売上に直結するデータ分析

Date:2024.05.30
データ分析
目次

データ収集

データ分析

仮説の設定

結果の評価

売り上げアップのための施策例

成功する店舗は、データ分析を徹底しています。

売上データ、アクセス数、顧客の購買行動を詳細に分析し、改善点を見つけ出すことが重要です。ショッピングモールの提供するデータツールを活用し、日々の運営にデータドリブンなアプローチを取り入れることで、売上アップの道が開けます。

 

「データドリブンなアプローチ」とは、意思決定や戦略を【データに基づいて】行うことを指します。これは、経験や勘だけに頼らず、実際のデータを分析して具体的な改善策を導き出す方法です。

店舗運営は慣れてくると毎年同じ動きをしてくることも多くなってしまいます。

ですが、ショッピングモールの検索システムや表示、お客様の環境も日々変化をしていくためその都度、データを用いて新しいアプローチを取り入れることを忘れないようにしましょう。

 

データドリブンなアプローチの具体的な作業

 

  1. データ収集

    • ツールの活用: 楽天の提供するツールを使用して、サイトのアクセス数や購入履歴などのデータを収集します。
    • KPIの設定: 売上、購買率、お買い物カゴ離脱率、リピート購入率など、重要な指標(KPI)を明確に設定します。

       

  2. データ分析

    • トラフィック解析: どのページがよく閲覧されているか、どの経路から訪問者が来ているかを分析します。モールサーチや外部・メルマガからなどの流入をチェックします。
    • コンバージョン分析: 商品ページからの購入率、お買い物かごの離脱率などを分析し、どこで顧客が離脱しているのかを特定します。
    • 顧客行動分析: どの製品がよく売れているか、どの時間帯に売れやすいか、リピーターの傾向などを分析します。

       

  3. 仮説の設定と検証

    • 仮説立案: データに基づいて、売上向上や顧客満足度向上のための仮説を立てます(例:「商品説明が不足しているため売れていない」「クーポンやポイントなど購入の後押し施策が不足している」)。
    • A/Bテスト: 仮説を検証するために、異なるバージョンのページやメールを作成し、実際のユーザーにテストします。
    • 結果の評価: テスト結果をデータとして収集し、どの施策が効果的だったかを評価します。

       

  4. 施策の実行

    • 改善策の導入: 分析結果と検証結果に基づいて、具体的な改善策をサイトに反映します(例:商品ページの改修、購入プロセスの簡略化)。
    • 継続的なモニタリング: 改善策の効果を継続的にモニタリングし、必要に応じて追加の調整を行います。

 

具体的にどのような動きをするか、一例を紹介します。

 

売り上げアップのための施策例

 

例えば、ある店舗が「お買い物カゴからの離脱率」が高いことに気づいたとします。

データドリブンなアプローチでは、次のような作業を行います。

 

  1. ① データ収集:
    お買い物カゴの離脱率、離脱されたページの特定、離脱したユーザーの行動履歴を収集。
  2. ② データ分析:
    離脱されるページの共通点(例えば、配送費が高い、購入ボタンが見づらい)を分析。
  3. ③ 仮説の設定:
    「配送費が原因でカートで離脱するお客様が多い」と仮説を立て、無料配送キャンペーンをテスト。
  4. ④ 結果の評価:
    お買い物カゴからの離脱率の変化を計測し、仮説が正しかったかを評価。
 

 

このように、データを活用して改善点を見つけ具体的な施策を実行することが「データドリブンなアプローチ」です。

真心込めた商品をご用意いただくとともに「データ分析のあと一歩」を踏み出すことで店舗は大きな成長を遂げるでしょう。データ分析の見直しを実践し、売上アップを目指しましょう。

自店舗の売上UPをお考えの方、データ分析のご相談についてはいつでもお声がけ下さい。

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