『数字では見えない離脱理由』を言葉にする

ECサイトのアクセス解析を見ていると、「このページで離脱している人が多い」というのはすぐに分かります。でも、その先の「なぜ、このページで離脱したのか」までは、数字だけでは分かりません。

数字が教えてくれること、教えてくれないこと

GA4のイベントデータやヒートマップは、「どこで」「何人が」離脱したかという事実を教えてくれます。これは間違いなく重要な情報です。しかし、「価格が高いと感じた」のか「送料を見て迷った」のか「他のサイトと比較したくなった」のか——離脱の背後にある気持ちまでは、これらのツールでは分かりません。

定量データと定性データ、両方が必要な理由

「どこで離脱が多いか」という定量データは、改善の優先順位をつけるのに役立ちます。一方で「なぜ離脱したか」という定性データは、実際に何を直せばいいかを教えてくれます。片方だけでは、改善の的が絞れなかったり、間違った仮説で施策を打ってしまったりします。

定性データを集める、いくつかの方法

定性データを集める代表的な方法には、ユーザーインタビュー、アンケート、カスタマーサポートへの問い合わせ内容の分析などがあります。それぞれ有効ですが、実施のハードルや、集められる人数の限界があります。ECいんぷるは、AIがサイトを実際に体験し、購入しなかった理由を言葉にすることで、この定性データ収集のハードルを下げることを目指しています。

まとめ

離脱率の改善には、「どこで」離脱しているかという定量データと、「なぜ」離脱しているかという定性データの両方が欠かせません。まずは自社のサイトで、離脱の多いページを定量データで把握し、そこに定性的な理由を重ねてみることから始めてみてください。