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データ分析

リピート率とCVRを上げるためのデータ分析の方法を解説

自社の「CVR」と「リピート率」の全体傾向を見てみよう

KUROCO株式会社代表の齋藤です。

今回は「リピート率とCVRを上げるためのデータ分析」について解説します。

CVRとリピート率の重要性

どんな業態でもリピート率とCVRは非常に重要な指標になります。ビジネスはお客様がいてこそ成り立っており、そのお客様の行動プロセスを簡単に示すと、

  1. 店舗やサイト等に訪問する【集客】
  2. 訪問した後、(資料請求や問合せ、接客・営業活動を経て)購入する【CV】
  3. 再度購入・取引する【リピート】

となり、CVRとは1から2に遷移する割合、リピート率とは2から3に遷移する割合となるため、非常に重要な指標となるのです。

CVRとリピートの現状を可視化

図2 ブランド別のCVRとリピート顧客数構成比の比較

上図はそれを表した例となります。複数ブランドを展開している企業において、ブランド別の購入率(CVR)を縦軸、全購入におけるリピート顧客の割合を横軸(疑似的なリピート率)、売上を円の大きさで表しています。また、前月からの推移も円の色で分かるようにしているグラフとなります。

上図と同じように、ブランド別や事業別、店舗別等でCVRとリピート率を可視化することで、各ブランド(あるいは事業や店舗)のそれぞれの指標の差がパッと分かります。その上で、その差がどこから来ているのか深堀分析したり、指標の高いブランドや店舗で実施している施策を横展開できるか検討していくことに繋がります。

各数値の推移を見るのも効果的

単一ブランドの場合、例えば、数か月間の結果を表示し、その推移を見ていくことも良いと思います。その際、指標の良かった月や悪かった月において、どんな施策を実行したのかを棚卸することで、次の施策に向けた改善・強化に繋げられるでしょう。BtoB業態であっても同様です。

CVRについては、サイトへの資料請求や問合せに設定したり、商談率や成約率で置いてみると良いでしょう。

クライアントの規模別や業種別、あるいは営業担当者別でセグメントすると、強みや改善すべきポイントが把握できるかと思います。

売上・利益を伸ばすデータ活用 3つの事例

この資料では、私たちが様々な業態の企業に対して行ってきたデータマーケティングの結果や、実際に行っているデータ分析のノウハウをご紹介します。是非参考にしてみてください。

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