ミギカタアガリ®

ECサイト分析におけるQlikView

ECサイトの売上を伸ばすためにはデータに基づいた分析が必要不可欠です。その分析結果がマーケティング施策の根拠となります。 そもそもQlikViewはBI(Business Intelligence)ツールとして高く評価されており、独自の「連想技術」によりビッグデータの解析に非常に有用です。 QlikViewは受注データや会員データなどのテーブルファイルをローデータとして読み込ませることができます。 それら複数のデータを特定のカラムで紐づけることで、複数の軸による比較分析や傾向分析ができます。   また、アクセス解析ソフトGoogle Analyticsと連結することもでき、アクセスデータと売上データを同時に解析することが可能です

GoogleAnalytics画面例

ECサイトにおけるトランザクション(受注)までの顧客のフローを分析し、顧客像をより明確化すればより的確な施策を見つけ出すことができます。   例えばチャネルごとのセッション数と売上を見たものが以下の図です。 説明のため、チャネルはReferralとSocialのみにしています。  

  ReferralよりもSocialの方がセッション数、売上ともに高いです。 Socialメディアでの広告が有用なのでしょうか。それともSocialメディアのシェア率が高い若い年代の顧客が多いのでしょうか。 ほかにも様々な推測、仮説を立てることができます。   Socialメディアに注目したところで、どれくらいの人がスマートフォンを用いてSocialメディアから流入し購入しているのか気になったとします。 そこで下図のように’スマートフォン’をクリックして「絞り込み」を行います。

やはりSocialメディアはスマートフォンでの利用が高いようです。 それと同時に、Referralのセッション数が大幅に減少しました。 PCとスマートフォンにおける集客元はそれぞれReferralとSocialという単純な相関が見られました。 もちろん簡単なサンプルデータなので単純な相関となりましたが、実際はより複雑になります。 そのような複雑な関連をワンクリックによる絞り込みでドリルダウンできるのがQlikViewの便利なところの一つです。   上記の例は表で見ましたが、それをグラフにすると以下のようにより見やすくなります。  

さらに日付で5月の第2週を見たいとすると下図のようになります。  

このように様々な軸から複合的に指標やデータを見ることができます。 今回は売上とセッション数のみ見ましたが、 ページビュー数、直帰率、セッション時間、商品カート投入率、商品カート放棄率、CVR、ROAS、etc… などなど分析したい指標がまだまだあります。 ビッグデータを管理し、使いやすいインターフェイスと軸の絞り込みによる分析は、ECサイトの売上向上のためのデータドリブンに大きく貢献してくれます。   次回から、有効な使用方法や機能を初歩的なものから紹介していきます。