🖐🏻ファネルとは？

ファネル(Funnel)とは、「漏斗」を指す言葉で、ユーザーがウェブサイトを訪問して購入に至るまでのプロセスを図式化したものです。一般的に、Eコマースのファネルは訪問→商品閲覧→購入手続きの開始→購入完了→再購入の段階で構成されます。

Eコマースではなぜファネル分析が大事なのか？

Eコマースの売上を上げるためには、どの指標が重要でしょうか？サイト訪問者数、客単価など様々な指標がありますが、その中でもウェブサイトを訪れたユーザーが購入に転換した割合である「購入コンバージョン率」が最も重要です。

購入コンバージョン率を上げるためにはファネル分析が必要です。訪問→商品閲覧→購入手続きの開始→購入完了に至るまでのファネル指標を分析することで、離脱が多い段階を把握することができます。その段階を把握することで、改善方法を模索することができ、また適切な改善の試みを繰り返せば、訪問数が少なくても売上を上げることができます。

ファネル分析で必ずチェックすべき3つの指標

1．訪問に対する購入コンバージョン率を確認する

訪問に対する購入コンバージョン率は、現在のECサイトの状態を診断できる適切なファネル分析指標です。段階別のコンバージョン率の推移と市場比較チャートでECサイトの状態を診断してみましょう。Datarizeのユーザーであれば、区間別のコンバージョン率が市場平均であるかどうかを確認し、もし低い区間がある場合は、ランキングアップ機能を利用してアクションを取ることができます。

2．時系列の指標を毎日確認する

コンバージョン率が前日比で低下した場合は、継続的に低下しているのか、曜日やイベントの終了などによる一時的な現象なのかを確認してみましょう。あるいは、ホームページのリニューアルやポリシーの変更など、原因を把握する必要があります。原因に応じて、キャンペーンを見直したり、ユーザーを呼び戻したりする施策を立てることができます。

3．訪問数に対するコンバージョン率を毎週確認する

毎週の訪問数に対するコンバージョン率は、区間別のコンバージョン率よりも数値の変動が少ないです。先週のファネルと比較分析し、変化と最終購入コンバージョン率を確認することで、毎週の区間別のコンバージョン率を高めるためのアクションを計画することができます。

ファネル分析で購入コンバージョン率を高める方法

ファネルチャートで3つの指標を確認したなら、次はファネルにおける段階別のコンバージョン率を改善する方法について見てみましょう。その前に、まず自分のECサイトのファネルチャートでコンバージョン率が最も低い区間を確認してください。最も低い区間の問題の原因及び解決方法をすぐに適用することができます。

1️⃣ 商品閲覧のコンバージョン率が低い場合

(1)商品陳列について

• 想定される原因：訪問したユーザーが気に入る商品を見つけられず、商品閲覧をしなかった。

• 解決策

① 分析レポートの商品露出に対するクリック率の指標で陳列の問題点をチェックしてみる。

② ユーザーにカスタマイズされた商品おすすめバナーを活用してコンバージョン率を改善する。

(2)コンテンツについて

• 想定される原因：クリエイティブとランディングページのメッセージが一致しなかったため、すぐに離脱してしまった。

• 解決策

① データトーク/分析レポートが提供するエンゲージメントセッションの割合でコンテンツの問題であることを確認する。

② 広告ランディングページを商品詳細ページとして設定してみる。

2️⃣ 購入手続きの開始のコンバージョン率が低い場合

(1)商品詳細ページについて

• 想定される原因：商品詳細ページから必要な情報が得られず、購入せずに離脱した。

• 解決策

① 商品詳細ページ内の商品説明を追加するか、視認性を高めてくれるデザインに変更してみる。

(2)価格について

• 想定される原因：商品の価値に対して価格が高く設定されていると判断して離脱した。

• 解決策

① 保有中のクーポンやポイントの通知が含まれたキャンペーン及びクーポン提供キャンペーンを実施してみる。

(3)レビューについて

• 想定される原因：商品のレビュー数が少なかったため購入決定の参考にならなかったか、否定的なレビューが多くて離脱した。

• 解決策

① レビュー投稿特典を知らせるキャンペーンを実施してみる。

3️⃣ 購入完了のコンバージョン率が低い場合

(1)会員登録プロセスについて

• 想定される原因：注文に必要な会員登録プロセスのハードルが高かったため離脱した。

• 解決策

① KakaoやNaverのID連携で簡単に会員登録ができるプロセスを導入してみる。

② 会員登録時に提供する特典を知らせるバナーを表示してみる。

(2)ご注文ページについて

• 想定される原因：ご注文ページでのお支払方法の数が少なくて注文に失敗したり、情報入力手順が複雑で離脱した。

• 解決策

① 様々なお支払方法を提供したり、簡単な決済プロセスへの改善を試みる。

(3)特典について

• 想定される原因：送料が無料になる注文金額が高すぎると判断して離脱した。

• 解決策

① ユーザーの客単価を考慮した上、金額基準を設定してみる。

② ユーザーが受けられる特典を知らせるオンサイトバナーキャンペーンを実施してみる。

③ 購入手続きで離脱したユーザーを対象に、友人トークで商品おすすめメッセージを配信してみる。

おわりに

ファネル分析は、購入コンバージョン率の上昇に向けた最初のアクションと言えます。ユーザーがどの段階で購入を悩んでいるかを正確に知ることができるからです。ファネルを利用することで、定量データでユーザーがどのような悩みを抱えているのかを推測し、隠れた問題を見つけて解決していきましょう。