EC分析資料

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2. 当社は、これまでEC構築〜運⽤等の実績を持つスペシャリストがおります。 >>Pick up<< 中堅アパレル企業の⾃社ECシステムのリニュー アル構築と運⽤コンサルティング 【プロジェクト概要】 ⾃社ECシステムのリニューアル。戦略設計からシステ ム構築、運⽤コンサルティングを担当。 【当時の課題】 システムが不安定で不具合多発。リニューアル後安定 稼働へ。業務フローを整理し、計画的な商品投⼊とプ ロモーションを強化。 【成果】 売上前年⽐2倍の成⻑。営業利益率5％の改善を達成 ▪EC運⽤実績例 EC運⽤実績例 1
3. ⾃社ECの集客施策（SEM/広告最適化） スナップアプリ開発/LINE公式アカウント運⽤サポート MURUA、Lagunamoon、Jouetie、MERRYJENNY でiPad活⽤及びFacebookプロモーション iPad導⼊コンサルティング Facebookコンサルティング ハイティーンターゲットのEC事業構築 Facebookコンサルティング ⾃社ECコンサルティング、SNSプロモーション、社史プロジェクト他 アウトレットパーク⽊更津、ららぽーと豊洲にて デジタルサイネージソリューション ▪１－４︓プロジェクト実績 ▪EC運⽤実績例 EC運⽤実績例 2
4. 3 基本のWebコンサルティング内容（具体的な内容） 【①サイトアクセスや上位ページ分析】 【②改善案のレポート作成・提出】 【④改善案の実施】 【③ミーティングで数値報告・改善案を議論】 御社の経営陣やEC担当者様と当社メンバーで、⽉1回×会議を⾏い、 数値結果や課題を共有することでEC運営の精度を向上させ、売上UPにつなげていきます。 （＊会議に参加される御社メンバーの選定はお任せいたします） 御社内で実施 基本のWEBコンサルティング内容
5. 4 数値分析事例①︓EC運営で押さえるべき７つの指標 ②1ユーザーあたり⽉間訪問回数 ①サイトへの訪問者・訪問回数 ④直帰率（1ページだけでサイトを閉じた率） ③新規と既存ユーザーの⽐率 ⑥流⼊経路ごとのユーザー数 ⑦⽬標達成率（CVR） ⑤流⼊（アクセス）元ごとのシェア ① ② ③ ④ ⑤ ⑥ ⑦ これらの指標を掛け合わせることでサイトの課題を「データをもとに」抽出し 分析・改善策のご提案をいたします。 数値分析事例①︓EC運営で押さえるべき７つの指標
6. 5 数値分析事例②︓数値分析から課題を抽出する グーグルアナリティクスの指標はサイトの課題を抽出することができます メルマガ登録や会員登録ボタンをユーザーにわかりやすい場所へ再配置 ①既存ユーザーが21%にとどまっている 検索流⼊ユーザーをさらに獲得するため、検索流⼊のキーワードを分析し、 キーワードを含めた商品ページを作成する ②検索流⼊のユーザーは⺟数は少ないがコンバ ージョン率が⾼い セッション時間が短いという事は、ページの下部まで読んでいない可能性 が⾼い。そのため、⽂字ではなく写真や画像で表現するなど別の⼿段で商 品ページや特集ページを作る。 ③平均セッション時間が2分01秒と短く、ユー ザーはページの下部まで読まない可能性がある 改善策（⼀例） 指標からわかること ① ② ③ ＊専⾨⽤語が多数出てきますが、会議内でわかりやすく解説いたします 数値分析事例②︓数値分析から課題を抽出する
7. 6 数値分析事例③︓ 特集やフェアごとの効果測定 ◆kpiの説明及びからわかること Aページ訪問者数（人） 特集ページの訪問者人数 B閲覧開始数 外部サイトから直接特集ページにアクセスした人数 C遷移数（その他ページからのアクセス数）（人） 主にバナーやその他ページからのアクセス数 D遷移率 バナーその他からのアクセス率 E総離脱数（人） その特集ページで離脱した人数 F総離脱率 ページ訪問者のうち、特集ページで離脱した率 Ｇ直帰率 閲覧開始から離脱した率 (高いと、ユーザーがLPに興味を示さなかった） Ｈ離脱率 遷移から離脱した率 I直帰数（人） 閲覧開始から離脱した人数 J離脱数（人） 遷移から離脱した人数 K総遷移数（人） 特集ページから商品ページへ行った人数 Lページ価値（円） そのページが貢献した金額 M客単価（円） 特集スタート月のサイト全体の客単価 N推定CVR（％） 特集ページを経由した購入者のCVR A B C D E Ｆ Ｇ Ｈ I J K L M N 特集名 特集 スタート 日 ページ訪 問者数 （人） 閲覧開始 数 遷移数 遷移率 総離脱数 総離脱率 直帰率 離脱率 直帰数 離脱数 総遷移数 ページ 価値(円） 客単価 推定CVR 目指す特集のKPI 1, 200 240 960 80. 0% 120 10% 10% 10% 24 96 1, 080 220 15, 000 1. 5% 優待ページ 3月8日 1, 003 246 757 75. 5% 106 10. 6% 16. 7% 8. 6% 41 65 897 236 14, 495 1. 6% RDRドレス特集 3月11日 315 62 253 80. 3% 71 22. 5% 53. 2% 15. 0% 33 38 244 41 14, 495 0. 3% ワンピースコレクション 3月18日 1, 108 123 985 88. 9% 138 12. 5% 28. 5% 10. 5% 35 103 970 0 14, 495 0. 0% スペシャルプライス一覧 4月1日 5, 577 73 5, 504 98. 7% 324 5. 8% 31. 5% 5. 5% 23 301 5, 253 241 17, 266 1. 4% ＲＤＲワンピースノベルティフェア 4月8日 1, 273 118 1, 155 90. 7% 136 10. 7% 25. 4% 9. 2% 30 106 1, 137 212 17, 266 1. 2% NEW GOODS 特集 4月8日 1, 269 149 1, 120 88. 3% 113 8. 9% 16. 8% 7. 8% 25 88 1, 156 88 17, 266 0. 5% LDPドレス特集＊ 4月15日 333 75 258 77. 5% 72 21. 5% 44. 0% 15. 0% 33 39 261 331 17, 266 1. 9% ワンピースコレクションバナー差し替え＊ 4月15日 416 71 345 82. 9% 37 9. 0% 11. 3% 8. 5% 8 29 379 700 17, 266 4. 1% グーグルアナリティクスのデータは、組み合わせたり⽐較検証することでサイトの課題が⾒えてきます サイト内特集ごとに「アクセス〜CVR・客単価」の数値分析と⽐較検証を⾏うことで、 売上に繋がる特集とそうでない特集を明確にし、今後の運⽤精度の向上に反映することができます。 ＊イメージです 数値分析事例③︓ 特集やフェアごとの効果測定
8. 7 数値分析事例④︓ 顧客セグメント別の施策と⽬標の提案 顧客データに基づいた課題抽出は、Makeshopの顧客管理やポイント管理システムを使い、 精度の⾼い分析から改善策へとつなげることができます。 ターゲット 層 N O カテゴリー 内容 スタート 月 担当 目標数値 期限 ① 宣伝（ 販促） 各ブランド でビジュアルプレスを設定し 、 ブログ強化。 ブログからのアクセス数を増やす 9月 販促担当 B LO G 経由のアクセス数を前比+20％にする 2月 ② 販売 ZO ZO 、 マルイの2サイト でブランド を知ってもらう よう 、 カテゴリ ーや検索キーワード の 強化。 （ 検索キーワード のト レンド を把握し 、 商品登録時に反映） 9月 EC 課 ZO ZO 、 マルイサイト にて、 検索経由アクセス数を前年比+3％にする 2月 ③ 宣伝（ 販促） 接客し たお客様に品番を書いて渡すカード にonl i neサイト 、 インスタ グラムを記載し た カード を配布し 、 O 2O 施策を行う 。 9月 販促担当 ショ ッ プカード 配布枚数に対し て5％のアクセス数を獲得する（ C TR 5％） 2月 ④ 宣伝（ 販促） LI N E@ の取り 組み開始 9月 販促担当 LI N E@ 経由のアクセス数を半年間で25, 000アクセス以上にする（ メ ルマガ経由で13, 500アクセス） 2月 EC を知っているが、 アクセス し たこと がない層へ ⑤ 宣伝（ 販促） 店舗アプリ 経由のアクセス数を増やす 9月 販促担当 店舗アプリ 経由のアクセス数を月間1, 800以上と する（ 上期月間平均アクセス＝1, 500） 2月 ⑥ 宣伝（ 販促） アンケート の実施 8月 EC 課 回答者数200名 8月末 ⑦ 宣伝（ 販促） リ タ ーゲティ ング広告の実施 10月～11月 EC 課 R O A S（ 売上÷コスト ×100） ＝5 11月 ⑧ 商品 機会ロス（ 欠品率） の解消 9月 EC 課 売れ筋上位10品番の欠品率を20％以内と する（ 週別で管理） 2月 ⑨ 商品 滞留在庫の削減 8月 EC 課 非稼働商品は他社サイ ト も し く は店舗への店間移動で前比80％までにする。 2月 ⑩ 商品 EC 別注限定商品の取り 組み強化（ セッ ト になる商材、 アウタ ー系、 ワンピースなどでバ リ エーショ ンを増やす） 9月 EC 課 EC のみでプロパー消化率60％（ 優待売上はプロパー消化と みなす） 2月 ⑪ 商品 先行販売の実施 9月 EC 課 実施月の先行販売による売上シェ ア10％ 2月 ⑫ 販売 誕生日付きポイント 付与 9月 EC 課 ポイント 付与者のC V R 1％ 毎月 ⑬ 販売 商品画像のクオリ ティ U P 9月 EC 課 C V R +50％（ 現状の撮影状況対比） 2月 ⑭ 販売 上顧客限定で購入後の買い足し アイテムをO netoO neでレコメ ンド メ ールをする 8月 EC 課 対象者のC V R 20％ 2月 ⑮ 販売 上顧客限定で取り 寄せサービスの実施 8月 販促担当・ EC 課 対象者のC V R 80% 2月 購入履歴のあるお客様全員 ブランド を知らない層へ ブランド を知っているが、 EC を知らない層へ アクセスし たこと があるが、 購入し たこと が無い層へ ＊イメージです ＊本件はグーグルアナリティクスのほかに購⼊データ等の共有などが必須となります グーグルアナリティクスのデータに加え、EC（Makeshop）の顧客情報データを組みあわせることで 課題の深堀りと多⾓的な取り組み施策のご提案が可能になります。 （データの共有のみで可能。システム連携などは⼀切不要です） 数値分析事例④︓ 顧客セグメント別の施策と⽬標の提案
9. ・ストーリー投稿 ・公式アカウント投稿 ・インフルエンサーページ インフルエンサーの投稿、ストーリーズ、ライブ配信で興味付から購⼊まで誘導し、 100注⽂/1インフルエンサー×複数名を実施しています。 インフルエンサーPR例 8