ライブコマースKPIハック

ライブコマースKPI分析の基礎 データ収集と活用の実践ガイド

Tags: ライブコマース, KPI, データ分析, データ収集, EC運用

ライブコマース運用におけるデータ活用の重要性

ライブコマースは、視聴者の反応をリアルタイムで感じながら、商品やサービスを訴求できる魅力的な販売手法です。しかし、その成果を最大化するためには、単にライブを実施するだけでなく、データに基づいた分析と改善が不可欠となります。

日々の運用業務に追われる中で、「どのデータを見れば良いのか」「どのように分析すれば改善に繋がるのか」といった疑問を抱えている担当者の方も少なくないでしょう。経験や感覚も重要ですが、データという客観的な根拠があることで、より効果的な施策立案や、成果の可視化が可能になります。

本稿では、ライブコマースのKPI分析を行う上で、まず必要となる「どのようなデータを収集すれば良いのか」、そして「どのようにデータを収集・統合し、活用していくのか」について、具体的なステップを追って解説いたします。データに基づいた運用改善の第一歩を踏み出すための一助となれば幸いです。

ライブコマースKPI分析に必要なデータ要素

ライブコマースの成果を評価し、改善点を見つけるためには、様々な角度からのデータが必要です。主要なKPIを算出するためには、主に以下のようなデータ要素が必要となります。

これらのデータ要素を組み合わせることで、例えば「平均視聴時間」であれば総視聴時間÷ユニーク視聴者数、「CVR」であればライブ経由購入数÷ライブ経由サイト流入数といった形で、様々なKPIを算出することが可能になります。

データの主な収集元（データソース）

ライブコマースに関するデータは、主に以下の場所から収集することができます。

  1. ライブコマースプラットフォーム/ツール:

    • 現在利用しているライブコマース機能やツールの管理画面が、最も直接的なデータソースです。
    • 多くの場合、視聴者数、視聴時間、コメント数、いいね数、ライブ画面上の商品クリック数など、ライブ配信に関するコアなデータがここで確認できます。
    • ツールによっては、ライブ経由の売上まで計測できるものもあります。

  2. ECサイトのアクセス解析ツール:

    • Google Analyticsなどのアクセス解析ツールは、ライブからECサイトへの流入とその後の行動を追跡する上で非常に重要です。
    • ライブからの流入数（参照元）、サイト内でのページ遷移、カート追加、購入といったユーザー行動データは、ここで詳細に分析できます。
    • ライブコマースプラットフォーム単体では見えない、サイト全体におけるライブの効果や、他の流入経路との比較などが可能になります。 UTMパラメータを適切に設定することで、ライブからの流入を正確に識別できます。

  3. SNSプラットフォーム:

    • ライブコマースをSNSで告知・配信している場合、各SNSのインサイト機能も参考になります。
    • 投稿のリーチ、エンゲージメント、プロフィールへのアクセス、外部サイトへのクリック数など、集客に関するデータが得られます。

  4. CRM/顧客データベース:

    • ライブ経由で購入した顧客が、新規顧客なのかリピーターなのか、過去にどのような商品を購入しているか、といった顧客属性や購買履歴データは、CRMや顧客データベースから取得します。
    • 特定の顧客層に向けたライブの効果測定や、顧客ロイヤリティへの貢献度を分析する際に役立ちます。

これらのデータソースはそれぞれ異なる種類のデータを提供するため、ライブコマースの成果を多角的に分析するには、複数のデータソースからの情報が必要となることが一般的です。

データ収集・統合の具体的なステップ

異なるデータソースから必要なデータを集め、KPI分析に活用するためには、以下のステップで進めることが考えられます。

ステップ1: 分析したいKPIと必要なデータを特定する

まずは、あなたがライブコマースで何を達成したいのか、その目標に基づき、どのKPIを分析する必要があるのかを明確にします。そして、そのKPIを計算するためにどのようなデータ要素が必要なのかをリストアップします。

ステップ2: 各データが必要なデータソースを確認する

リストアップしたデータ要素が、どのデータソース（ライブコマースツール、GA、SNSインサイトなど）から取得できるかを確認します。必要なデータが取得できない場合は、代替データを探すか、今後のシステム改修やツール導入を検討します。

ステップ3: 各データソースからデータを収集（エクスポート）する

各データソースの管理画面から、必要な期間のデータをエクスポートします。形式はCSVやExcelが一般的でしょう。API連携が可能な場合は、より自動的かつ効率的にデータを取得できます。

ステップ4: 複数のデータソースから取得したデータを統合する

異なるデータソースから取得したデータを一つの場所に集め、分析しやすいように統合します。

データ統合の際は、データの単位（日別、回別など）や定義（何をもって「ライブ経由」とするかなど）を統一することが重要です。

収集したデータの活用方法

データを収集・統合できたら、いよいよ分析と活用に進みます。

  1. KPIの算出と可視化:

    • 収集したデータを用いて、目標とするKPIを計算します。

    • 算出したKPIをグラフや表で可視化します。Excelのグラフ機能でも十分に可能です。時系列での推移や、ライブ回ごとの比較、目標値との比較などを行うと、変化や課題が見えやすくなります。

    • 例:

      • ライブ実施日とユニーク視聴者数の折れ線グラフ
      • ライブ回ごとの平均視聴時間の棒グラフ
      • 告知チャネル別のライブ経由サイト流入数の円グラフ
      • ライブ回ごとのCVRの比較表

  2. 分析軸の設定と深掘り:

    • KPIが目標を達成しているか、あるいは課題があるかを把握したら、さらに詳細な分析に進みます。どのような切り口で見れば、課題の原因や改善のヒントが見つかるかを考えます。

    • 一般的な分析軸:

      • ライブ実施回別: どのライブが成果が高かった/低かったか
      • 時間帯別: 何時からのライブが視聴されやすいか、購入に繋がりやすいか
      • 商品カテゴリー別: どのカテゴリーの商品を扱ったライブが人気か、売れるか
      • 配信者別: 誰が配信するとエンゲージメントが高いか、CVRが高いか
      • 告知チャネル別: どのSNSや広告からの流入が効果的か
      • デバイス別: PCとスマホで視聴時間やCVRに違いがあるか

    • 例: 特定のライブでCVRが低かった → そのライブの視聴者数、平均視聴時間、コメント数、商品クリック率などを他のライブと比較する → 平均視聴時間が極端に短いことが判明 → 離脱ポイントデータでどこで離脱が多いか確認する、といった深掘りを行います。

  3. 分析結果からの示唆と仮説:

    • 分析を通じて、「なぜこのKPIがこのような値になっているのか」という示唆を得ます。
    • 例えば、「特定の時間帯のライブは視聴者数は多いが、平均視聴時間が短い傾向がある」「コメント数が少ないライブは、商品クリック率も低い」「特定の告知チャネルからの視聴者は、サイトへの流入は多いがCVRが低い」など、データから読み取れる傾向や課題を言語化します。
    • その示唆に基づき、「視聴時間が短いのは、配信内容が単調だからではないか」「コメントが少ないのは、視聴者とのコミュニケーションが不足しているからではないか」「特定の流入元からのCVRが低いのは、LPの内容がライブとの関連性が薄いためではないか」といった仮説を立てます。

  4. 改善施策の立案と実行:

    • 立てた仮説に基づき、具体的な改善施策を立案し、実行します。
    • 例: 視聴時間が短いという仮説 → 配信内容に変化をつける、視聴者参加型企画を増やす、ライブの尺を調整する、など。
    • 例: CVRが低いという仮説 → ライブ中の商品訴求方法を見直す、商品ページやLPを改善する、特典を用意する、など。

  5. 効果測定と次の分析へ:

    • 施策を実行したら、その効果を再びデータで測定します。KPIにどのような変化があったかを確認し、施策が成功したのか、さらに改善が必要なのかを判断します。
    • このサイクルを繰り返すことで、ライブコマースの運用を継続的に改善していくことが可能になります。

データ活用を効率化するヒント

データ分析に時間をかけられないという課題に対し、以下の点を意識すると効率的にデータ活用を進めることができます。

まとめ

ライブコマースの成果を向上させるためには、データに基づいた現状把握と改善が不可欠です。そのためには、まず「どのようなデータが必要か」「どこからそのデータを取得できるか」を理解し、データを収集・統合する仕組みを整えることが第一歩となります。

ライブコマースプラットフォームやECサイトのアクセス解析ツールなど、複数のデータソースを連携させることで、視聴から購入に至るまでのユーザー行動をより詳細に分析することが可能になります。

本稿で解説したステップとデータ活用のヒントを参考に、日々のライブコマース運用にデータ分析の視点を取り入れてみてください。データに基づいた根拠を持つことで、より自信を持って施策を実行し、ライブコマースの成果を最大化に繋げられることでしょう。