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サイトの利用時間減少で、「商品を伝えきれない問題」にどう対処するか?

モバイルの利用の実態

モバイルサイトのトラフィックは増加傾向

similarwebによる2020の調査結果2020 Digital Trendsによれば、2019年のモバイルのWebトラフィックは2017年から30.6%増加したのに対し、デスクトップのWebトラフィックは3.3%下落しています。これはみなさんも実感している通りの結果で、モバイルからの利用率が今後も増加していくことが予測されます。

webトラフィック(出典:2020 Digital Trends)

モバイルサイトの滞在時間は減少傾向

滞在時間を見てみると、モバイルサイトにおける滞在時間は2017年から2019年にかけて49秒ダウンしています。これは意外と思われる方も多いかもしれませんが、これはモバイルの利用率が上がっても、全てのコンテンツ利用が増えるわけではないということになります。
モバイルの利用時間は大幅の伸びを示しているものの、それは特定サービス(動画、ゲーム)が勢力を増しており、サイト自体の滞在時間は減少傾向にあると思われます。

PC、モバイル、全体の滞在時間傾向(出典:2020 Digital Trends)

少ない時間で提案が必要な状況

上記の内容は、ECや各種情報サイトにおいて、「ユーザーの少ない利用時間における対策を迫られており、その少ない時間内で、商品や情報の提供を行う必要がある」可能性を示唆しています。
単に商品や情報量を増やせばいいという話ではなく、限られた時間内で可能な限りユーザーがほしいであろう商品との接触を増やし、「商品との出会う質」上げる必要があるということになります。
モバイルになると、小さな画面という条件も同時に発生しますし、難易度は上がります。
これはOneToOneマーケティングにも言えることですが、少ない時間内では、ユーザーごとに商品接触の精度を上げる必要があり、どのユーザーにも同じ商品、情報を提示しては、無駄に時間を増やしてしまうことになります。
ユーザーごとに精度良くカスタマイズされた情報を提供しなければ、購入にはつながらないうことになります。

また、一般的なデータとして、webサイト訪問ユーザーは、そのwebサイトが自分にとって必要かどうかを3秒で判断していると言われています。
そして、ファーストビューでそのページを離れてしまうユーザの割合(直帰率)はランディングページで70%以上、コーポレートサイトで40~60%との説もあります。
3秒以内にそのページを離れてしまうユーザーはおおよそ半分以上にも上り、ファーストビューを確認した最初の瞬間に、きちんと伝えたいメッセージを伝えられるかどうかがユーザの滞在時間を大きく左右すると言えることになります。

少ない時間でどのように商品や情報をアピールするべきか?

対象領域と素早くどう接触させるのかが課題となります。

こういった、時短の問題やファーストビューの問題に対し、施せる対応を考える場合に、どうやって、ユーザーが興味をもつであろう対象を選別できるかが鍵となります。
多くの商品郡のなかから、可能な限りユーザーに近い商品を探し出すための要件を、まず整理する必要があります。

上記リンクからもわかるように、基本的な要素として以下の4つが主に考えられます。
ユーザーの課題
ユーザーの興味
ユーザーの趣向
ユーザーの属性

まずユーザーのこの要件を取得することが必要です。
ユーザーとしては、検索作業を行う行為にいきますが、課題という点では、解決策を持っていない場合はどうすればいいのかという問題が発生します。
該当する商品とマッチングさせる必要があります。これはフィルタリング技術にも活用されていますが、この要件を、行動履歴などから予測しようとします。
例として、ヒントとなる要因:「閲覧履歴」「購入履歴」「お気に入り履歴」「ユーザー属性」
を活用して、この履歴を活用しフィルタリングを用い、可能な限りユーザーの興味を引くであろう商品の提案に近づけていきます。

商品の接触数もより増やし、より選択させ精度を上げる。

実際に1への対応はECの代表格であるアマゾンのサイトで採用されています。
実際に下のキャプチャーのように、トップは訴求部分としてリアルタイム性を、少し下がるとレコメンドによる接触精度の高い商品が表示されています。
これはamazonのPCサイトでも同様の提案精度を重視したレイアウトになっています。
また、これはアプリでも同様の対応が行われています。
商品の単なる一覧では、サイト効率としては不足しており、ユーザー別の情報が整理されたサイトへと今後も変化していくのではないかと思われます。

1:ユーザーの過去の商品履歴をヒントに広げていくやりかた。
2:ユーザーの興味対象をヒントに、その対象の人気傾向の商品などを提案。
3:ユーザーの閲覧履歴に関する、人気商品を見せて、どの商品が適正かヒントを与えてそこから紐解い
てもらうやり方。

この興味領域と素早くどう接触させるのかが課題となります。

また、実際の検証の結果としては、商品群の方向によってその答えが実は変わってきます。
例えば、日用品であれば、過去の履歴がまず第一候補として上がります。
高額商品となると話は変わってきます。過去の購買履歴がそれほどないなずなので、人気商品やおすすめ商品を見せる形のほうが確かと考えられます。


 

少ない時間でどのように商品や情報をアピールするべきか?

では、ユーザー施せる対応としてどういったことが考えられるでしょうか?
ユーザーが好きであろう対象をどう探すのかが問題になります。
ユーザーの課題
ユーザーの興味
ユーザーの趣向
ユーザーの属性

ヒントとなる要因:閲覧履歴、お気に入り履歴、購入履歴、
興味を持つであろう商品の根拠
いくつか考えられますが、
1:ユーザーの過去の商品接触をヒントに広げていくやりかた。
2:ユーザーの属性傾向から、同じ傾向の人を見つけ出してその人の買った傾向を見つけ出すやり方。
3:ユーザーに人気商品を見せて、どの商品が正しいのかのヒントを与えてそこから紐解いてもらうやり方。

この興味領域と素早くどう接触させるのかが課題となります。

商品群の方向によってその答えが実は変わってきます。
例えば、日用品であれば、過去の履歴がまず第一候補として上がります。
高額商品となると話は変わってきます。過去の履歴がそれほどないなずなので、人気商品を見せるほうが確かです。

 

閲覧履歴を活用
お気に入り履歴の活用
購入履歴活用
同じ商品に興味があるユーザーの行動パターンを活用

同じ商品を買ったユーザーの行動パターンを利用

レコメンドを載せるだけとの違いはなにか?(リンク

2:商品の接触数もより増やし、より選択させ精度を上げる。

 

実際に1への対応はECの代表格であるアマゾンのサイトで採用されています。
実際に下のキャプチャーのように、トップは訴求部分としてリアルタイム性を、少し下がるとレコメンドによる接触精度の高い商品が表示されています。
これはamazonのPCサイトでも同様の提案精度を重視したレイアウトになっています。
また、これはアプリでも同様の対応が行われています。
商品の単なる一覧では、サイト効率としては不足しており、ユーザー別の情報が整理されたサイトへと今後も変化していくのではないかと思われます。

 

アマゾンモバイルサイト(私はマーケティング本をよく読むのでおすすめされています)

また、未登録ユーザーの行動履歴にも対処するために、fingerprintを活用した行動履歴の対応が必要になってきます。(SELF LINKのセキュリティー対応へ)

履歴がないユーザー、未登録ユーザーへはどう対処するのか?

リピーター対応の場合、商品履歴は存在しますが、初回ユーザーの場合、履歴が存在しないという問題があります。
その場合を考慮すると、ユーザーの興味を引くには、商品接触をできるだけ増やさざるをえません。これには量からの絞り込み精度を上げることであり、早い段階でユーザーの属性を見抜き、商品提案の精度を上げる必要があります。
まずその際に言えることは、商品提案の精度を上げるために、アクセスに対応しながら柔軟に変化させていけるのかどうかという問題です。

ここで注意しておくべきは、サイト側の商品提案都合と、ユーザー側の商品選び都合のバランスを考えなければなりません。
闇雲に新製品やバナー表示を行えば成功するものではありません。
上記のアマゾンの事例のように、サイト側としての推奨製品と、ユーザー側としてのほしい製品とのバランスを保持する必要があるということです。

これは、LTVの数字に確実に現れていると、アマゾンが常に改良を続けてきた結果の事例でもわかるかと思います。

また、これも定石ですが、レコメンドエンジンを入れればいいのではという話になりますが、これもまた違います。どの場面でという問題が発生します。

検索ではだめなのか?

現行の検索システムが対応できているのは、ユーザーが特定領域が完全にはっきりしている場合という条件が発生します。
ほとんどの場合カテゴリーのみであり、そこから何度も絞り込むことが

SELFLINKでの対処法

SELFLINKでは上記の問題に対し取り組んでいます。闇雲にツールを増やせば効果がでるというわけではなく、どういった手法がメジャーとして勝ち抜けるのかを思考し開発してきました。
下記のリンクよりご興味のコンテンツを閲覧ください。

▶商品接触の精度をより上げるためどうしているか?
▶SELFLINKはなぜ作られたか?
▶客単価を上げるためにやっていること
▶提案型マーケは利用率が高いのか?必要なのか?
▶レコメンドと提案の違い

関連記事

▶サイトを改変すべきか、ツールを入れるべきか
▶サイト、アプリの抱える表示問題
▶レコメンドの活用問題
▶今後のショッピングサイトはどうなっていくのか?

ご覧いただきありがとうございました。

SELFマーケティング担当:山田信二
ウェブサイト制作会社にて、大手自動車メーカー、化粧品サイト、ファッションサイト等のサイトUI、制作、コンテンツ制作などマーケティング全般に関わる。サイトだけの効果に限界を感じ、新しいマーケティング、ユーザー接触分野の可能性を感じSELFにジョイン。SELFLINK、SELFTALKの開発に積極的に関わる日々。

 

目次
1:モバイルの利用比重は増加傾向
2:サイト閲覧時間は全体的に減少傾向
3:アプリの利用頻度は偏重化しており、アプリ単体の利用時間は減少傾向
4:短い利用時間内で商品提案が必要な状況
5:アマゾンに見る対応方法
5:ユーザー趣向にあった、確率の高い商品提案が即座に必要
6:SELF LINKはどう対処しているか

商品群
この興味領域と素早く接触させる必要があります。

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