これまでの連載では、サイト全体の数字ではなくユーザー行動を深掘りする「プロダクト分析」の重要性と、それを実現するAmplitudeの基本機能について解説してきました。
しかし、分析はあくまで手段であり、ゴールではありません。
データから得られた「気づき（インサイト）」を、具体的な「アクション（施策）」に落とし込み、売上やLTV向上という「成果」に繋げてこそ、マーケティングとしての価値が生まれます。
シリーズ最終回となる本記事では、Amplitudeでの分析結果をどのように施策へ変換し、PDCAを回していくのか。ECサイトの現場でよくある課題を解決する「3つのアクションプラン」をシナリオ形式でご紹介します。
「カゴ落ち」の本当の原因を見つけ、UI改善で購入率をアップさせる
「サイトへの訪問数は十分。カートへの追加率も悪くない。それなのに、なぜか最後の『購入完了』までたどり着かないユーザーが多い……」
このような「カゴ落ち」のモヤモヤを抱えていないでしょうか。
どこに原因があるか分からないまま、やみくもにクーポンを発行したり、サイトのデザインを何となく変えてみたりしても、根本的な解決にはつながりません。まずは「どこで」「誰が」つまずいているのかを特定することから始めましょう。
Step 1：分析（ファネル分析）
まずはファネル分析を用い、「カート追加」→「購入手続き」→「決済」→「完了」のステップを可視化します。
さらにAmplitudeのセグメント機能を使い、「決済方法別」や「デバイス別」で通過率を比較して深掘りします。
データを分解した結果、「特定の決済方法Aを選択したユーザー」の離脱率が、他の決済方法に比べて異常に高いことが判明しました。
Step 2：施策（UI/UX改善）
ここまで絞り込めれば、「決済方法Aの入力フローに何らかの欠陥がある」という具体的な仮説が立てられます。
実際に該当のフローを確認したところ、入力項目が多すぎる、あるいはエラー表示が不親切であるといったUIに課題がある仮説が見つかりました。そこで、「入力項目の削減」と「エラーガイドの改善」というピンポイントな改修を実施します。
Step 3：検証
施策の実施後、再度ファネル分析を行います。
「決済方法A」ユーザーの離脱率が改善し、結果としてサイト全体の購入完了率が向上していれば、施策は成功です。もし改善幅が小さければ、別の要因を探る次のサイクルへ即座に移行できます。
「優良顧客」の行動パターンを活かし、ターゲットを絞った配信でLTVを高める
「会員向けにメルマガやクーポンを一斉配信しているけれど、最近どうも反応が悪い。開封率も下がる一方だ……」
このような状況は、画一的なアプローチに顧客が飽きているサインかもしれません。
LTV（顧客生涯価値）を最大化するためには、全会員に同じ情報を送るのではなく、長く使い続けてくれている「優良顧客」が何を求めているのかを知り、それに合わせたコミュニケーションをとることが重要です。
Step 1：分析（リテンション分析）
まずは「LTVが高い優良顧客」のグループを作成します。そして、彼らが定着するきっかけとなった行動や、共通して利用している機能・商品を分析します。
分析の結果、優良顧客の多くが、「特定の高価格帯ブランドAの商品を繰り返し購入している」という共通の行動パターンを持っていることが分かりました。
Step 2：施策（セグメント配信）
この発見を元に、画一的なバラマキ配信をやめ、ターゲットを絞った施策に切り替えます。
「ブランドAのファン」といえる行動履歴を持つユーザーをセグメント化し、「ブランドAの新着・限定情報を、このセグメント限定で先行配信する」という特別感のあるオファーを送ります。
Step 3：検証
対象セグメントのエンゲージメント率（開封率、サイト訪問率）と、その後の購入率を計測します。
不要な値引きをせずとも、顧客の興味（文脈）に寄り添った情報を届けるだけで、売上とロイヤルティが向上することを実証できます。
キャンペーンの「質」を評価し、PDCAサイクルを高速化する
「大型連休の割引キャンペーンで、新規顧客数は過去最高を記録した！ 売上も立った！」
一見すると大成功に見えるキャンペーン。しかし、マーケターとして本当に気になるのは、「その時集まった大量のお客様は、その後も定着してくれているのか？」という点ではないでしょうか。
もし、彼らが一度きりの購入で去ってしまっているなら、そのキャンペーンは中長期的な利益を生んでいない可能性があります。
Step 1：分析（コホート分析）
施策の真価を問うために、「キャンペーン期間中に獲得した顧客（コホートA）」と「通常期に獲得した顧客（コホートB）」の、その後の3ヶ月間のLTV（累積購入額）推移を比較します。
分析の結果、コホートAは初回の売上こそ高かったものの、3ヶ月後のLTVでは通常顧客を大きく下回っていました。「割引目当てのユーザーが多く、定着につながっていない」ことがデータで証明されました。
Step 2：施策（オファー内容の修正）
この事実を受け止め、次回のキャンペーンでは方針を修正します。
「目先の割引率」で釣るのではなく、「2回目以降に使えるポイント付与」や「初回購入者限定の継続セット」など、リピート利用への導線を組み込んだオファー内容に変更します。
Step 3：検証
施策変更後のキャンペーンで獲得した顧客（コホートC）のLTVを追跡します。
前のキャンペーン（コホートA）と比較してLTVカーブが上昇していれば、PDCAが正しく回り、質の高い顧客獲得ができている証拠です。
まだ見ぬ「成長のヒント」を、データから掘り起こす
いかがでしたか？全3回にわたり、LTV向上のための「プロダクト分析」の重要性から、ファネル・リテンション・コホートという3つの基本機能、そして具体的なアクションプランへの落とし込みまでを解説してきました。 今回のシリーズを通して、データに基づいた意思決定がいかにビジネスを加速させるか、その一端を感じていただけたのではないでしょうか。
しかし、今回お伝えした内容は、実はAmplitudeが持つ広大な可能性のほんの一部、いわば「入門編」に過ぎません。
Amplitudeには、AIが将来の離脱ユーザーを予測する機能や、ユーザーがなぜその行動をとったのかという心理を解き明かす高度な分析手法など、ビジネスを飛躍的に成長させるための強力な機能がまだまだ数多く搭載されています。 それらのより深いデータ活用法や、競合他社に差をつけるための分析テクニックについては、今後も少しずつ皆様に共有していく予定です。
「自社のビジネスモデルなら、他にどんな分析ができるのか？」
「もっと高度な機能を使いこなして、マーケティングの精度を高めたい」
そのようにお考えの方は、ぜひイー・エージェンシーにお声がけください。 貴社のビジネスに合わせたAmplitudeの最適な活用法や、まだ記事では紹介しきれていない「データの力」について、専門のコンサルタントが直接ご説明させていただきます。どうぞお気軽にお問い合わせください。
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