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Nexalコラム

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店舗誘導、購買誘導型Webサイトにおける効果測定

ECサイトのようにカートに入れて決済するビジネスモデルは、売上がその場で分かるため、完結型としてWebサイトKPIの指標は設定しやすい。
サイトに応じて、サイト内のプロセスは変わるがプロセス別に部分KPIを設定する違いくらいで、最終目的や要因(KGIやKFS)は整理できる。
しかし、店舗へ誘導する百貨店、不動産、車販売、商品を購買誘導させるための食品、飲料メーカーなどのWebサイトはブランド路線で進む傾向があり、PRとしてのイメージ戦略は問題ないが、実際の受注拡大という戦略で言うとその効果を測定している企業は少ない。なぜならトレースできないから、と諦めているため。 また、一般的なアクセス解析ではそこまでの分析はできない。(これらはBIツールを導入しないと不可能)
店舗誘導や購買誘導などの行動誘導型サイトの場合は、販売している店舗が各地にあるためトレースできないと言う方も多いが、定量分析から傾向は読み取れる。
例) 商品ブランドサイトのアクセス元IPを都道府県に分析しておく。 キャンペーンなども同じ。参加者のアクセス元IPを定量分析しておく。
そこに、各地域別の売上高を重ねると時系列では少しずれ(遅れ)が出るが傾向が読み取れる。 しかし必ずしもPV数と売上が比例するわけではない。(データ分析することによって、識別指標は見えてきます)
実際のリアル店舗ではPOSデータの分析が進んでいる。また地域別の特性や平均年収など比較対象のデータは様々ある。サイト内の行動データと、これらのリアルデータを比較して、関係性のあるWebサイトKPIを見つけていく必要がある。(来店数、商品別の売上高、地域別住民特性など・・)
上記のような分析を行うと、来店数は多いが平均購買単価から昨年より投資対効果が出ない店舗は、ネットのバーチャル店舗(競合)に客を取られている可能性が高い・・・などの傾向が読めてくる。
ネットショップとリアル店舗の差別化が必要な企業も多くある。不景気時代に生き残るための、共存戦略が必要。
デジタルサイネージのマーケットも増えていることから、今後のWebサイト効果測定は、必ずしもネット内に限ったことではなくなり、リアルとのデータ分析が必要な時代になってくると考える。
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