対談
Interview
この記事では、顧客の解像度と打ち手の精度を上げる方法についてご紹介します。
【株式会社ECPower 代表取締役 増田大夢氏】
学生時代に海外でインターンをした経験から、
ITに魅了されエンジニアへ。現在は代表を務める。
趣味は重いものを持ち上げること
【世界へボカン株式会社 代表取締役 徳田 祐希】
日本の魅力を世界へ伝えるというミッションの元、
13年以上にわたり、多国籍メンバーと共に越境EC、海外BtoBマーケティングに取り組む。
越境EC企業の年商を35億→500億、14.7倍の成長を導くなど数多くの実績を残す。
Shopifyマーケティングエキスパート。
世界へボカン株式会社 徳田祐希（以下：徳田）
こんにちは、世界へボカンの徳田です！
顧客セグメントについて伺った前回の記事に引き続き、ECPowerの増田さんに、
「LTVや顧客の解像度を上げて、打ち手の精度を上げる方法」についてお話を伺いたいと思います。
よろしくお願いします！
前回の記事内で「ECPowerでどんなことができるか？」という質問に対して、
「マーケターの思考OSを反映させるツール」と聞き、とても良いなと思いました。
実際に管理画面を見てご説明いただいてもよろしいでしょうか？
株式会社ECPower 代表取締役 増田大夢氏（以下：増田氏）
よろしくお願いします！
それでは早速、説明していこうと思います。
増田氏
まず皆さんにやってほしいなというおすすめの使い方が、【購入商品で分ける方法】です。
やはりいろんな商品がある中で「この商品を買った人ってこういう人たちだよね？」とか「この商品を買った人ってこういう人たちだよね」っていろいろ分かれてくると思うからです。
ここにまず並べているのが、初回で「どういう商品カテゴリー・商品を買った人たちなんだろう」というものです。
こう分けてくださるのがとても良いのかなと思っています。
また、もう1つおすすめがあります。
【一番最初に来たチャネル別で、セグメントを分ける】というのも良いかなと思っています。
「どのチャネルから来たの？」
「インスタから来たの？」
「それともFacebook広告から来たの？」
「それとも普通にオーガニックで来たの？」
と、いろんなお客さんがいろんなところからショップに訪れてくれると思います。
徳田
まずは「何を買ったか？」というところで、セグメントが作成でき、
「何を買ったか？×チャネル」でセグメント作成に加え、管理画面にて、顧客数・リピート率・LTV・平均購入単価・平均購入回数・再購入間隔などのデータを抽出できるんですね。
増田氏
過去のデータまですべて参照するので、パッと出すことができます！
徳田
Shopifyにアプリをダウンロードしたら、過去の購買データから抽出できてこういったデータを計算して作ってくれるんですね。
とても良いですね！
増田氏
ありがとうございます。
そこはすごく評価していただいている点です。
実際に、今までは頑張ってExcelで毎回毎回データ分析をしていたけれども、
ECPowerで「セグメントをパっと作れば数字もすぐに見れる」というところを、すごく評価いただいてます！
徳田
じゃあ僕らのマーケターとしては、「Facebook効果が良かったんじゃないか」など、CPAベースで考えてたんですけど。
LTVベースで考えたら、「実はTwitterの方が良かった」みたいなところが分かってくるんですか？
増田氏
そうですね。
すごく極論ですが、100%Offセールをやったら、お客さんが殺到しますよね。
「タダで買えるんだったら」って。
でも1回買ったら、たぶん絶対、ほとんど人がいなくなりますよね？
そういう形で単発で見るのではなくて、
「何回継続してくれているか。」
「何回お金を払ってくれているのか」
という、長期目線で見ることはすごく大事だと思っていまして。
そういう点でLTVを確認できるということは、使っていただける理由になっているのではないかなと思ってます。
徳田
なるほど！
お客様に僕らが施策の提案をする際に、
「実際にLTVでこれぐらい出てるので、このぐらい投資した方が良いですよ」というときの説得力も増しますし。
とても良いなと思いました。
徳田
例えばなんですが、
僕のお客様に、抹茶や茶器とかを販売してるお客様がいるんです。
そのときに、抹茶を買ってる人と茶器を買ってる人「どっちがLTVが高いか」「どっちが顧客単価が高いか」といったデータも抽出できたりするんですか？
増田氏
徳田さん、良いことをおっしゃってくれましたね！
上記の画像を見てください。
まさに高級抹茶の購入者と茶器の購入者というところで、セグメントを分けて見ています。
たとえば、本当にタイトルの通りなんですが、高級抹茶購入者は高級抹茶を買った人たち539人います。
茶器購入者は茶器を買った人たちは308人います。
こうやってLTVがわかりますよね？
茶器購入者がすごくLTVが高いということがわかったりします。
徳田
CPAベースだけで考えると、
「コンバージョン数の多い高級抹茶のユーザーの方が良いんじゃないか」
という話になると思います。
入札的には高級抹茶を取るけど、LTVで考えたら、茶器を最初に買うような人たちの方が、「茶器を買ってるからお茶も買うよね」という話で。
おそらくその通りだと思いますし、伸びているところにおいて広告のキャンペーンを分けた場合、茶器の方の入札を上げたり、「もうちょっと露出を増やした方が良いんじゃないか」という意思決定につながるかもしれないですよね。
LTVベースで考えたり、購入頻度ベースで考えられるようになるというのは、マーケターとしての意思決定の精度が上がりますね。
増田氏
そうなんですよ。
まさにマーケターはずっと顧客のことを考えられているので、「茶器を買った人はこういう人たちなんじゃないかな」とすごく考えられてはいると思うんですけれども。
この最後の最後の定量的に確認するみたいなところでも、とても力になってくれるサービスじゃないかなと。
増田氏
「茶器のLTVをもっと細かく見てみよう」みたいなことも、ここからできるんです。
「茶器を買ってくれた人は、どういうふうに成長していっているんだろう？」
「LTVとして成長していっているんだろうか？」
というところも確認できます。
F2転換だったり、F3転換だったり、購入回数を追うに従って、
「どのくらいの人が継続して買ってくれてるんだろう？」
というところを把握することもできます。
徳田
では、このセグメントに寄せるようなメールマーケティングや、広告の配信とかをしていくと、お茶がなくなってきたときに広告が出てきたら買うじゃないですか。
メルマガが来たら「買わなきゃ」と思ってもらえるように、例えば「そろそろ新茶の季節だわ」みたいな感じで、「買わなきゃ」と思ってもらえると思うので、データを元に、打ち手の精度は確かに上がってきますね。
増田氏
そうなんですよ。
先ほどおっしゃっていた再購入間隔も全体として見ることもできるんですが、
加えて、「何回購入のペースってどのくらいか」というところも確認できます。
まさにこの場合は、最初は50、60日ぐらいで買いだしているんですが、
最後の方では、30日ぐらいまで下がっていっています。
そのため、「1回目から5回目ぐらいまでは、たとえば60日おきに訴求しよう。」「ただ5回を超えてくると結構な頻度で買ってくれるから、30日ちょっと縮めてみよう」
みたいな数字を見ながら、お客様の感情と照らし合わせた最適なアプローチというものができてくるようになると思っています。
徳田
めちゃめちゃ良いですね！
僕らは、こういった数値を作ることに時間を使っていて、仮説を持って、
「お客さんに最初の方ってこの50何日おきに買ってくれてるんですけど。なんなんですかね？」
というところを聞いたり、
「これってこういうことだよ」
とフィードバックをいただきながら、打ち手を考えたりしてるんですけど……
こういったデータを抽出する時間はとてもかかるんですよ。
徳田
それよりも、ここから取れる仮説・ここのデータから見れる仮説を考える時間や、打ち手を考える時間のほうが大事だと思うので。
こういったデータをパッと出してもらえるのは、とても良いなと思います。
増田氏
ありがとうございます。
まさに頭の中にあるこういうお客さんって、どういう人たちなんだろう？というのをセグメントとして出していただいて。
今みたいにLTV、F2転換、購入日間隔という数字を見ていただくのも良いですし、
ここにいるセグメントのお客様が「実際にどういう注文をしてきたのか」とか。
ここにいるお客さんから「どういう売上が上がっていっているか」とか。
増田氏
ここに特徴機能というのがあるんですが、
例えば「このお客様が、どういうところから来ている人たちが多いんだろう？」のように、特徴を見ていただくことも良くて。
とにかくまさに今おっしゃっていた通り、分析をする時間というのは極論どんどん減らしていただいて、お客様のことをもっとよく理解してお客様が一番喜ぶようなアプローチをしていただく……ということにマーケターの皆さんには時間を作っていただきたいなと思います。
また、ECPowerを使えば、そういう状況が実現できるんじゃないかなとも思っています。
徳田
とても良いですね！
僕らは結構越境ECなのでShopify中心なんですけど、これってShopifyだけでしか使えないんですか？
増田氏
そうですね。
今はShopifyオンリーでやらせていただいています。
ただ他のカートにも展開していきたいなと思っているので、具体的にこのカートと連携してほしいという声があったらぜひ聞かせていただきたいです！
またECPowerとしては、今はShopifyのエコシステムを中心に、日本初のグローバルプロダクト、日本以外のいろんな国で使われるアプリを目指していきたいと思っているので、ぜひ情勢を見守っていただけたら嬉しいです。
徳田
海外で使ってる人もいらっしゃいますもんね！
とても相性良いですね……
グローバルで「この国で買ってる人はこれぐらいの客単価です」とか、「この州の人はこうです」みたいな感じでデータが取れてくると、打ち手の精度も上がってくると思いますし。
顧客の解像度も上がってきて、お客様に「このドバイで買ってるこの人って」「この商品を買ってる人はなんなんですかね？」というのを聞くと、お客様とても喜んでくれるんですよ。
徳田
クライアントが喜んでくれて。
「このクライアントって実は買う前に問い合わせしてくれた方で。とても客単価高かったんだよね。」
とおっしゃって。
「じゃあこういうふうなクライアントを増やせるための打ち手を考えましょう」みたいな話をして、盛りあがったりとかしたんですけど。
そういう「コミュニケーションにもっと時間を使いたい」と思っていたので、とても良いですね！
増田氏
ありがとうございます。
このセグメントも1回切って終わりではなくて、切ったらまた別の視点でなにか見えることってあったりするんですよね。
お客さんを見ててもそういうのがとてもあって。
たとえば
「初回購入でこれして、これを買ってくれた人たちってセグメントを切っていろいろ見ていったら、実はその商品をインスタから買ってきてくれた人たちの方がすごく良いんじゃないか」
というのが見えてきて。
増田氏
またそっちで切ってみたり。
こうやって、どんどんセグメントって広く切ったり、どんどん深めていったり、本当に無限大の切り方ができるので。
ぜひやりながら、一緒に顧客だったり、顧客セグメントを育てていくという体験はおもしろいんじゃないかなと思います。
徳田
なるほど。
最初はテンプレートを使って、いくつかセグメントを切ってデータを抽出してみたり、
たくさん買ってくれてるお客様のセグメントを見てそこから類似のオーディエンスみたいなのを見てみたり、とかっていうところから始めたら良いかなと思います。
また、商材によってセグメントの引き方って変わってくるかなとも思いますね。
データを見るのが楽しみになるツールだなと思います。
増田氏
ありがとうございます。
今おっしゃっていただいた通り、テンプレートもいっぱい用意しているので、自分たちがこういうことやりたいなというところからセグメントを切っていただくというのもとても良いです。
また、慣れていったら自分たちが頭の中にこういうものを見たいというのをゼロから作っていただくのも良いなと思っています。
ぜひそうやって楽しんでほしいです。
僕たちは「お客さんを知ると、ビジネスって楽しくなるな」と思っていまして。
ECは特にお客さんの存在が目の前で見えないので、気を抜くと売上だけが溜まっていくビジネスになってしまいがちなので。
「どういうお客さんが、どういう思いで、自分たちが愛を込めた商品を買ってくれるのか」というところを見ながら、お客さんの喜びと自分たちの喜びを一緒に育てていく……
というのがとても良いんじゃないかな、と。
徳田
魅力的な機能をお持ちのECPowerなんですが、今後の展開にはどんなことがあるのでしょうか？
増田氏
今回リリースして大きな反響をいただけてとても嬉しいなと思う一方で、理想のプロダクトにはまだまだ道半ばだと思っております。
たとえば今開発に取り組んでいる機能として、頭の中にある、もしくはホワイトボードで書くような、カスタマージャーニー・カスタマージャーニーマップをデジタル化するような機能を作っています。
ロイヤル顧客を育成するために、
「どういうパスがあって」
「どういうルートが有効で」
「ボトルネックだったり注力するべき顧客セグメントはどこで」
「仮説通りのカスタマージャーニーが実現できているか？」
ということをリアルタイムでモニタリングとか管理したりができるようになっていきます。
徳田
なるほど！
もっとユーザーの行動、ロイヤル顧客の行動に一般顧客を寄せるために、「何をしたら良いか」というところが見えてきそうですね。
増田氏
やはりこうロイヤル顧客というのが、ショップにとってすごく大事な存在になってくると思うので。
ロイヤル顧客にいかに自分たちのお客さんを育ててあげるかというところが大事になってくると思っています。
徳田
海外展開も含めてとても楽しみです！
Exelでこねこねしていて困っている方は、是非ECPowerさんのツールをチェックしてみてもらえたらなと思います。
ECPowerのインストールはこちら
本日は、貴重なお話いただきありがとうございました！
増田氏
ありがとうございました！
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