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webサイトのO2O送客効果を「モデル × 閲覧数」で測る!

o2o_markezine

IMJが7月9日、メーカーのサイトを閲覧して店舗を訪れた顧客の数を試算するサービス
「O2O(オンライン トゥ オフライン)貢献度分析サービス」の提供を始めた。

サイト内での閲覧行動を分析して月間の送客数を算出。
送客効果を明らかにする。

来店数計測

リサーチ会社がサイト閲覧の有無や店の訪問の有無をネットでアンケート調査。調査結果と回答者のサイトの閲覧行動を分析して、サイトを見て来店した人の数を割り出す。

来店客数の試算は、閲覧したコンテンツの影響度合いなどをふまえて算出する。
(=モデル=O2O貢献度算出するための計算式)
どのコンテンツが送客に大きく貢献したかもわかり、送客効果が小さいコンテンツを見直したりしやすくなる。

アンケートでは、「サイトを見て来店したか」「企業ブランドの認知度がかわったか」なども調査し、閲覧社の心理の変化が来店行動に与えた影響を明らかにする。

コンバージョン計測

店舗で商品を購入したかどうかも確認するため、サイトによる購買行動への影響も分析できるという。

メリット

メーカーは算出した数値を元にサイトの改善や刷新などの参考に役立てられる。コンテンツ作成の予算適正化につなげられる利点もある。

利用料金

費用は月額600万円から。

その他O2O送客効果計測手法

スマートフォン(スマホ)と来店センサーなどの専用機器を使う例も出ている。
自動的にサイトの閲覧と来店の行動を結びつけて分析できるが、設置コストなど負担が重い課題がある。

実店舗とwebサイトの影響関係とは?

infograph-retail-ec (1)
こちらはデジタルマーケティングジャーナルさんの記事にあった、小売業界やEコマース、顧客行動のデジタル化(デジタルシフト)に関する各種調査データから、2012年におけるデジタル化の進展をインフォグラフィックだ。

リアルの小売全体の市場規模と比較してまだまだEコマースの市場が小さい一方で、店舗来訪前後で顧客行動がデジタルに大きくシフトしつつあることが読み取れる。

まとめと所感

・サイトの閲覧履歴からユーザーの来店確率を算出するモデルを構築 ⇒ 【モデル】×【閲覧数】=O2O送客効果
・日常的にデジタルで情報収集している数は多いが、その計測を出来ている所はほとんどない
・ibeaconやaruduino等のハードウェアを組み合わせることで「某アプリの閲覧履歴のあるユーザー」がとある店舗に入店した際にibeaconのセンサーにより「この訪問者はアプリを見た履歴のあるユーザーです」という判定を出せるはずである。

上記では端末に依存するため全てのデータを取得することができない(例えばガラケーのユーザー数は取得できない)
一方で、IMJのO2O貢献度分析サービスもおそらく「統計データから算出されるあくまで推測値」でしかない。

しかし、上記でも十分参考値として使用することはできるだろう。

参考記事
・日経MJ 2014年 7月9日号
・Markezine「オフライン行動に対するWebサイトの貢献度を定量化!IMJ、「オフライン行動に対するWebサイトの貢献度を定量化!IMJ、「O2O貢献度分析サービス」提供開始」
・デジタルマーケティングジャーナル Digital Marketing Journal「数字で見る小売・Eコマース・購買行動のデジタルシフト」
dmj.underworks.co.jp/2014/07/08/retail-ec-digitalshift/
markezine.jp/article/detail/20461

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