ライブコマース視聴から購入まで ファネル別KPI分析と改善策
はじめに
ライブコマースを成功させるためには、漠然と全体売上を見るだけでなく、視聴者の行動を細かく分析し、どこに改善の余地があるのかを特定することが重要です。そこで役立つのが「ファネル分析」です。
ファネル分析とは、顧客がサービスや商品に出会ってから最終的な目標達成（この場合は商品の購入）に至るまでの各段階を定義し、それぞれの段階における通過率や離脱率を分析する手法です。ライブコマースにおいても、視聴者が配信を見始め、商品に興味を持ち、最終的に購入に至るまでのプロセスを段階分けして分析することで、効果的な運用改善に繋げることができます。
本記事では、ライブコマースにおける一般的なファネルを定義し、各段階で追うべき主要なKPI、具体的な分析方法、そして分析から得られる示唆に基づいた改善策について詳しく解説します。データに基づいた運用改善の第一歩として、ぜひ本記事の内容をご活用ください。
ライブコマースにおけるファネルの定義
ライブコマースにおける視聴者の行動は、以下のような段階に分けることができます。これがライブコマースにおけるファネルの基本的な考え方です。
- 認知・視聴開始: ユーザーがライブ配信の存在を知り、視聴を開始する段階。
- 視聴維持: ユーザーが配信を継続して視聴する段階。
- エンゲージメント: ユーザーがコメント、リアクション、アンケート回答などで配信者や他の視聴者と交流する段階。
- 商品関心: ユーザーが配信中に紹介された商品に興味を持ち、詳細情報を確認するためにクリックする段階。
- 購入検討・カート追加: 商品詳細を確認し、購入を検討してカートに追加する段階。
- 購入完了: 決済を完了し、商品の購入を確定する段階。
これらの各段階において、特定のKPIを追跡・分析することで、どこに課題があるのか、どの部分を改善すれば全体の成果が向上するのかを具体的に把握できるようになります。
ファネル各段階で追うべき主要KPIと分析方法
各ファネル段階で追うべき主要なKPIとその分析方法、分析から得られる示唆について解説します。
1. 認知・視聴開始段階
- 主要KPI:
- 視聴者数: ライブ配信を視聴した合計人数（延べ視聴者数）。
- ユニーク視聴者数: 特定の期間内にライブ配信を視聴した個別の人数。
- 最大同時視聴者数: 配信中に最も多く同時に視聴していた人数。
- 視聴開始率: 広告クリック数や告知を見たユーザー数に対する視聴開始数の割合（※データ取得可能な場合）。
- 分析方法:
- 過去の配信との比較、告知方法（SNS広告、メルマガ、アプリ内通知など）別の比較、時間帯別の比較などを行います。
- どのチャネルからの流入が多いか、告知クリエイティブやコピーが視聴開始にどの程度貢献しているかなどを分析します。
- 示唆:
- 視聴者数が少ない場合、告知が足りていない、告知内容に魅力がない、ターゲット層に届いていないなどの課題が考えられます。
- 告知数に対して視聴開始率が低い場合、告知から視聴への導線に問題がある可能性が示唆されます。
2. 視聴維持段階
- 主要KPI:
- 平均視聴時間: 視聴者一人あたりの平均的な視聴時間。
- 視聴完了率: 配信を最後まで視聴したユーザーの割合（※データ取得可能な場合）。
- 離脱率: 特定の時点や時間帯で視聴を止めたユーザーの割合。
- 分析方法:
- 配信全体の平均視聴時間や離脱率を確認し、目標値や過去の配信と比較します。
- 特に重要なのは、時間経過に伴う視聴者数の推移グラフや、特定の時点での離脱率を分析することです。どのタイミングで多くの視聴者が離脱しているかを特定します。
- 示唆:
- 平均視聴時間が短い、または配信開始直後や特定のタイミングで離脱が多い場合、配信の導入部分が魅力的でない、内容が退屈、音声や映像に問題がある、視聴者の関心を惹きつけられていないなどの課題が考えられます。
- 商品紹介時や特定のコーナーで離脱が増える場合は、その紹介方法や内容に改善の余地があるかもしれません。
3. エンゲージメント段階
- 主要KPI:
- コメント数: 投稿されたコメントの総数。
- コメント率: ユニーク視聴者数に対するコメント投稿者数やコメント総数の割合。
- リアクション数: いいね、ハートなどのリアクション総数。
- アンケート回答率: 実施したアンケートへの回答者の割合。
- 分析方法:
- コメント数やリアクション数を時系列で追跡し、配信中のどのタイミングでエンゲージメントが高まるかを分析します。
- 配信内容や進行方法（質問を投げかける、コメントを読み上げる頻度など）との関連性を分析します。
- 示唆:
- エンゲージメント率が低い場合、視聴者がコメントやリアクションをしづらい雰囲気がある、配信者が視聴者とのコミュニケーションを十分に取れていない、視聴者が関心を持つテーマや質問が少ないなどの課題が考えられます。
- エンゲージメントが高い時間帯を特定することで、視聴者の関心が高い内容や進行方法のヒントが得られます。
4. 商品関心段階
- 主要KPI:
- 商品クリック数: 配信中に表示された商品リンクなどがクリックされた総数。
- 商品クリック率 (CTR): 商品リンクが表示された回数やユニーク視聴者数に対するクリック数の割合。
- 商品詳細ページPV数: 商品リンククリック後の商品ページ閲覧数。
- 分析方法:
- 紹介した商品ごとのクリック数やCTRを比較します。
- 配信中の商品紹介のタイミングや訴求方法とCTRの関連性を分析します。
- 示唆:
- CTRが低い場合、商品の魅力が伝わっていない、商品リンクの表示が分かりにくい、クリックを促す呼びかけが足りないなどの課題が考えられます。
- 特定の商品のCTRが高い場合、その商品の訴求方法や配信者の熱量が効果的だった可能性が示唆されます。
5. 購入検討・カート追加段階
- 主要KPI:
- カート追加数: 商品がカートに追加された数。
- カート追加率: 商品クリック数や商品詳細ページPV数に対するカート追加数の割合。
- 分析方法:
- 商品ごとのカート追加数や率を分析します。
- カート追加に至るまでのユーザー行動（商品詳細ページの滞在時間など）も分析します。
- 示唆:
- 商品クリック数は多いがカート追加率が低い場合、商品ページの情報が不十分、価格に対する疑問、送料や納期に関する不安など、商品詳細ページやその先の購入検討プロセスに課題がある可能性が示唆されます。
6. 購入完了段階
- 主要KPI:
- 購入完了数: ライブ配信をきっかけとして購入が完了した数。
- コンバージョン率 (CVR): 商品クリック数、カート追加数、あるいはユニーク視聴者数に対する購入完了数の割合。どの分母を取るかで定義は変わりますが、ここではライブ配信経由の購入完了数を見る指標とします。
- 売上高: ライブ配信をきっかけとした合計売上金額。
- 平均注文単価 (AOV): ライブ配信経由の購入1件あたりの平均金額。
- 分析方法:
- 配信ごとの売上高、CVR、AOVを追跡し、目標値や過去の配信と比較します。
- ファネル全体の各段階の通過率を算出し、どこが最も低い（ボトルネックになっている）かを特定します。
- 示唆:
- CVRが低い場合、カート追加後の購入プロセス（決済方法、入力フォームの煩雑さ、最終確認画面など）に問題がある、あるいは衝動買いを後押しする要素（限定感、特典など）が不足している可能性が考えられます。
- AOVが低い場合、セット購入や高価格帯商品の訴求が弱い、クロスセル・アップセルの提案ができていないなどの課題が考えられます。
ファネル分析に基づく改善施策のアイデア
ファネル分析によって特定された課題に基づき、以下のような改善施策を検討することができます。
- 認知・視聴開始段階の改善:
- SNS広告のターゲティングやクリエイティブの見直し。
- メルマガやLINE公式アカウントでの告知内容・タイミングの最適化。
- ライブ配信プラットフォーム内での露出強化。
- インフルエンサー連携やゲスト出演による新規視聴者の獲得。
- 視聴維持段階の改善:
- 配信冒頭での掴みとなるコンテンツ（お得情報、今日のハイライトなど）の強化。
- 配信構成の見直し（飽きさせないテンポ、多様なコーナー）。
- 魅力的なゲストの起用や専門家による解説。
- 音声・映像品質の向上。
- 休憩や視聴者参加型の企画を挟む。
- エンゲージメント段階の改善:
- 積極的にコメントや質問を促す呼びかけ。
- 投稿されたコメントを丁寧に拾い、配信内容に反映させる。
- 視聴者参加型のクイズや投票企画の実施。
- コメント特典や参加者限定クーポンの提供。
- 商品関心段階の改善:
- 商品の魅力やメリットを分かりやすく、具体的に伝える。
- 商品の使用シーンや効果をリアルに見せる（デモンストレーション）。
- 視聴者の疑問に答えるQ&Aコーナーの設置。
- 商品への導線を分かりやすく表示し、クリックを促す具体的な呼びかけ。
- 限定特典や割引情報で緊急感を演出する。
- 購入検討・カート追加段階の改善:
- 商品詳細ページに必要な情報（サイズ、素材、成分、口コミなど）を網羅的に掲載する。
- 高画質の商品画像や動画を提供する。
- よくある質問（FAQ）を整備する。
- 在庫状況や配送情報を明確に表示する。
- 購入完了段階の改善:
- 購入フォームの入力項目を減らす、自動入力を活用するなど、購入手続きを簡略化する。
- 多様な決済方法に対応する。
- 会員登録なしでも購入できるようにする。
- 購入完了までのステップ数を明確に示す。
- 購入直前の離脱を防ぐ限定オファーを検討する。
ファネル分析を継続的な運用改善に活かす
一度ファネル分析を行って課題が見つかっても、そこで終わりではありません。データに基づいた運用改善は、継続的なPDCAサイクルとして回していくことが重要です。
- Plan (計画): ファネル分析で特定されたボトルネックに対し、具体的な改善施策を計画します。
- Do (実行): 計画した改善施策を実行します。次回のライブ配信や関連するWebサイト、告知方法などに施策を反映させます。
- Check (評価): 施策実行後のライブ配信データを再度ファネルに沿って分析し、KPIの変化を確認します。施策がどの程度効果があったのかを定量的に評価します。
- Action (改善): 評価結果に基づき、施策の継続、修正、あるいは新たな施策の検討を行います。
このサイクルを繰り返すことで、ライブコマースの運用はデータに基づき継続的に洗練されていきます。忙しい業務の中でも、まずは最もボトルネックになっていると思われるKPIに絞って分析・改善に取り組むことから始めてみるのが良いでしょう。
まとめ
ライブコマースの成果を最大化するためには、視聴開始から購入完了に至るまでの「ファネル」を意識し、各段階で適切なKPIを追跡・分析することが不可欠です。
本記事で解説したように、各KPIの数字を追うだけでなく、それが示す意味を理解し、どこに課題があるのかを具体的に特定することが重要です。そして、特定された課題に対して、データに基づいた具体的な改善施策を実行し、その効果を再度データで検証するというPDCAサイクルを回すことが、ライブコマース運用を成功に導く鍵となります。
データ分析は難しそうだと感じるかもしれませんが、まずは主要なKPIから確認し、少しずつ分析の切り口を増やしていくことで、きっとライブコマースの効果を実感できるようになるでしょう。