ユーザーデータ分析と運用（なぜECのユーザーデータを分析するのか？ユーザーデータ分析の2大側面を徹底解説！）

なぜ電子商取引のユーザーデータを分析するのですか?ユーザーデータ分析の2つの主要な側面を詳しく解説！

急成長を遂げる小売電子商取引業界は膨大な量の顧客データを生み出しました。これらのデータには、消費者のクリック、閲覧、購入行動がすべて記録されるだけでなく、莫大な商業的価値も含まれています。これらのデータから貴重な情報をどのように抽出するかが、eコマース企業が競争力を高め、顧客体験を最適化し、持続可能な発展を達成するための鍵となっています。この記事では、小売電子商取引のユーザーデータ分析の重要性と実際の業務への応用について詳しく説明し、データ分析によって電子商取引企業が市場動向を把握し、顧客ニーズを正確に特定し、マーケティング戦略を最適化し、最終的にビジネスの成長を達成する方法を明らかにします。

この記事では、顧客ポートレート分析と顧客セグメンテーションという 2 つのユーザー データ分析の観点から、小売電子商取引がデータ分析を使用して運用効率と市場競争力を向上させる方法について詳しく説明します。 FineBIなどのBI可視化ツールの応用を通じて、RFMモデルを簡単に構築し、顧客セグメンテーションを実現し、RFMモデルの適用効果を直感的に表示するビジュアルデータ分析テンプレートを作成する方法を紹介します。

以下のコンテンツでは、データ分析の謎を一緒に探り、抽象的な数字を具体的なビジネスインサイトに変換する方法を学び、eコマース企業の意思決定にデータサポートを提供し、企業の継続的なイノベーションと発展を促進します。

注: この記事のすべての分析チャートはFineBIを使用して作成されています

電子商取引業界におけるユーザーデータの分析の重要性は無視できません。多くの面でビジネス開発において重要な役割を果たします。

• パーソナライズされた推奨事項:電子商取引プラットフォームは、顧客の購入履歴、閲覧行動、検索習慣、好みを詳細に分析することで、各ユーザーの詳細なプロファイルを作成できます。このデータを使用することで、プラットフォームは、ユーザーの当面のニーズを満たすだけでなく、潜在的なショッピングへの関心を刺激する製品をインテリジェントに推奨できます。

• 市場セグメンテーション:ユーザーデータは、eコマース プラットフォームにさまざまなユーザー グループに関する洞察を得る機会を提供します。プラットフォームは、顧客の地理的位置、年齢、性別、購買力などの情報を分析することで、さまざまな市場セグメントを識別し、各セグメントの特性に基づいて対応するマーケティング戦略を策定できます。

• コンバージョン率の向上:顧客行動を深く理解することは、eコマース プラットフォームにとって非常に重要です。ウェブサイト上のユーザーのクリックストリーム、ページ滞在時間、直帰率などのデータを分析することで、プラットフォームはショッピングプロセス中のユーザーの問題点やニーズを発見できます。これに基づいて、プラットフォームはウェブサイトのレイアウトを最適化し、製品の表示を改善し、ショッピングプロセスを簡素化し、さらには製品の価格戦略を調整することができ、それによってユーザーのコンバージョン率と購入意欲を効果的に向上させることができます。

• 在庫管理:顧客の購入パターンと傾向を分析することも、eコマース プラットフォームでの在庫管理にとって重要です。過去の販売データ、季節的な購買行動、プロモーションキャンペーンの効果などを分析することで、プラットフォームは将来の製品需要を予測し、在庫レベルをタイムリーに調整することができます。これにより、在庫の積み残しを減らしてコストを削減できるだけでなく、人気商品の供給が確保され、在庫切れの状況も回避できます。

ユーザーデータの分析は、主に顧客ポートレート分析と顧客セグメンテーションという 2 つの側面から始まります。

店舗の日常業務において、顧客ポートレートの詳細な分析は非常に重要です。正確なデータ分析と調査を通じてのみ、詳細な顧客像を構築し、それに基づいてターゲットを絞った需要のポジショニングを行うことができます。これは、ターゲット顧客グループを固定するのに役立つだけでなく、販売実績と取引率を効果的に向上させるのにも役立ちます。

分析プロセスでは、顧客の時間分布、地理的分布、特性分布、行動分布など、複数の要素を総合的に考慮する必要があります。その中で、特徴的な分布には、顧客の消費レベル、性別、店舗への新規訪問者か既存訪問者かが含まれます。一方、行動分布には、顧客が店舗に入るために検索したキーワードや、さまざまな期間のページビューの分布などが含まれます。

期間分布は、顧客の訪問と注文の時間帯を反映しており、顧客ポートレート データの不可欠な部分です。時間分布を分析することで、店舗は顧客の来店のピーク時間を把握し、それに応じて商品リストを整理してより多くのトラフィックを誘致し、商品の重量を増やすことができ、店舗運営にプラスの影響を与えることができます。

次の図を例にとると、トレンド チャートを見ると、ほとんどのユーザーが午後と夕方にアクティブになっていることが直感的にわかります。その中でも21:00～22:00は一日の中で最も活発な時間帯であり、取引量もこの時間帯に最も多くなります。したがって、店舗は、この期間中に新製品を棚に並べることで、より高い露出と販売実績を得ることができます。このような戦略を通じて、店舗は顧客のニーズをよりよく把握し、的確なマーケティングを実現し、激しい市場競争の中で際立つことができます。

地理的分布は顧客のソースを測定するための重要な指標です。店舗に来店し商品を購入する顧客が主にどの地域から来ているかを明らかにします。地域分布を分析することで、訪問者シェアによるトップ 10 ランキングと注文購入者シェアによるトップ 10 ランキングという 2 種類の重要なデータを取得できます。これらのデータは、顧客ポートレートを構築するための重要な基盤となり、よりターゲットを絞ったプロモーションやマーケティング活動の実行に役立ち、より多くのトラフィックを誘致し、注文のコンバージョン率を向上させます。

以下の図を例にとると、華北地域の卸売ユーザー数は比較的高い水準にあります。これらの重要な分野では、店舗はより多くの潜在顧客を引き付けるために商品プロモーション活動を強化し、運用戦略を最適化する必要があります。

特性分布は、消費レベル、性別、新規および既存の店舗訪問者などの複数の次元をカバーします。

（１）消費水準

消費レベルは顧客の購買力を反映します。顧客のショッピング価格の好みに基づいて、システムは平均注文額を自動的にさまざまなレベルに分割します。消費レベルを分析することで、店舗は顧客グループをより正確に特定し、製品の価格設定に関する重要な参考情報を提供できます。

下の図に示すように、入店する顧客の価格帯は主に0～13元に集中しています。店舗の商品価格が 20 元などこの範囲よりはるかに高い場合、顧客は価格が高すぎて予算を超えていると感じる可能性があり、注文のコンバージョン率に影響します。したがって、平均注文額が消費レベルと一致するほど、注文コンバージョン率は高くなります。

（２）性別

性別情報は顧客プロファイリングの不可欠な部分です。店舗訪問者の性別を記録することで、顧客ベースの性別構成をより深く理解し、それに応じてさまざまな性別の注文コンバージョン率を分析できます。このデータは、商品のメイン画像、詳細画像のデザイン、店舗全体のスタイルの作成に重要な指針となります。たとえば、ターゲット顧客グループをより効果的に引き付けるために、男性顧客と女性顧客向けに異なるレイアウトを設計できます。

下の図は店舗訪問者の性別分布を示しており、貴重な参考情報となります。

（３）新規顧客と既存顧客

一般的に、既存顧客の注文転換率は新規顧客よりも高くなります。これは、古い顧客がすでにその店の商品に対して一定の経験を持っており、店に対してより高い信頼感を持っているためです。しかし、店舗の長期的な発展には、新規顧客の獲得も重要です。したがって、新規顧客と既存顧客の両方が顧客ポートレートの重要な要素であり、同等の注意が必要です。

下の図は、店舗への新規訪問者と既存訪問者の分布を示しています。このデータを通じて、店舗の顧客構成を把握し、新規顧客と既存顧客の来店を分析して、よりターゲットを絞ったマーケティング戦略を展開することができます。たとえば、既存の顧客に対しては、会員限定の割引やポイント交換などのアクティビティを開始して、顧客ロイヤルティを向上させることができます。新規顧客に対しては、宣伝活動を強化し、新規顧客限定の割引を提供することで、より多くの注目と新規顧客からの購入を促すことができます。

電子商取引の分野では、顧客の行動パターンを深く理解することが、販売実績を向上させるために不可欠です。重要な分析ディメンションの 1 つは行動分布です。これは、特定のキーワードを使用して店舗を検索する顧客の行動と、店舗内での閲覧習慣をカバーします。

まずは、ソースキーワードTOP10を見てみましょう。これらのキーワードは、お客様が当店を見つけるために使用する人気の検索用語であり、お客様の興味や購入意欲を反映しています。これらのキーワードを分析することで、顧客が最も興味を持っている製品やサービスの種類についての洞察を得ることができます。

次はページビュー分布です。これにより、顧客がストア内で閲覧したページ数がわかります。 Taobao プラットフォームはこれらのデータを追跡してカウントし、顧客の閲覧行動を理解するのに役立ちます。どのページが最も人気があり、どの製品が最も注目を集めているかを明確に把握できるため、ページレイアウトと製品の表示を最適化できます。

さらに、Taobaoプラットフォームは、訪問者の特性、閲覧行動、購買習慣に基づいて店舗のブランドイメージを形成するために、店舗に独自のラベルを添付します。これにより、顧客をより深く理解できるだけでなく、当社のブランドイメージに一致する顧客を引き付けることにもつながります。

小売電子商取引の運営において、顧客セグメンテーション管理は重要な戦略です。各グループの固有のニーズをより正確に満たすために、特定の基準に基づいて企業の顧客ベースをさまざまなサブグループに分割します。

顧客セグメンテーションは本質的に、企業が確立された分類指標に基づいて既存の顧客をさまざまなグループに分ける分類プロセスです。その目的は、さまざまな顧客グループの特定のニーズを特定し、各グループに合わせてマーケティング戦略をカスタマイズできるようにすることです。このアプローチは顧客満足度を向上させるだけでなく、ロイヤルティも強化します。

顧客セグメンテーションを実施する際、企業は通常、顧客の価値、ニーズ、好みなどの要素を考慮します。各顧客グループのメンバーには共通点がありますが、グループごとに違いがあります。顧客セグメンテーションの理論的根拠には、以下のものが含まれますが、これらに限定されません。

• 企業のリソースは限られており、顧客が異なれば企業にとっての価値も異なります。
• 顧客ニーズの多様性。
• 顧客基盤の安定性。
• 顧客セグメンテーションにより、顧客との効果的なコミュニケーションが促進され、顧客満足度と顧客ロイヤルティが向上します。

RFM モデルは、アメリカデータベースマーケティング協会のアーサー・ヒューズが提案した、顧客行動データに基づく分析ツールです。 RFM モデルは、最終購入時刻、購入頻度、購入金額という 3 つの主要な要素に基づいて顧客を分類します。これら 3 つの要素は次のことを表します。

（１）最新性（R）

顧客が最後に購入してから経過した時間。 R 値が小さいということは、顧客が非常にアクティブであり、企業と新しい取引を確立する可能性が高いことを意味します。 R 値が大きい場合、顧客活動が減少したか、あるいは失われた可能性があることを示している可能性があります。

（２）頻度（F） ：顧客が一定期間内に商品を購入する回数。 F 値が高いほど、顧客の消費意欲が強く、忠誠心が高いことを示します。 F 値が低いということは、顧客が十分にアクティブではなく、解約のリスクがあることを意味する可能性があります。

（３）金額（M） ：一定期間内に顧客が消費した総額。 M 値が高いほど、顧客が企業に大きな価値をもたらし、企業の主な利益源となっていることを示します。 M 値が低いということは、顧客の購買力または購入意欲が弱いことを示している可能性があります。

RFM モデルを適用することで、企業は異なる価値観を持つ顧客グループをより明確に識別し、最適なリソース配分を実現して顧客価値を最大化するためのより効果的なマーケティング戦略を策定できるようになります。

RFM モデルの構築原理は複雑ではありません。実はExcelを使っても実装可能です。ただし、Excel を使用して構築する場合は、多くの関数とコードを記述する必要があり、プロセス全体が面倒に感じられることがよくあります。幸いなことに、テクノロジーの発展により、このような分析モデルを構築するために BI 視覚化ツールを利用するデータ アナリストが増えています。

FineBI は、効率的なセルフサービス分析プラットフォームとして、さまざまなビジネス シナリオでのデータ分析に適したエンタープライズ レベルのビジネス分析ツールを提供します。 FineBI のチャート デザインは美しく、直感的で、操作が簡単で、モデルを構築する際にユーザーが高度な専門的なデータ マイニング スキルを持っている必要がありません。ビジネスパーソンが包括的かつ高度にカスタマイズされた顧客需要管理計画を体系的に計画、実行、評価、最適化するのに役立ちます。

次に、FineBI をツールとして使用し、RFM モデルの構築方法を段階的に説明します。

• 生データ処理

まず、顧客名、消費時間、消費額を分析し、R（最後の取引間隔）、F（取引頻度）、M（取引額）という3つの主要な指標を抽出しました。

• RFMビニング

次に、R、F、M の 3 つのフィールドをデータ レコードに追加し、これらの指標のスコアリング ルールを設定します。このプロセスはビニングと呼ばれます。

• スコアリング レベル: レベルは通常 5 の倍数で設定され、顧客ベースに基づいて調整できます。

• 採点ルール: 固定範囲または AHQ (自動高品質および低品質) 採点を使用できます。

固定範囲:たとえば、過去 24 時間以内に購入した顧客には 5 ポイント、3 日以内に購入した顧客には 4 ポイントが付与されます。このアプローチは個々のクライアントには有効ですが、ビジネスの成長に合わせてスコアの範囲を定期的に調整する必要があります。

AHQ グレーディング:データ量が多く、品質が高い場合に適用されます。顧客の均等な分配を実現するために、ソートと位置によってスコアが割り当てられます。

• ユーザー分類

R、F、Mに値を割り当てた後、これらの値に基づいて各レコードのレベルを判断する必要があります。

• 基準値を計算します。これは、平均値、中央値、または標準偏差を補正した値になります。平均を例にとると、FineBI では簡単に計算できます。

• 基準値と比較: 各顧客のスコアを平均値と比較します。平均より 1 高いスコア、そうでない場合は 0 になります。

• ユーザー分類: 比較結果に基づいて、顧客を 8 つのカテゴリに分類できます。たとえば、「重要な価値を持つ顧客」とは、R、F、M がすべて平均よりも高い顧客を指します。

最後に、RFM モデルのセグメンテーションの結果を使用して、さまざまな視覚的なデータ分析テンプレートを作成できます。クラシックなダッシュボードを通じて、RFM モデルの適用を直感的に表示できるため、顧客セグメンテーションをより深く理解し、対応するマーケティング戦略を策定するのに役立ちます。

この記事では、小売電子商取引のユーザーデータ分析の重要性と実際の業務への応用について詳しく説明します。パーソナライズされた推奨事項から市場のセグメンテーション、コンバージョン率の向上から在庫管理まで、顧客データ分析は電子商取引ビジネスのあらゆる側面で重要な役割を果たします。顧客ポートレートの詳細な分析を通じて、顧客行動をより深く理解し、ターゲット顧客グループを絞り込むだけでなく、より正確で効果的なマーケティング戦略を開発することもできます。

顧客セグメンテーション管理は、電子商取引業務における中核戦略です。 RFM モデルを適用することで、顧客グループを異なる特性とニーズを持つサブグループに分割することができます。このセグメンテーションにより、各顧客グループのニーズをより正確に満たせるだけでなく、顧客満足度とロイヤルティが向上し、リソースの最適な割り当てと顧客価値の最大化が実現します。

テクノロジーの発展に伴い、顧客データ分析モデルの構築に BI ツールを利用するデータ アナリストが増えています。 FineBI などのツールを使用すると、RFM モデルの構築がよりシンプルかつ直感的かつ効率的になります。これらのツールを使用すると、生データの処理から RFM ビニング、ユーザー分類までのプロセス全体を簡単に完了できるため、顧客データをより効果的に分析し、顧客のニーズを把握し、ビジネス戦略を最適化できます。