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トラフィックを増やすより来訪してくれたお客様に買ってもらう分析へ

定点観測02 分析
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 「拡張eコマース」などEC事業者向けの機能も充実するほか、AIの活用も予告されるGoogleアナリティクス。一方でカメラを設置した実店舗の分析も実験が始まっている。小売にかかわる誰もが知っておくべきデータ分析のトレンドをまとめた。※本記事は、書籍『ECzine 売れるECサイトのすごい仕掛け』(翔泳社)に掲載したものです。

個人ユーザー軸で分析可能に
ユーザー エクスプローラ登場

 2016年、データ分析の大きなトピックスとして、木田さんはまず、Googleアナリティクスに追加された「ユーザー エクスプローラ」機能を挙げた。個々のユーザーに「クライアントID」が振られ、そのサイトに訪れた「日時」「集客チャネル」「デバイス」、そしてどのページを順に閲覧したかがわかるというもの。Googleが個別ユーザーを軸に分析結果を出すのは、2004年からウェブ解析にかかわる木田さんから見ても「おそらくはじめて」だそうだ。

 「これまでの、『どの集客チャネルから来たユーザーか』といった、束になったゆるいセグメント軸ではなく、コンバージョンしたお客様がどのような行動をとったのか、粒の細かい分析ができるようになっています」

 一方で、サイトを訪問したユーザーの分だけデータがあることになる。コンバージョンしたユーザーに限ったとしても、かなりの数があり、すべてに目を通すのは難しいはずだが。

 「おそらく、店長さんが20人分ほど眺めれば、何かしら気づくことがあるはずです。実店舗なら、たとえば女性のお客様にどのタイミングで話しかけるべきかは、お客様の行動を見てわかっている。ECではこれまでできなかったことですが、それがユーザー エクスプローラで可能になる」

 この機能がリリースされたことは、EC事業者を取り巻く環境にも合致している。

 「モバイルデバイスも行き渡り、人口が爆発的に増えることはないでしょうから、今後ECサイトへのトラフィックが増えることは考えにくい。それならば、サイトに来てくれたお客様に、きちんと接客して買っていただく努力をしたほうがいい。Googleが提唱する『マイクロ・モーメント』も同義だと考えています。

 その接客をどうするかを考えるのに、ゆるいセグメントで傾向を見るのではなく、コンバージョンしたユーザーがどういった動きをしたかを見るほうが有効だと思います」

 さらに、BIツール「Tableau」の活用でより深く分析を行う木田さんは、実店舗の購買データと組み合わせたミクロ分析に取り組んでいる。

 「実現すれば、実店舗で購入したユーザーに、『◯月◯日に購入したトップスに似合うパンツはこれです』というレコメンドを、オンラインを閲覧している時に行うこともできるようになります」

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