筆者プロフィール

Colabofact 代表 / Bsidefunny株式会社 CDO

小松 夕祐（こまつ　ゆうすけ）氏

法政大学卒業後、株式会社メンバーズ入社。国内大手金融機関やメーカーのウェブサイト構築 / 運用ディレクション、プロジェクトマネージメントを6年半経験・同社マネージャーに従事。 2015年～Amazon Japan G.K.入社。 同社にてサイトマーチャンダイザーとしてデジタルマーケティングにおける戦略から実行、分析までを2年経験の後、バイヤーとして担当カテゴリにおける事業戦略、P/L管理、需要予測、商品企画を経験。 2019年3月～Principle Co.,Ltd.に参画。営業専任部門の立ち上げ、2020年10月より同社DX事業部の立ち上げおよび事業運営責任者を担当。2021年5月Bsidefunny株式会社にパートナー・CDOとして参画。2021年6月より個人事業主として独立。

【ECビジネス成長×AI】シリーズ 第5回 INDEX

1. ECサイト運営業務の増加と全体最適の必要性
2. データ分析からボトルネックを見つける方法
3. データ分析から改善アクションにつなげる方法

------------------------------------------------
▼【ECビジネス成長×AI】シリーズ 過去記事はこちら
【第1回】自社ECビジネス成長のための具体策とは？拡大するEC市場で勝ち続けるポイントを解説！
【第2回】取扱点数1,000万点以上のアスクルがECの裏側で行うAI活用成否を分けるのはラベルとカテゴリ整理
【第3回】ECサイト運営において欠品による機会損失を低減させるには？AI需要予測を活用した在庫管理のポイントをご紹介！
【第4回】ECサイトにおけるAIを活用した競争志向型価格設定のポイント
------------------------------------------------

1.　ECサイト運営業務の増加と全体最適の必要性

　ECサイト成長に直結するボトルネックを見つけていく上で、はじめにECサイト運営業務の全体像について整理する必要があります。

　ECサイト運営は販売する商品の仕入れや商品企画からスタートし、販売後の配送やアフターサポートまで多岐に渡ります。それぞれの業務における課題や考えるべきことがある中で、運営タスクを横断してボトルネックを特定していくことは部門や担当が異なる中で決して容易ではありません。読者の皆様のECサイトにおいても、どの領域に注力すべきかを判断するのに苦慮されているのではないでしょうか。限られたリソースの中でビジネス成果を最大化するためには、客観的な事実をもとに注力すべき領域を特定し、リソース配分をおこない、継続的に改善アクションをするという全体最適の流れを作ることが継続成長への第一歩となります。

2.　データ分析からボトルネックを見つける方法

　では、具体的に注力すべき領域をどのように特定していけば良いのでしょうか。可能な限り様々なバイアスを排除しボトルネックを判断するためには、データを読み解くこと（データ分析）が重要です。ECサイトにおけるデータ分析のポイントは以下2つです。

1. ECサイトの売上を構成する要素の分解（分ける作業）
2. 分解した各要素同士を比較（比べる作業）

　データ分析をおこなう際にまず行うべきことは、データを分けることです。データの分け方は大きく以下の2種類があります。

a.　掛け算で表せるように分ける方法
b.　足し算で表せるように分ける方法

　ECサイトの売上を a.掛け算で表す例として、「訪問数×コンバージョン率（CVR）×購入単価」に分解する方法があります。また、b.足し算で表す例としては、「カテゴリA + カテゴリB + カテゴリC」といったカテゴリ別に売上を分解する方法があります。データを分けることだけでも全体の数字の中に隠れていた様々な情報を得ることができます。

　ただし、ボトルネックの特定につながる気づきを得るためにはデータを分けた後に、データを比べる必要があります。例えば、「¥1,000が高いか安いか」という質問に対して、読者の皆様はどう回答できるでしょうか。恐らく、「どちらとも言えない」という回答が多いのではないでしょうか。データを評価するためには、何らかの基準、比較対象をおく必要があります。先ほどの質問の前提として、「通常¥100程度で販売されているジュースが¥1,000で売られていた場合」であれば高いという評価になり、「通常¥5,000で売られている衣服が¥1,000で売られていた場合」であれば安いという評価になると思います。以下は簡単な例ですが、1.で分けた要素をb.で比較した内容と組み合わせることで、どの領域に課題がありそうかを定量的に絞り込んでいくことができます。筆者であれば、この例の場合カテゴリCのCVRに着目し、他カテゴリと比較し低い水準のため、何らかのボトルネック（伸び代）があるのではないかと判断し、詳細分析を進めて必要に応じてアクションにつなげていく行動を取ります。

3.　データ分析から改善アクションにつなげる方法

　データ分析を元に客観的なボトルネックを特定した次のステップとして、ボトルネックからビジネス成長に向けた改善アクションにつなげていく作業に移ります。
　当然ですがボトルネックを見つけただけでは成果は出ず、改善アクションを実行してはじめて成果が出てきます。筆者の経験上、必ず成果が出るアクションが最初から明確であるケースは少なく、トライアンドエラーを繰り返しながら自社サイトにおける成功パターンを見い出し、改善アクションを続けることで、継続的な成長につながっていくことが多いです。ここでは一般的なECサイトにおける重要指標とアクションの関連について説明します。

　まず、ECサイトにおける重要指標は先の例としてもご紹介した「A.訪問数」「B.CVR」「C.購入単価」の3つです。売り上げをこの3つの指標に分解することで、データと顧客の行動を紐付けて分析することが可能になります。

1. 訪問数・・・お客様が自社サイトにどのくらい訪れているのかを示す指標
2. CVR・・・自社サイトに訪れたお客様のうち、どのくらいの割合で購入されているかを示す指標
3. 購入単価・・・お客様がどのくらいの金額の商品を購入されているかを示す指標

　データと顧客の行動を紐付けて分析することで、どの様なアクションを取るべきかが明確になっていきます。

【データ分析による改善アクション例】

A.「訪問数」がボトルネックとなっていた場合
　そもそもサイトに訪れるお客様の数が少ないことを示すため、お客様がサイトに訪れるまでの導線をより円滑にする施策を実行するのが有効です。SEOや広告、サイト内の導線改善などが代表的なものとして考えられます。

B.「CVR」がボトルネックとなっていた場合
　お客様がサイトに訪れたにも関わらず何らかの理由により購入されていないケースが多いことを示すため、お客様が購入しづらい状況を改善する施策が有効です。お客様が購買判断をおこなう上で必要十分なカタログ情報（商品情報）の整備や価格設定、在庫の確保などが代表的なものとして考えられます。

C.「購入単価」がボトルネックとなっていた場合
　お客様がより高単価な商品もしくはまとめ買いなどをしやすい様な施策を実行することが有効です。

　ここでのポイントは実行する施策が「アクショナブル」であるか否かという点を考慮することです。例えば、データ分析の結果、在庫不足（欠品）が要因であった場合でも、部材不足による長期欠品の商品であれば直近で改善アクションを取ることは難しく、この商品以外でのリカバリ施策を講じていく必要があります。

　このように、さまざまな制約の中で継続成長するためには、影響度の高い伸び代領域に対して、アクションが取れるもしくは取りやすい施策を優先的に、かつスピーディーに実行していくことが近道であると考えます。

　ここまでの内容から、自社ECサイトでのデータ分析の進め方はイメージいただけたでしょうか？
　マクニカではより具体的なボトルネックの見つけ方、アクションプランの作り方について、アセスメントサービスによるご支援を行っています。まずは無料診断もできますので、ぜひお気軽にご相談ください。

≪ワークショップ形式でボトルネックの発見～改善アクションの計画策定をご支援！アセスメントサービス詳細はこちら≫
  ・CrowdANALYTIX for EC アセスメントサービス

≪顧客体験、CVRアップに不可欠なECサイトの商品情報の品質を無料で診断！≫
 ・CrowdANALYTIX for EC 無料診断サービス

　
――――――――――――――――――――――――――――――――――――

▼ECサイトの品揃え拡大を支える商品管理支援AI　CrowdANALYTIX for EC
　詳細はこちら

▼ホワイトペーパーダウンロードはこちら（無料）