Webマーケティングにおいては、ユニークユーザを計測することが可能となるため、eコマースサイトなどにおいて、購買商品や単価の計測が可能な場合、Webアクセス解析データを基にコンバージョンに至った要因の分析を行い、指標とすることが可能になります。
必ずしもWebのみで全てのデータを埋めることは非常に困難だと思います。データベースからも適宜必要なデータを抽出し、マイニングを行う必要があると思います。
コンバージョンに至った要因を分析することがメインになるのですが、今回はわかりやすくECサイトで売上の要因を分析することを例としてレポートを進めます。
Webマーケティングでは個、ユニークユーザを特定することが出来るため、非常に効率的なワークメジャメントにて売上を
"ユーザ数" × "リピート率" × "１ユーザ購入点数" × "商品単価"
の4要素に分解し、それぞれの要素の変化を確認しながら、売上のアップ・ダウンに影響を及ぼしている要因を発見することが可能になります。
売上改善のみならず、ユーザのロイヤリティ向上のための施策を行い、結果を検証しながら、CAPDサイクルを効率よく運用することが可能になります。
売上は４要素の掛け算になります。４要素のうちどれか１つが２割アップすれば、売上も２割アップするという構造になります。
しかし"ユーザ数"をアップさせるために安易に商品単価を下げてしまうと"ユーザ数"は２割増えたが"商品単価"は３割下がってしまうことも考えられます。
４要素の各データの変化をしっかりと確認しながら戦略を随時見直すことが重要なポイントとなります。
実際のWebビジネスにおいては必ずしも商品そのものが単価をもつモノでなくとも構いません。コンバージョン・目的に対しての効果の要因分析として、それぞれの項目をWebビジネスのコンセプトにおいて置き換えることで、収益をアップさせる施策が見えてくると思います。
Leave a comment