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ShopifyのデータからF2転換率を出す方法

Shopifyのストア分析では出せないデータ第二弾。

Shopifyのデータから直近の顧客ランキングを抽出する方法

Shopifyのデータから直近の顧客ランキングを抽出する方法

先日上記のような記事を書いたのですが、やはり困っている方が多かったのか、Shopifyをお使いの事業者様から色々とご相談が寄せられました。そこで本日はShopifyのストア分析だけでは出せないデータでリクエストが多い「F2転換率」について書いてみたいと思います。

◯F2転換率とは?

これはググったらすぐ出てきますが、初回購入者のうち二回目購入した人の割合のことですね。ECを生業にしている方なら当然ご存知だと思いますが、意外とすぐ出せない数字だったりします。新規獲得を重視している事業者様は多いかと思いますが、リピート施策が成功したかどうか?を測るには、このF2転換率を計測しておく必要があるのです。では具体的にどのように計測するのでしょうか?

◯ストア分析からデータを抽出→Big Queryで集計

今回も前回と同様、Big Queryを使って集計してみたいと思います。手順は下記の通りですね。

①ストア分析から任意の期間の初回購入者を抽出(ストア分析にて「顧客タイプ」「顧客名」を選択。絞り込みで「First-time」を選択。)

②ストア分析から①の期間より後の任意の期間のリピーターを抽出(ストア分析にて「顧客タイプ」「顧客名」を選択。絞り込みで「Returning」を選択)

③ ①と②をBigQueryに取り込み。

④ ①のデータの顧客名の個数をカウント。(①の期間の初回購入者数)

⑤ ①と②で重複している顧客名の数をカウント。(①の期間で初めて購入したユーザーが、②の期間でリピートした数)

÷ = F2転換率

Shopifyのストア分析では「新規」「リピーター」を抽出可能です。そのデータを用いることで手順としては簡単にデータを集計可能ですね。他のカートでしたら恐らく注文データから集計しないといけませんので、Big Queryで書くSQLが異なるかとは思います。(Shopifyの注文データからでもBig QueryでF2転換率は出せそうですが)

◯どのように対策するか?

データを集計することは簡単にできるのですが、一番の課題は「施策立案」ですね。具体的にどのように2回目の購入者を増やすのでしょうか?よく取られる方法は下記の通りでしょうか。

①期間限定のクーポン進呈

個人的にクーポンや値引き施策に頼るのはちょっと嫌なのですが、初回購入から短期間で購買まで持っていけると、そのユーザーは顧客になりやすい、というお話もありますから、初回購入者に向けて短期間の期限付きクーポン(もしくはタイムセールのお知らせ)を進呈するケースはありますね。量販や低価格帯商材なら実施しても不自然ではありませんので、ブランド特性によっては見え方は悪くないかもしれません。

②エントリーしやすいアイテムの訴求

初回購入と共に増えやすいのがメルマガ登録者ですが、その場合はメルマガでシナリオを組んでおき、ライトユーザーが買うべきアイテムを訴求しておくと良いでしょう。雑貨類など、比較的エントリーしやすいアイテムを訴求する事で、自動的に2回目購入を促進する事が可能です。このあたりは無料のShopify Emailでも実行可能です。

③初回購入が多かったアイテムに合わせやすい新作を訴求

一番やりやすいのはこちらでしょうか。雑誌掲載があったアイテムやコラボアイテムなど、初回購入が増えやすいアイテムは当然ながらシーズンごとに用意されている事でしょう。そこで終わらせず、すぐに二回目購入を促進したいなら当該アイテムとコーディネートしやすいものが適切です。

\2アイテムでコーデが完成!/人気トップスの相棒ボトムス

このような記事を書いて、メルマガで訴求するもの良いですし、当該アイテムを使ったコーディネートが更新されたら、それを通知して再度訴求しても良し。

と、まあ方法論はいくつかあるのですが、身も蓋もない事を言いますとお客様が商品に非常に満足されていれば2回目購入は伸びやすいでしょう。いつの時代も顧客売上・リピート率を高めるには、商品への満足度だったりします。しかし、リピート率が低いからといってEC担当者が「商品力が無いから仕方ない」などと言い訳はできませんので、やれる事をしっかりやっていきましょう。そして、施策を実行した後、上記の方法でF2転換率を確認して施策が当たったのかどうか?を検証してください。誤解を恐れずに言いますと、売上インパクトを出すには商品力を高め、MDを改善し、販促を強化するのが一番ではあるのですが、それでもやらないよりやった方がいいに決まっておりますので、EC担当者におかれましては、日々の改善を常に心がけて頂きたいと思います。

今回のようなデータ集計のご相談がある場合、こちらにご連絡くださいませ。→お問合せ

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