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第89回:コンバージョンの解析は、“新規とリピーター”で振り分けよう!

なるマガ!
Vol.89 12/03/21

今や誰もが知る通販サイトの “アマゾン” (Amazon)。

サイトの開設当初は書籍のみの取扱いであったものの ・・・
今や生活必需品まで取り揃え、ホントに充実しておりますよね~

わたくしも アマゾンにお世話になって かれこれ10年近くになるのではないでしょうか。

一体 今まで、何度 アマゾンでモノを購入したことでしょう~


個人的なアマゾンの魅力は ・・・

(在庫を含めた) 品揃えと低価格。
基本的に送料無料 そして 注文商品の配送スピード。
また、問い合せやクレームに対する非常に
スピーディーな対応による安心感の構築にあります。


先日、アマゾンで購入した商品の配達時に留守にしており
不在届が投函されておりました。

その後、こちらから依頼する前に再配達されたのですが、
実は アマゾンは、“自主的に” 運送業者へ再配達するよう促しているとのことでしたっ!

「アマゾンさんは 休ませてくれないよ~」
と、配達してくれた おじさんがボソっと一言 ・・・

つまり、
それ程、配送スピードを重視していることが伺えますね~


また サイト内では ・・・

皆様もご存知の通り アマゾンのオススメ (リコメンド) の精度が素晴らしい!

「えっ、こんなものもあるのねっ! 欲しいな~ ・・・」
と、それゆえ ・・・
後日改めてアマゾンをリピートしてオススメも購入 ・・・

いつしか、アマゾンで買えば買う程、
オススメ (リコメンド) の精度は非常に高くなり ・・・

そして、また アマゾンを利用する ・・・
そんな繰り返しが日常化しております。


今や 気がつくと ・・・
生活必需品である 水や食品や下着まで ・・・ 全てアマゾンなんですね~


もう アマゾン がないと生きていけません!?


数えてみると ・・・ リピート100回以上 ・・・ @ゆるゆる執行役 松井でございます!
本日も最後まで どうぞ宜しくお願いいたします!


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ここしばらく 日々、旅館さんのアクセスログデータと睨めっこしております。

解析にあたっては、
アクセスログデータ と 顧客管理データ、
それから 電話経由の予約データ の 3つを照らし合わせて解析しております。

アクセスログ解析ツールは、Google Analytics を使用しております。

顧客管理データは、
自社ホームページ経由で予約した顧客を管理する管理ツールを使用しております。

その管理画面からcsvデータを抽出・加工して、
年別、月別、時間帯別、地域別等の項目で予約の傾向を把握できるようにしております。

電話経由の予約データは、
旅館さんのスタッフの方に、日々 電話経由の予約状況を入電管理シートなるものへ
更新していただくようお願いしております。


さて、
データで最も注目する項目といえば ・・・
そう、コンバージョンであり、旅館さんであれば コンバージョンは予約に当てはまります。
※ 今回の記事では宿泊は除く

最近、
地域別の予約の傾向を把握しようと ・・・
つまり、自社ホームページの地域別の 訪問数 及び 予約数 の傾向を把握しようと解析いたしました。

必要なデータを抽出するにあたっては ・・・

・アクセスログデータから “地域別の訪問数”
・自社ホームページの顧客管理ツールから “地域別の自社ホームページ経由の予約数”
・入電管理シートから “地域別の電話経由の予約数”

上記3つのデータを組み合わせることによって、
各地域の訪問数に対する 予約数 さらに 予約獲得率 の傾向を抽出することができます!


そうすると 例えば・・・


東京は、
訪問数は100,000と多く 比例して予約数も多い しかし 予約獲得率でみると相対的に低い傾向にある。

大阪は、
訪問数は50,000で 予約獲得率でみると東京の2倍と予約獲得効率は高い傾向にある。

福岡は、
訪問数は37,500で 予約獲得率でみると東京の3倍と予約獲得効率は高い傾向にある。


ところで、
予約獲得率だけ見ると 東京の4倍以上の地域もあるのですが、
訪問数が 極端に少ない、
例えば 100だとすると定量的に少ないことから信頼性に欠けるため、
その地域は一旦保留とします。

つまり、
地域別の予約獲得率の傾向を判断するためには、
判断に足りる 訪問数と予約数のボリュームが必要になるということです。

とすると ・・・

商品やサービスによっては 1ヶ月程度の期間のデータ量では充分でないこともあるでしょう ・・・

その場合は、過去数カ月分のデータを抽出することで
判断する上で必要なデータ量が得られるかと思います。


では 例えば 以下のような結果であれば ・・・


東京は、
訪問数は 100,000で 全体の 40% かつ 予約数が最も多い地域である。
・予約獲得率は 0.5%

大阪は、
訪問数は 50,000で 全体の 20% かつ 予約数が東京に次いで2番目の地域である。
・予約獲得率は 2.0%

福岡は、 訪問数は 37,500で 全体の 15% かつ 予約数が大阪に次いで3番目の地域である。
・予約獲得率は 3.0%


すると、
東京は、訪問数のボリュームが大きいので
予約数のボリュームも大きいが予約獲得率は低い。
大阪や福岡は、それなりの訪問数のボリュームがある中で
予約獲得率が高い傾向にあるといえる。

だから 今後、
集客施策によって大阪や福岡の訪問数のボリュームを大きくした際、
今までの高い予約獲得率に見合った予約数をもたらしてくれるかもしれない、
と仮説を立てられるのです。
しかし、気にしなくてはならないのは、“リピーター” の存在です。
※ ビジネスが “新規” のみで成り立っている場合は除く


旅館さんの場合、
予約するお客様が過去に宿泊されたリピーターの場合も多いものです。
特に その旅館さんを気に入れば、将来 何度でも予約宿泊してくれるものです。

つまり、
リピーターの予約が多ければ、必然的に予約獲得率は高くなるわけです。
リピーターがホームページへ訪問する際、
予約を目指して訪問しますから予約獲得率は高くなるわけですね。


福岡という地域は、
訪問数が多く 予約獲得率が高い 地域であったとして、
同時に、リピーターの予約数がその他地域と比較して最も多く
結果として 予約獲得率が高くなっているのかもしれません。


地域別の 予約数 そして 予約獲得率 の傾向を把握する上では、
“新規とリピーター” の数値を分けて、
傾向を導き出して判断する必要があるといえます。


上記は、
地域別の傾向を把握する上で
“新規とリピーター” の振り分けが必要との例ですが ・・・

地域別のみならず、商品別 や 年別、月別、時間別といった時系列など
その他項目に対しても “新規とリピーター” の振り分けを
念頭に置くことは大切です!


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次回の なるマガ!も どうぞ 宜しくお願いいたします!

それでは、
いつも 最後までお読みいただき、誠に有難うございます!


@ゆるゆる執行役 松井

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発行:12/3/21