Googleデジタルマーケティング＆Eコマース：Eコマースストアの成長と収益のために測定すべき測定基準

# はじめに

”Googleデジタルマーケティング＆Eコマース プロフェッショナル認定証"　の受講が完了しました(2022/3/3)。私がこのコースから得られた素晴らしい体験を、テーマごとに分割して、わかりやすくご紹介しています。興味を持たれた方は、是非下記を受講してみてください。

https://jp.coursera.org/professional-certificates/google-digital-marketing-ecommerce

<img src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2358573/05f6fefc-adb6-1242-4eb1-528a10511727.png" width="800">

# トラフィック

店舗全体のトラフィックと収益に注目し、前四半期比や前年比などの結果を比較することが考えられます。特にトラフィックは、訪問者が少なければ売上も少ないため、新規のEコマースストアにとって重要です。

<img src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2358573/4873fc72-0784-ddda-7c60-b08417b4e049.png" width="600">

訪問者の総数を監視し、どのソースが最も質の高いトラフィック、つまり顧客になる可能性のある訪問者からなるトラフィックを提供するかを判断する必要があります。ある種のトラフィック・ソースは、他のトラフィック・ソースよりも質の高いトラフィックを提供する。広告とマーケティングの予算の大半は、これらのソースからのトラフィックを増やすことに集中する必要があります。Eコマースストアの成功には、総収益も重要な指標となります。

全体の収益を追跡する以外に、

- ソーシャル
- オーガニック検索
- 有料検索
- リファラル

などのトラフィックソース別に収益を分けることも有効です。

- どのトラフィックソースが最も多くの収益を生み出しているのでしょうか？
- 顧客が購入を選択するタイミングに傾向はあるか？
    - ある曜日は他の曜日よりも忙しいのでしょうか？

企業は、マーケティングや広告キャンペーンのタイミングを計画するために、この情報を利用することができます。

<img src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2358573/48190bc7-cb4a-67e1-404f-37cc96dfc32e.png" width="600">

トラフィックを分析する際、企業はユーザーの人口統計学的な情報も調べるかもしれません。企業は、このデモグラフィック情報を使って、顧客ペルソナを作成することができます。

<img src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2358573/58e3ed16-0fd7-6519-3c96-8a40d6cd0719.png" width="600">

Googleアナリティクスでは、どの種類のトラフィックが最も多くの訪問者をもたらし、それぞれの種類のトラフィックがどれだけの収益を生み出しているかを簡単に発見することができます。以下のスクリーンショットは、あるEコマースストアのトラフィックを前四半期比で比較したものです。

<img src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2358573/5381fe62-50bd-9a89-2bc2-6e4bdd018ef6.png" width="700">

以下のスクリーンショットは、各トラフィックからの収益を前四半期比で比較したものです。

<img src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2358573/e6ca5a25-677d-f971-9579-7e4afc472095.png" width="700">

Eコマースストアの総売上高を追跡することも重要です。以下のスクリーンショットは、GoogleアナリティクスがEコマースストアの総収入を、前四半期比でどのように表示するかを示しています。

<img src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2358573/663dc4c2-5a76-1b97-c5ae-b5d4df6e439f.png" width="700">

# コンバージョン率（CR: Conversion Rate）

***<font color="MediumVioletRed">『購入などのアクションを完了したユーザーの割合』</font>***

Eコマース企業では、ショッピングカートに商品を入れる、チェックアウトに入る、購入を完了するなど、ユーザーが行うさまざまなアクションのコンバージョン率を追跡することができます。コンバージョン率のモニタリングは、ユーザーがビジネスの成功に貢献する行動をとっているかどうかを実証するために重要である。 

# カート放棄率（CAR: Cart Abandonment Rate)

***<font color="MediumVioletRed">『ショッピングカートに商品を入れた後、購入を完了せずに店を出て行ったお客様の割合』</font>***

お客様が離脱する前にメールアドレスを取得することができれば、カートを放棄したお客様にリマインダーのメールを送信することで、失われた売上を回復しようとすることができるのです。

以下のスクリーンショットは、Googleアナリティクスでカート放棄率がどのように表示されるかを示しています。

<img src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2358573/039eba2a-0aba-ed5c-2bac-77ead724fab8.png" width="700">

# 平均注文額（AOV: Average Order Value）

***<font color="MediumVioletRed">『顧客が注文を完了するたびに消費する平均金額』</font>***

平均注文金額を上げることで、新規顧客の獲得やコンバージョン率の向上に関係なく、店舗は収益を上げることができます。

# 獲得単価（CPA: Cost Per Acquistion）

***<font color="MediumVioletRed">『潜在顧客を獲得するための平均的なコスト』</font>***

Eコマースストアにとって、潜在顧客を獲得するためにどれだけのコストがかかるかを理解することも重要です。そこで登場するのが、獲得単価のトラッキングです。顧客生涯価値は、獲得単価を上回る必要があります。そうでなければ、顧客を獲得するためにお金を失っていることになります。

例えば、ある企業がソフトウェア製品のキャンペーンに90日間で1万ドルを費やし、5,000人がソフトウェア製品をカートに入れたとすると、獲得単価は次のように計算されます。

- 10,000 / 5,000 = $2
- The cost per acquisition is $2.


# 顧客獲得コスト（CAC: Customer Acquistion Cost）

***<font color="MediumVioletRed">『有料顧客を獲得するための平均的なコスト』</font>***

有料顧客獲得コストが平均受注額よりも高い場合、企業が顧客獲得のために費やしている金額が、見返りとして受け取っている金額よりも大きいことを意味します。ほとんどの場合、それはビジネスにとって良いニュースではありません。しかし、場合によっては、顧客生涯価値が顧客獲得コストを補うほど高ければ、許容できるトレードオフになる可能性もあります。

例えば、革製の携帯電話ケースを販売している会社が、有料顧客を獲得するために75ドルを費やしたとします。しかし、その顧客は初回購入時に60ドルしか使ってくれません。あまりいい結果ではないでしょうか？ 会社は見返りよりも多くのお金を費やしたのです。

<img src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2358573/f611b00a-bf35-56ab-c127-bc243d82522e.png" width="600">

しかし、その顧客が商品をとても気に入り、数カ月後にまた60ドルの携帯ケースをプレゼントとして買いに来たとしましょう。このとき、顧客生涯価値は120ドルになります。 

<img src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2358573/79b0f329-c3d3-ed2c-edce-19c0db8e9406.png" width="600">

そして数年後、その顧客は新品の携帯電話用に70ドルの携帯電話ケースを購入します。これで、顧客生涯価値は190ドルとなり、会社が最初に顧客獲得に費やした75ドルを補って余りあるものとなりました。

<img src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2358573/93efe64f-dbcb-b039-9f1b-c7b3e5a0d374.png" width="600">

例えば、ある企業が自社のソフトウェア製品の販売とマーケティングに過去90日間で1万ドルを費やし、2,000人がそのソフトウェア製品を購入したとすると、顧客獲得コストは次のように計算されます。

- 10,000 / 2,000 = **$5**
- The cost per customer acquisition is $5.

# 顧客生涯価値（CLV: Customer Lifetime Value）

***<font color="MediumVioletRed">『顧客が一定期間内に生み出した平均的な収益』</font>***

これは、企業が自社ブランドに対する顧客の忠誠心を測定するのに役立つため、追跡することが重要な指標となります。多くの企業、特にサブスクリプション型の製品やサービスを販売する企業にとって、ロイヤルカスタマーは重要な収益源となります。

以下のスクリーンショットは、Googleアナリティクスで顧客生涯価値がどのように表示されるかを示しています。

<img src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2358573/bb21f9d8-5a57-f11e-d877-c509819a9595.png" width="600">

# 顧客維持率（CRR: Customer Retention Rate）

***<font color="MediumVioletRed">『企業が一定期間内に維持した顧客の割合』</font>***

顧客維持率も、企業がロイヤルティを測定するのに役立つ指標です。これにより、企業は、顧客がブランドにどれだけ満足しているかを知ることができます。顧客維持率が低い、あるいは低下し始めた場合、企業は顧客体験を評価し、改善策を見出す必要があります。

以下は、顧客維持率を計算するための公式です。

```bash
[(E-N)/S] x 100 = Customer retention rate
  E：ある期間の終了時点における総顧客数
  N：一定期間内に追加された新規顧客の数
  S：時間帯開始時の既存顧客数
```

例えば、サブスクリプション型ソフトウェアをオンラインで販売しているeコマースストアは、過去3ヶ月間の顧客維持率を測定したいと思うかもしれません。この3ヶ月の初めに、この店舗には5,000人の顧客がいました。この3ヶ月の間に、500人の新規顧客が増えました。この3ヶ月の間に、300人の顧客が購読を中止した。3ヶ月が終わるころには、5,200人の顧客が残っていました。

さて、これらの数字を式に差し込むことができます。

- [(5,200-500)/5,000] x 100 = **94%**

同店の継続率は94％で、ほとんどのお客様が満足していることになります。

# NPSスコア

ECショップでは、NPSスコアを追跡することも必要です。NPSスコアを追跡することで、企業は顧客ロイヤルティを超えて、ブランドアドボカシーを測定することができます。ブランドに対して情熱的な顧客は、自然に知り合いにその言葉を広めていきます。彼らは、企業にとって最大の資産の1つです。

<img src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2358573/2713ccc9-7ae6-0bab-2416-c02e18a2ad8d.png" width="600">

# メトリクスの経年比較

測定基準を追跡する場合、前四半期や前年度など、以前の期間と結果を比較することが有効です。この比較により、時間が経つにつれて結果が向上しているかどうかを測定できます。

設立から2年未満のeコマースストアは、四半期ごとに結果を比較する必要があります。四半期とは、企業の財務カレンダーに基づく3ヶ月間の期間を指します。各年は4つの四半期を含んでいます。

2年以上経過したEコマースストアは、前期比と前年比の両方で業績を測定する必要があります。下の図は、各四半期を前年同期と比較して収益を測定する方法の一例を示しています。

<img src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2358573/f4683ce5-59ee-22c9-fa67-fcaf36a93e84.png" width="600">

# Activity: Analyze an e-commerce store’s performance

https://docs.google.com/spreadsheets/d/1wcDXLDoC3sOSCISqq1DVlI-xCMeA26Z2JpE1d4Gcdok/template/preview?resourcekey=0-BIrm4cFDBsf_ADZYVKcMtA#gid=2074294592