スタッフコーデ分析で見るべき4つの数字

先週、

「アパレルECのスタッフコーデ運用がうまくいかない理由」

アパレルECのスタッフコーデ運用がうまくいかない理由

というお題で記事を執筆しましたが、「分析に慣れている人がレポートを出せば、正しい結果がわかる」というお声がありまして……。確かに、計測のロジックにはさまざまなものがありますので、

「普段から分析していない人からすると、ちょっとわかりにくい」

ということに気づきを得ました。（当たり前体操）

では普段、筆者はどのような切り口でスタッフコーデを分析しているのか？について、今回は簡単に書いてみたいと思います。サービス側が出す数字を疑う、というわけではありません。ただ、出力されるレポートには当然ながら、それぞれ意図があります。それに応じて計測ロジックも異なりますので、その中身を正しく理解しておかなければ、

「そんなつもりの数字じゃなかった」

という問題が発生します。

GA4 × BigQueryを活用すれば、そのあたりの切り口を柔軟に変更できますのでオススメです。

■ディメンションは「スタッフ」「商品名」「コーディネートページ」

まず、データの切り口として、この3つは欲しいですね。

・スタッフ別の貢献売上
・コーディネート経由で売れた商品別の売上
・コーディネートページ別の貢献売上

これらを出すことで、

・どのスタッフのコーデが人気なのか？
・そのスタッフの中でも、どのコーデが人気なのか？
・コーデの力なのか、それとも着用しているアイテム自体が人気だったのか？

あたりが見えやすくなります。

例えば、EC全体の人気アイテムランキングと、コーデ経由で売れたアイテムランキングに乖離がある場合、

「これはコーデの力で売れたのでは？」

という仮説も立てられます。

また、スタッフごとの販売力が見えてくれば、「今後売っていきたいアイテムを、そのスタッフに着用してもらう」といった施策も可能になります。

■関連売上をすべてカウントする

次に注意すべきは、貢献売上の付け方です。例えば、

「購入前に経由したコーデに掲載されている関連アイテムが売れたら、すべて貢献売上としてカウントする」

という出し方があります。この方法の注意点は、貢献売上の合計値が膨らみやすいことです。1つのアイテムが購入されるまでに、複数のコーデを経由することは普通にあります。

仮に1万円の商品が購入されるまでに3つのコーデを経由していた場合、そのすべてのコーデに1万円ずつ貢献売上を付与すると、合計3万円の貢献売上が発生することになります。

つまり、実際の売上以上の「貢献売上」がレポート上では存在することになります。この数字だけを見て効果検証をすると判断を誤りやすいのですが、次に紹介する「ラストパス」と比較することで、利用価値のある数字になります。

■ラストパス

続いては「ラストパス」です。これは、購入前に最後に経由したコーデのみに貢献売上を付ける方法です。つまり、購入の直前に見ていたコーデに売上を付与します。この方法であれば、1件の購入を複数のコーデに重複して付与することがないため、先ほどのように貢献売上が膨らむことはありません。スタッフごとの差も、比較的見えやすくなります。

そして、先ほどの「関連売上をすべてカウントする方法」と比較することで、さらに面白いことが見えてきます。

例えば、

「人気アイテムを使ったコーデを大量に投稿しているため関連売上は大きいが、ラストパスでの売上はそれほど大きくない」

といったケースです。この場合、アイテムそのものの人気によって経由売上が増えている可能性があります。

逆に、関連売上だけでなくラストパスでも強いスタッフ・コーデであれば、購入意思決定への貢献度がより高いのでは？という仮説が立てられます。

また、GA4ではイベントのタイムスタンプも取得できますので、

「ラストパスとなったコーデ閲覧から○時間以内に発生した購入のみ貢献売上としてカウントする」

といった条件を付けることも可能です。これはザッピングが取り入れている貢献売上のカウント方法でもあります。