Ptengine x Shopify：効果的な店舗運営の実現【理論編】

今回はEC運営に関して、Shopifyを例に解説していきます。

はじめに

Shopifyは、世界中で人気のあるECプラットフォームですが、競争が激しいため、自分のショップを成功させるには独自の戦略が必要です。

そこで、本記事ではPtengineを用いて、顧客がWeb サイト上でどんな行動を取るのか、何が購入の動機になるか、どこで機会が失われるかを理解するための要点をまとめてご紹介します。

Ptengineでは、数値だけでなく、実際にサイトを改善するのに役立つインサイトも得られます。データをより明確に理解し、より適切なビジネス上の意思決定ができれば、コンバージョンを増やし、結果的に顧客満足につながるアクションが期待できるのです。

目次

1. はじめに
2. 顧客の行動データを細かくトラッキング
3. EC関連業務でよく使われているデータ
4. Shopifyのストア分析（レポート）機能
5. PtengineでShopifyデータ分析をパワーアップ
6. まとめ
7. その他のおすすめの記事

顧客の行動データを細かくトラッキング

Webサイトにとって、データの詳細を通じて、インサイトを掘り出すことが非常に重要です。顧客がどこから来たのか、何を見て、なぜ購入するか、もしくは購入しないかを理解することは、売上の向上に繋がっています。

Shopifyストアオーナーにとって、プラットフォーム内で既に提供しているページビュー、訪問者数、一般的な販売データなどの基本的な指標を用いて、ある程度ユーザーのアクセス傾向を理解することができます。

しかし、これでは十分ではありません。顧客の行動を真に理解するには、さらに深く掘り下げる必要があります。

顧客がどのボタンをクリックするか、ページをどこまでスクロールするか、どこに回遊してどのコンテンツをよく見ているか、それは最後の意思決定、購入するかどうかに影響を与えています。

そのため、インタラクションをトラッキングするデータ（追跡データ）を手に入れることが非常に重要です。

EC関連業務でよく使われているデータ

・コンバージョン率(CV)
購入を行った訪問者の割合を測定します。コンバージョン率が高いということは、多くの場合、効率的なマーケティング戦略と優れた Web サイト デザインを示しています。

・平均注文額 (AOV)
顧客が注文するたびに費やす平均金額。 AOV の増加は、全体の売上に大きな影響を与える可能性があります。

・顧客獲得コスト (CAC)
新規顧客を獲得するためのコスト。 AOV と比較して低く保つことが収益性にとって重要です。

・ショッピング カート放棄率
訪問者がショッピングカートに商品を追加したが、購入を完了しなかった率。購入放棄を減らすことは、売上の増加に直結します。

・顧客生涯価値 (CLV)
ブランドが生涯にわたって 1 人の顧客から得ることができる総収益。 CLV を改善することは、長期的なビジネスの成功にとって重要です。

Shopifyのストア分析（レポート）機能

Shopify の基本的なレポート機能では、さまざまな指標の追跡が可能で、ダッシュボード上で総売上、注文数、ウェブサイトのトラフィック、顧客行動の洞察が提供されます。

例えば、Shopify のレポートでは、どの製品が最も売れているか、どのマーケティングチャネルが最もトラフィックをもたらしているかを示すことができ、これらの情報はマーケティング戦略の調整や在庫管理に不可欠です。

さらに、Shopify ではコンバージョン率分析が含まれており、店舗オーナーが何人の訪問者が顧客にコンバージョンしたかを把握するのに役立ちます。これは、プロモーションや割引を検証する場合に特に役立ちます。

Shopify は、購入を完了せずにカートに商品を入れたままにした顧客を自動的に追跡し、メールで送信する、放棄されたカートの回復も提供しています。これは、潜在的に失われた売上を回復するのに役立ちます。

しかし、ストア分析を通じて得られる顧客のインサイトが不十分です。例えば、カートインしたが購入に至らない人数を知らせるかもしれませんが、顧客が購入をしなかった理由に関する詳細な情報は提供しません。

その原因は、チェックアウトプロセスが複雑すぎたのでしょうか？決済方法が足りなかったのでしょうか？これらの詳細な洞察を理解することは、EC運営やマーケティング活動の有効性に大きく影響します。

したがって、Shopify のネイティブ機能が堅実な基盤を築いている一方で、Ptengine などのツールを統合することで、理解を深め、マーケティングおよび運営戦略をより効果的に最適化できます。

PtengineでShopifyデータ分析をパワーアップ

Shopify のストア分析を加え、顧客行動を深く理解するため、下記の推しポイントをご参照ください。

提供されているデータの違い

Shopify はページビュー、売上データ、顧客経路などの基礎指標を追跡し、日々の運営において非常に有用です。一方、Ptengine は詳細なクリック パターン、マウスの動き、詳細なユーザー ジャーニー分析など、より詳細なデータをキャプチャすることでこれらの機能を拡張します。

この詳細な分析は、ユーザーがショッピング カートを放棄したり、特定のページから直帰したりした理由など、特定の行動が発生した理由を特定するのに役立ちます。

Ptengine ｘ Shopify の活用方法

2つのツールを組み合わせて使用することで、何が起こっているのかを把握するだけでなく、それがなぜ起こるのか、どのように改善できるのかを知ることができます。

下記の方法は販売促進と顧客満足度の向上の鍵となりますので、ぜひご活用ください。

1. データ統合：
   Ptengine の独自の計測コードをサイトに入れて、 Shopify の既存のデータと同期します。 これにより、すべての顧客タッチポイントが両方のプラットフォームにわたって確実に追跡され、カスタマージャーニーの全体像を把握することができます。
   
2. セグメンテーション分析：
   Ptengine を用いてユーザー行動をセグメント化します。
   例えば、チェックアウト段階でカートを放棄したユーザーをセグメント化し、可能の原因を推測しやすくなります。
   
3. ユーザーインサイトの洞察：
   Shopify と Ptengine の分析結果を組み合わせて、ターゲットを絞った戦略を策定します。
   
   例えば、ユーザーが購入せずに製品ページに多くの時間を費やしていることが Ptengine で示され、かつShopifyで製品の売り上げが減少している場合は、製品の説明や画像の最適化を検討するかもしれません。
   
   また、ページ上の要素を再配置したり、ユーザー行動データに基づいてチェックアウトプロセスを合理化するなど、直帰率が大幅に削減され、顧客維持率が向上します。
   
4. 最適化のための A/B テスト：
   Shopifyで構築されたサイトを改善する際には、PtengineのA/B テストも役に立ちます。
   
   例えば、製品ページの2つの異なるレイアウトをテストし、どちらがより多くのコンバージョンをもたらすかを確認し、Shopify と Ptengine の結果を分析します。
   
5. マーケティング施策へのヒント：
   Ptengineのヒートマップと A/B テストの結果を通じて顧客の行動パターンを理解することで、ターゲットを絞ったマーケティング キャンペーンを作成できます。 これにより、マーケティング予算をより効率的に使用できるようになり、投資収益率 (ROI) が向上します。
   
   また、どの製品が最も頻繁に閲覧され、どの製品が見落とされやすいかを明らかにすることで、在庫とマーケティングの重点を戦略的に調整して、成功する可能性が最も高い製品に確実に投資できるようになります。
   
6. 継続的なPDCAが大事：
   PtengineｘShopifyのPDCAを確立し、ユーザー体験とマーケティング戦略をを継続的に、および最適化します。それは顧客の好みや市場の変化に適応するコツとなります。

まとめ

Shopify が提供する基本的な分析機能を拡張することで、Ptengine は顧客の行動を深く掘り下げ、実用的な豊富な洞察を提供する一連の高度なツールを提供します。

ヒートマップ、A/B テスト、詳細なコンバージョンファネルにより、ブランドは顧客が何をしているかだけでなく、なぜそれを行うのかを理解できるようになります。

このレベルの理解は、情報に基づいた意思決定、ユーザーエクスペリエンスの最適化、マーケティング戦略の強化、製品提供の改善に不可欠です。そんな強力ツールをぜひチェックしてくださいね！

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