4. P.3
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3:迷っている(困っている)お客様はどこにいる?
店舗の場合は、店員がお客様の表情や行動を観察して
絶妙のタイミングで声をかけています
ECサイトの場合、お客様の表情は見えません
だからこそ、お客様の表情を推測するための分析が重要です!
5. P.4
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4:お客様の表情はサイト上の行動になって表れる
お客様の行動(アクション、リアクション)の例
・どのサイトから訪問したか?
・どの地域からアクセスしている?
・初めての訪問か?
・特定のサイトに長く滞在していないか?
・特定のサイトにまた戻ってきたか?
・サイト内をどのように回遊しているか?
・商品が入れっぱなしになっていないか?
・特定の案内に反応したか?
6. P.5
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5:お客様の行動に対応した接客の例
広告から特定のページへ来訪したお客様
特定のページで長時間滞在しているお客様
カートにいれた商品を削除したお客様
再度、特定のページに戻ってきたお客様
⇒ チャットでご質問がないかお声掛け
⇒ ポジティブ(割引)、ネガティブ(在庫わずか)キャンペーン
⇒ (詳細な説明が必要な商品なら)電話でクロージング
⇒ 専用コンテンツの表示とお勧め情報のご案内
7. P.6
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特定のページで長時間滞在しているお客様
6:分析のポイントはどこにある?
『最高の接客をするためにはさまざまな状況での判断が必要』
⇒ 長時間って、1分、10分、1時間?
残念ながら万国共通のモノサシは存在しません(データ分析で判断指標を作る)
自社サイトの
アクセスログなど
サイト滞在時間(秒数)と
コンバージョン率の相関
急激にコンバージョン率が低下する
7分~8分を基準値にする
ベテラン店員は自らの経験と勘で判断してます
8. P.7
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7:ライブエンゲージのポテンシャルを引き出す分析とは①
分析の目的は状況判断に使う閾値(最適値)の精度を上げていくこと
【例】クーポン発行
・発行するタイミングは?
・割引率(10%~30%)は?
・割引対象とする商材は?
『迷っている(困っている)お客様に手を差し伸べる!』・・為に
お客様に合わせた最適値を
分析から求める
割引率5%~45%の間で
シミュレーションしてみると・・・
割引率 45%
コ
ン
バ
ー
ジ
ョ
ン
率
5%
23%を超えたあたりで
急激にCV率が向上
36%を超えたあたりで
CV率が鈍化傾向
(利益を圧縮するだけ)
10%以下の割引は
効果がない
(やらなくても同じ)