ECのリピート施策を始める前に、
購入履歴の何を見る？

「もう一度買った」を、何で数えるか決める

会員登録した人、注文した人、2回目の注文をした人は、それぞれ違います。メールが届く人数や会員数を、そのままリピート購入した人数に置き換えないようにします。

最初は、一つの店舗の中で顧客ごとに初回と次回の注文を並べます。テスト注文、全取消、全額返金の注文を対象に含めるか、交換品の再発送を購入に数えていないかを確認します。同日に分けて注文したものをどう扱うかも、比較前に決めます。

例えば、対象とする注文からテスト・全取消・全額返金を除き、「初回購入の翌日から60日目までに、別の対象注文をした人」を数える方法があります。この方法なら、人数を数えるので、期間内に3回買った人も1人として扱います。同じ商品の買い直しを見るのか、店内の別商品も含めるのかは別の条件です。

管理画面の「リピーター」や「リピート率」が、この条件と同じとは限りません。初回購入時期で顧客を分けて経過を見る方法は、コホート分析と呼ばれます。Shopifyにも初回注文日で分ける顧客レポートがありますが、注文の対象や集計期間は使う画面で確認してください。

店内の顧客IDでひも付けられない注文は、無理に同じ人へまとめません。ゲスト購入や過去データの不足で判別できない分は、その範囲を記録します。別モールで同じ人が買っているかまで、手元の一店舗のデータで分かるとは限りません。

初回購入から、同じ日数を待って比べる

初回購入から60日以内の再購入を見たいのに、購入から14日しか経っていない人を一緒に評価すると、まだ買う機会が十分にない人まで「戻ってこなかった人」に入ってしまいます。

比較するグループは、全員が同じ日数を経過しているかを確かめます。初回購入月が同じでも、その月の末日に買った人は、月初に買った人より観察できる期間が短くなります。集計日と、対象にできる初回購入日の範囲を残します。

直近のお客様を比較から外すのは、「その人へ案内を送ってはいけない」という意味ではありません。施策の対象を決めることと、結果を比べられるかを判断することは別です。

初回購入者のうち、決めた日数以内に再購入した人数と割合を残します。買った人だけの「2回目までの平均日数」を見ても、2回目がまだない人は平均に入っていません。平均日数だけを根拠に、全員へ同じタイミングで案内するのは避けたいところです。

最初に買った商品と、次に買った商品を並べる

初回購入の商品別に分けると、次回に同じ商品が買われたのか、関連する別の商品なのかを確認できます。消耗品でも一度に買った量が違えば、使い切るまでの日数は同じになりません。

「同じ商品をもう一度買う」以外にも、詰め替え、付属品、別用途の商品という選択肢があります。ただし、購入履歴だけで使い切った日や買った理由までは確定できません。以下は施策を考えるための仮例で、実際の売れ方を示したものではありません。

初回がセールだった人と通常価格で買った人、初回に一つ買った人とセットで買った人を分けるときも、観察期間をそろえます。商品の違いが大きいまま「この流入元はリピート率が低い」と原因を決めないようにします。

準備する項目は、店内顧客ID、注文日、注文番号、商品と数量、値引き・返金を反映した金額です。連絡用の名簿は分析表と分け、分析に不要な氏名・住所・メール本文をコピーしない形にします。

送る相手と内容を、一組だけ決めて試す

購入履歴を見たら、一つの商品群と、一つの案内内容を選びます。「買ってから一定の日数が経った少量商品の購入者へ、量の違いを説明する」といった形で、理由を説明できる対象にします。値引きが必要なのか、使い方の情報でよいのかも分けて考えます。

試す前に、対象条件、案内内容、実施日、購入を確認する期間、クーポン等の負担を記録します。見るのは開封やクリックだけでなく、決めた期間内の再購入人数と、値引き・広告・発送などを考慮した残額です。

案内を受け取った人が買っても、その案内だけの効果とは限りません。自然に再購入する人や、同時期のセールの影響もあります。可能なら同じ条件で案内しない比較対象を設けます。比較が難しければ、実施前後の観察結果として残し、増えた分をすべて施策の成果にしないようにします。

送信回数を増やす前に、どの商品を、どのくらい経って、もう一度買っているかを見る。その記録があれば、次の案内を「全員へ同じクーポン」から一歩絞れます。