🧭 1. EC KPIの基本構造
ECのKPIは、顧客ジャーニー全体に沿って流入 → 回遊 → 購入 → リピート購入の流れを基準に構成されます。
- トラフィック（Traffic）
↓ - 回遊 & インタラクション（Engagement）
↓ - コンバージョン（Conversion）
↓ - リピート購入 & ロイヤルティ（Retention / Loyalty）
📊 2. KPIフレームワーク構成表
| 段階 | 主要KPI | 補助指標 | 解釈のポイント |
|---|---|---|---|
| 1. 流入 | Sessions（セッション数） Unique Visitors（訪問者数） |
流入チャネルの比率 CTR（広告クリック率） リーチに対する流入率 |
トラフィックの獲得量と流入経路の把握 マーケティングチャネルの効率診断 |
| 2. 回遊 | Pageviews / Session Bounce Rate（直帰率） |
平均滞在時間 Scroll Depth |
サイト構造、コンテンツの魅力度の点検 回遊行動 vs 離脱原因の分析 |
| 3. コンバージョン | Conversion Rate（CVR） Average Order Value（AOV） |
Add-to-Cart Rate Checkout Abandonment Rate |
カート/決済のコンバージョンフローの改善 UI/UX、信頼性、プロモーションの影響 |
| 4. 収益性 | Revenue Gross Merchandise Value（GMV） |
ROAS（広告費用対効果） 顧客単価（ARPU） |
売上と広告費に対する効率の分析 |
| 5. リピート購入 | Repeat Purchase Rate Customer Lifetime Value（LTV） |
再訪率 レビュー投稿率 リテンションカーブ |
ロイヤル顧客の獲得、CDP/CRM自動化戦略の策定 |
🔍 3. KPI間の関係を理解する（実務的思考）
KPIは単一の数値より、指標間のつながりの構造を見ることが重要です。
例①
- セッション数↑なのにCVR↓
→ 意図しない流入が増えたか、UXに問題がある可能性
例②
- AOV↑だがRevenue↓
→ 総購入件数の減少（トラフィック低下 or CVR低下）を確認する必要あり
例③
- Add-to-Cart Rate↑ but Checkout Abandonment↑
→ 決済プロセスに障壁あり（送料、会員登録、決済手段など）
🧠 4. KPIベースのファネル分析 実践例
| ファネル段階 | ファネルの定義 | 計算式 | 基準値（例） |
|---|---|---|---|
| 訪問 → PDP到達 | 商品への関心度 | PDP到達セッション / 全セッション | ≥ 30% |
| PDP → カート | 購入意向 | カート投入数 / PDP閲覧数 | 10~15% |
| カート → 決済 | 購入の実行 | 決済試行数 / カート投入数 | 50~80% |
| 決済 → 注文完了 | 最終成立 | 完了数 / 決済試行数 | ≥ 90% |
→ ファネルごとに離脱率の高い区間を中心に改善案を設計することが核心。
📈 5. KPI改善戦略の例
| 問題状況 | 改善アイデア |
|---|---|
| CVRが低い | - PDP内の購入情報を明確に - 送料/レビュー/在庫の不安を取り除く |
| AOVが低い | - セット構成、まとめ買い割引の提案 - 送料無料ラインへの誘導 |
| ROASが低い | - コンバージョンの高いチャネル中心のリマーケティング - クリエイティブのテスト |
| リピート率が低い | - 購入後の割引クーポン提供 - 顧客ライフサイクルに基づくリターゲティング |
🧰 6. KPIトラッキングツール（基礎から実務まで）
| ツール | 目的 | 活用例 |
|---|---|---|
| GA4 / GTM | ウェブ行動ベースのコンバージョンファネル分析 | イベントベースのファネル設定 |
| CDP（Airbridge、Segmentなど） | セグメント分析とリターゲティング | 購入者 → 未購入者の比較 |
| CRM（Klaviyo、Shop Pay） | リピート購入キャンペーンの運用 | ターゲットメール/SMS配信 |
| BIツール（Looker、Metabaseなど） | カスタマイズしたKPIダッシュボード | チャネル別CVR + AOVダッシュボードの構成 |
✅ まとめ: EC KPIフレームワーク
| 主要概念 | 要約 |
|---|---|
| KPI構成 | 流入 → 回遊 → コンバージョン → リピート購入 |
| 重要指標 | セッション、CVR、AOV、LTV、ROASなど |
| 実務分析 | ファネルベースの離脱率診断 + 改善仮説の策定 |
| 活用ツール | GA4、CDP、CRM、BIツールなどの連携が必要 |
