blog»ブランド・マーケティング»ECサイトのデータ指標、あなたのサイトはどのような状況ですか?改善ポイントとあわせて解説!
大森 葵
2024年12月05日
この記事は約10分で読めます。
いつもご覧いただきありがとうございます!
この記事では、ECサイトのパフォーマンスを評価するのに参照するデータ指標についてご紹介します。自社ECサイトの運営を担当している方におすすめの内容です。
ぜひ後述の指標と照らし合わせてあなたのサイトの現状を判断してみましょう!
通常、消費者が購買決定をする前に、いくつかの段階を経ることになります。
1. 認識/認知段階
初期段階では、消費者は自分のニーズや問題を認識する段階です。
また、広告やソーシャルメディア、口コミ、あるいは解決が必要な問題に直面することで、潜在的な解決策やブランドについて知ることもあります。
2. 検討段階
次に検討段階です。ニーズを認識したり、問題を解決するための選択肢がいくつかあることに気づくと、消費者は情報を集め始め自分の選ぶべき選択肢を考えます。
そして、ブランドの公式サイトや商品サイトを調べたり、オンラインレビューを確認したり、ソーシャルメディアでの推薦を求めたり、機能やサービス、価格を比較したりします。
これはニーズに焦点を当てるプロセスです。消費者のニーズは拡大することもあれば、問題の深刻さを認識して縮小することもあります。後者の場合、具体的には代替案を探すことになります。
購入決定はこの2つの段階の後に行われ、消費者の数は購入コンバージョンファネル全体、つまりユーザージャーニーの中で段階的に減少します。
これは連続的なプロセスです。つまり、消費者はさまざまなウェブサイトやプラットフォーム、デバイスさえも行き来しています。そのため、ブランド側も、プロセスに関する指標に注目すべきであり、出発点と終点だけで評価を終えない姿勢が必要です。
そこで、私たちはいくつか越境ECサイトのプロセス指標をまとめましたので、ブランドを運営される方にはぜひ参考にしていただけると思います。
なお、以下でご紹介する指標はすべて訪問回数に基づいています。
例:
もしあなたのサイトのモバイル端末からの訪問割合が80%以上、新規訪問の割合が70%以上であれば、全体の離脱率は60%以下に抑え、平均ページ閲覧数は3ページ以上、平均滞在時間は2分以上にすることを目指しましょう。
80% + 70% + 60% + 3 + 2
「+」は四則演算の意味ではなく、この5つの指標を同時に参照すべきという意味です。
ここで示すのは、あくまでも非常に包括的で概括的な参考値です。
異なる商品カテゴリによってデータには差異があります。また、上記の5つの指標には多くの影響要因があり、また相互に影響し合っています。具体例をいくつか挙げます:
上記の総合数値を達成するためには、サイトの各ページを協調して最適化・調整する必要があります。
以下は、モバイル端末からの訪問が80%以上、新規訪問の割合が70%の条件下での、単一ページおよび単一指標のデータ指標とそれに対する最適化提案です。
ページ離脱率60% + ファーストビュー(FV)離脱率30%
ランディングページ(ユーザーがサイトにアクセスする際に最初に訪問するページ、入口ページのこと)の離脱率は60%以下、ファーストビュー(FV)の離脱率は30%以下に抑えることを目指しましょう。
上記の2つのデータは、データ分析ツールやヒートマップツールで確認できますが、コードの配置方法や訪問時間の定義が異なるため、数値に若干の違いが出ることがあります。
以下は、Ptengineが提供する2つのページ分析ヒートマップです。異なるブロックでの訪問の離脱率を示しています:
FVのバナーとスライダーの流失率データを合計すると、このデモサイトのFVの離脱率を取得することができます。
離脱率とFVの離脱率の考え方
ページの上部から下部まで、離脱率とFVの離脱率は、ユーザーの閲覧深度や興味の濃度を反映しています。
離脱率が60%であれば、40%の訪問ではユーザーがサイトをより深く閲覧していることを示しており、他の商品を確認したり、カートページに移動したりする可能性があります。
離脱した60%のユーザーの中で、もし半分、つまり30%がFVで離脱している場合、これは大きな問題です。彼らはバナーを見て、あまり魅力に思わず直帰してしまった可能性が高いのです。
一方、スクロールしながら徐々に離脱している場合、少なくともユーザーはブランドの第一印象が良いと考えられます。ユーザーがさらに情報を得ようとした結果、最終的に離脱しても、何らかの情報を記憶しているため、再訪の機会があると言えます。
ページの内容と構造が異なれば、離脱率やFVでの離脱率も異なってきます。
基本的には、60%+30%をベースラインとして参照するとよいでしょう。また、以下の視点からチェック、分析、最適化を行うことをお勧めします。
広告素材がユーザーの興味を引く一方で、ランディングページがその興味を深く掘り下げる内容である必要があります。
関連性が低い場合、離脱率は高くなってしまいます。
プロモーションページを活用する際には、注意点とクッションとなる方法をご紹介します。
再訪問ユーザーの傾向
再訪問ユーザーの離脱率やFVでの離脱率は、新規ユーザーよりも低いとは限りません。
特にホームページでは、リピートユーザーが自分のニーズに基づいて情報を探すため、製品情報が更新されていない場合はすぐに離脱する可能性があります。
一方で、新規ユーザーはサイト内のコンテンツに従って順を追って閲覧する傾向があります。
ユーザーの認知度に応じた分析
異なるユーザーはブランドに対する認知度が異なり、サイト内の情報を見ていくブラウジング習慣も一様ではありません。
一緒くたに分析すると、ブラウジングの動機を把握しにくく、最適化やテストの仮説を形成するのが難しくなります。一般的なユーザーセグメンテーションの方法には以下があります:
これらのポイントを考慮することで、ユーザーの行動をより深く理解し、効果的な最適化戦略を立てることが可能になります。
ホームページをランディングページとして、離脱率が50%以下で、同じセッション内で一覧ページや、商品詳細ページに到達する訪問数が総訪問数の40%以上を占める場合、ユーザーのブラウジング順序に対する要求はそこまで高くないことを示しています。
離脱率50% + サイト内回遊率が40%
このような場合、離脱率と詳細ページへの訪問の割合を優先的に確認することが重要です。一覧ページへの訪問が少なくても、他の指標が良好であれば、全体的に成功していると判断できます。
ユーザーのブラウジングトラッキングを行うことで、どのリンクが最もクリックされているか、どの経路でユーザーがページ間を移動しているかを把握し、さらに最適化を行うためのデータを収集する余地があります。
これにより、ユーザーがどのようにコンテンツとインタラクションし、どの情報が彼らの興味を引いているのかを理解することができます。
このように、ユーザーの行動を分析し、ページのレイアウトやコンテンツを最適化することで、より良いエンゲージメントを促進し、最終的にはコンバージョン率の向上につなげることができます。
Ptengineをお使いいただいている20万社の企業向け顧客のデータから、国内外問わず、名高いブランド様のWebサイトの優れた指標を以下に示します。
これらの指標と比較して、自社サイトはどの程度達成していましたか?以下のチェックリストとして、現状を評価してみてください:
これらの指標を参考にし、自サイトのパフォーマンスを評価し、改善点を見つけていくことが重要です。王者データ指標に近づくための具体的なアクションプランを立ててみてください。
このnoteをご覧いただき、少しでもPtengineにご興味をお持ちになった方は、ぜひPtengineを試してみてください。こちらから無料アカウントの登録をお待ちしています。