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Nexalコラム

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ハレンチなおねだり機能から実用編へ

今日はECサイトに特化した消費購買行動についてまとめたいと思う。
以前から、様々なサイト分析や戦略コンサルを行っている中で、興味深いキーワードがある。

「おねだり機能」

一番早くこの機能を実装したのは、モバイルエンタメ企業。高校生や女性などを対象にしたコミュニティサイトを分析すると、実際にアバターの各パーツを持っている人と購入している人は別の人間ということが分かる。いろいろな実態調査を行うと恐ろしい事実も出てくる。

扶養されている高校生が、経済的に年間数万~数十万もアバターの各パーツを購入できるとは考え難い。しかし、それを実際に購入・決済しているのは、いわゆる「パパ」という存在。
本当のパパ(お父さん)もいるだろうが、ほとんどが援助交際における「パパ」。(注!:全てのモバイルコンテンツの実態が上記とは限りません。)

もう一つ似た事例が、下着メーカーのトリンプが実装している「おねだり機能」
具体的なサービスフローは、ネット上にも事例が出ているので見てください。
BusinessMedia誠 8割の男が餌食に!下着メーカー「トリンプ」のすげー罠!

これらは、買う人と使う人が異なる場合の商品であれば全てにおいて適用できる。
上記の事例は、男女の関係をうまく利用した、どちらかと言うとハレンチ的な使い方だが、(他に言い方が思いつかなかったので・・・)
友達同士、夫婦関係、親子関係などにおいても、欲しい商品をリストアップし、そこからプレゼントする側が決済する機能が実装できれば、以下のような問題も解決するだろう。
・奥さん(旦那さん)にプレゼントと思って商品をネットで購入したが、レコメンド機能で毎回、興味の無い(購買意識が無くなった)商品アイテムを推奨される。
・プレゼントで欲しい商品を、奥さん(旦那さん)にURLを送るとcookie切れで商品が見られない。など・・・

リアルの世界では、似たようなビジネスモデルを既に行っている事例がある。
会社は忘れてしまったが(デパートだったか・・・)、結婚式をプロデュースする一貫で、新婚生活するために必要な=欲しい商品を、まず新婚夫婦が選んでおき、親戚がその中から一つ選んで購入しプレゼントするという手法。
また、最近の引き出物やお中元・お歳暮など、相手が喜ぶものかどうか分からない場合のために、カタログギフトを送る傾向が強まっている。
特にお中元やお歳暮で贈る商品は、ほぼコモディティ化しており、もらう側も、「またか・・・」と思う

商品ばかりになってきた。よってニッチな商品や喜ばれる希少価値の高い商品をネットを回遊し見つけて送るという消費行動になってきつつある。
それでもデパート(百貨店)で購入する意味は、いわゆる包装紙のブランド力。
例えば同じコーヒーを送るにしても、ネットで探せば楽天やYaooショッピングで探し、一番安い所から購入することができる。
しかし、なぜ定価に近いデパートで購入するのか・・・年代的には慣習もあるが、どこで購入したのか

包装紙=ブランド力なのである。
バラの絵、青の文字、青のハト?、青と緑の丸・・・など(笑)
各デパートと提携し、包装紙を選べるECサイトがあればかなりビジネスモデルとしては面白いと思う。

少し話しが反れてしまったが、ECサイトの成長段階に応じて様々な機能実装・施策は考えられる。
特に、人間の消費行動や消費に対する心理分析をもっと行うことによって、単純な機能だけでなく、使い勝手・購買心理をくすぐるマーケティングは未開拓と考えられる。

以下にいくつか事例を記載したいと思う。
例1)カート投入率は問題ないが、購入決済時にキャンセルされる率が高い。
上記のような傾向があるECサイトは、一度カートの中に気になる商品を入れた上で決済時に最終的に買うか買わないか判断されていると考えられる。
改善例⇒「お気に入り機能」「クローゼット機能」「マイチェック機能」 名称は何でもいいが、カートに入れる前にちょっと商品をストックさせておく機能を用意する。いわゆるカタログで言えば付箋機能。
指標例⇒上記の機能を実装することにより、実際にカート投入からの決済CVRが倍以上になった。
マーケティング施策⇒お気に入りなど、一度ストックされ、そのままになっている商品をキャンペーンまたは割引対象の商品として、購買意欲を沸かせる「エサ」にする。商品の売れ筋傾向分析も分かるため、次の仕入れ(MD)データとしても利用できる。


例2)レコメンド機能を用意し回遊率は高まったが、1回当たりの購入単価は変わらない


どのようなロジックでレコメンド表示させているかにもよるが、あまり意味の無い推奨商品を出していると考えられる。一番多いパターンは、
・この商品を買った人は、これも買ってます
・この商品を見た人は、この商品も見ています
つまり、一番多い行動パターンをレコメンドするという手法。
類似商品をレコメンドすることによって、回遊率はもちろん高まる。しかし例えばアパレルで例を取ると、ワンピが欲しい人が、2・3着まとめ買いを行うケースは稀。
改善例⇒同時購入商品に対して、商品別ではなくカテゴリ単位での分析を行い、カテゴリ同士の相関関係から、コーディネート型でレコメンドする。
・つまり、この商品に合うアクセサリーは何か
・身長、体重や体型から、カバーできる商品は何か
以前、色から探す、ちょっとしたワンポイントから探す(リボンなど)の機能もあるが、女性心理として自分に似合う、かわいく見せる、弱点を隠せるなど、自分のコンプレックスを解消してくれるような心理レコメンドが有効的である。

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