 ここまでは、商品に関心を持ったユーザーが取る行動として、ごく一般的なものです。

ヒートマップ分析で見えた、「レコメンド欄」は貢献しない

 図2は、図1で見た商品詳細の下のエリアの「レコメンド」欄です。左右ともに赤くなっていませんね。当社がこれまでアパレルECを分析し、貯めてきた知見から言うと、レコメンド欄は「そこそこ閲覧はされるが、売上にはあまり貢献しない」です。

図2 あるアパレルECサイトのシンプルの商品詳細ページ
商品詳細のしたのレコメンド覧

 なぜなら、関連した商品ではあるものの、レコメンドの基準がブラックボックスだからです。「おっ、いいな」と思うアイテムがたまたま入っている場合を除いては、ざっと見て素通りされてしまいます。

 アパレルECサイトのレコメンドで興味を持ってもらうのは、Amazonで書籍をレコメンドするのと比べると、ずっとむずかしいのです。それは、リアル店舗の店員さんが、お客様との会話の中からオススメすべきアイテムを引き出す、というコミュニケーションのプロセスが全くないからだと言えます。

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連載:ヒートマップでECサイトのCVRアップ

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