突然、セッション数が爆増＆売上もUP！ こんな「異変」を教えてくれるのがデータです。継続確認してないとチャンスを逃すかも？

さて早速だが、前回の続きの話をしようか。

そうだね（キラッ）。「時は金なり」だからね。

ECのマーケティングにおける本丸「データ活用」を理解するために、前回は「成果に効いている要因を探せ」という話をした。今回は、例の事件の4か月後に起こった出来事を伝えたい。

いや、今回は怒られない（笑）

定例会議で社長から指摘を受けて、「商品登録」を徹底し「Yahoo!」店の売り上げを伸ばして以降、普段の仕事でも常に「売り上げに効いている要因は何か」を意識するようになった。

商品登録を徹底して行ってからの4か月間で、月商は当時の4倍ほどに成長していたんだけれど、次の「売り上げに効く要因」を探していた。

そうだね。これは本当にたまたまなんだけれど、「Yahoo!」店を社長に任されてから、前日のデータを毎日エクセルに記録していたんだ。

いわゆる「売上の公式」のデータ項目だね。売上・セッション数（アクセス人数）・転換率（コンバージョン率）・客単価、それと受注件数もエクセルに記録していたかな。

いや、それが本当にたまたまなんだ。どちらかというと、当初は売り上げが乏しかったので、毎日の励みとして売り上げ以外のデータを見ていたところがあった。

そう。それでね、4か月目のある日、あることが起こったんだ。

いつものように会社に出勤して、「Yahoo!ショッピング」の管理画面を見ながら前日のデータを入力していると、セッション数が異常に高いことに気がついた。当然、注文の数も多かったし、売り上げもいつもより高かった。

やっぱり気になるじゃない。前日に新商品を発売したわけじゃないし、メルマガを流したわけでもない。広告戦略はその後から展開していくんだけど、当時はまだ広告を使っていなかった。

思い切って「Yahoo!ショッピング」の担当さんに電話をしてみた。実はこのとき初めて担当さんに連絡をしたので、少し緊張したのだけれど（笑）

「Yahoo!ショッピング」の担当さんもわからないんだろうなぁと思いながら、ダメ元で。そうしたら、明確な、今考えればわかりやすい回答が返ってきた。

当時、「Yahoo!JAPAN」のトップページに「おすすめセレクション」というコーナーがあった。PC版のファーストビューに入るくらいの場所だったので、それなりにPVがあったと思う。なにせ「Yahoo!JAPAN」だからね。

その「『Yahoo!JAPAN』の『おすすめセレクション』から導線があったようです」ってYahoo!の担当さんは言うんだよ。

どうやら、「おすすめセレクション」に「おすすめジュエリー」みたいなバナーが出ていて、そこをクリックすると「Yahoo!ショッピング」の「ジュエリー」などの検索結果に飛んでいたようなんだ。

ね。でも、得てしてこういうことってあるんだよ。自分にとっては重要な情報でも、他の人からするとそれほど重要な情報ではないってことが。こういうことを探すのが商売の本質だったりするよね。

ちなみに、とっくの昔に「おすすめセレクション」はなくなっているからね。

前回のコラムのような、「商品登録」みたいな施策に落とせないんじゃないか？ って意味だよね？

いやところがさ、施策化できる糸口がいくつかあったんだよ。

当然、最初は自分でどうこうできることではないと思っていた。まあ、「おすすめセレクション攻略法」が今回のテーマではないから、あまり詳しく話しても仕方ないんだけど、まず「おすすめセレクション」の更新タイミングを掴んだ。

うん。PCの前で1日張った。だってさ、「おすすめセレクション」からの導線があるかないかで、売り上げやセッション数が何倍も違うんだよ。成果に大いに効いている要因なんだから、見張るでしょ！

1日見張ったら、1日のなかで4回更新のタイミングがあることがわかった。もう1つ、「おすすめセレクション」からの誘導のルールを分析した。ざっくりいえば検索対策ではあるんだけれど、これで自社の商品をよりお客さまに見てもらえるようになった。

たしかにある意味のチートだね。ただ、これは「卑怯」とは言えないよね。ネットの世界に限らず、リアルの世界だってこの類の「ルールを上手く使う」はありふれているじゃない。

さっきも言ったとおり「おすすめセレクション」の攻略方法を伝えたいんじゃなくて、今回の話で伝えたいことは2つあるんだ。1つは「データを継続的にみることの大切さ」だよね。ここは前回と同じく。

そこだよね。もう1つは「一見コントロール不可能そうなものでも、掘り下げてみると自分たちで対策できる可能性がある」ってことなんだよ。

前回のコラムは、データ活用を「商品登録」っていう「自分たちがコントロールできる要因」に落とせたわけじゃない。今回は「『Yahoo!JAPAN』の導線」っていう「自分たちがコントロールできない要因」だったわけだけども、頑張って掘り下げたら多少「施策化」できるところまで行きつくことができた。

その通り。データというのは、自分たちの日々の行動の成果を数字で教えてくれるものでもあるし、また自分たちの行動では起こらない「異変」を数字で教えてくれるものでもあるんだ。

知らぬ間にチャンスを逃している可能性がある。

「データ見なきゃ！ データを見て、要因に気づかなきゃ！」って思ったでしょ。

じゃあ、次回は前回と今回の事例を踏まえて、体系的なデータ活用の考え方を伝えていくね。