クライアントの悩み：見込み客が離脱してしまう問題を解決したい
中古車販売サイトを運営しているクライアントから相談がありました。サイトには多くの人が訪れているのに、問い合わせや来店予約につながらないんです。特に困っているのが、ユーザーが商品ページを見ても最終的に欲しい車が見つからずに帰ってしまうこと。どうやら、ユーザーの興味と在庫情報がうまくマッチしていないみたいなんですよね。
目指すゴール：関連車両を上手に提案してコンバージョン率を上げる
この課題を解決するために、こんな目標を立ててみました。
- ユーザーの行動をしっかり分析する：GA4を使って、ユーザーがどんな車種や価格帯に興味があるのかを把握します。
- 自動でおすすめの車を提案するシステムを作る：見ている車に関連する車をリアルタイムで提案できれば、コンバージョン率が上がるはず。
- PDCAサイクルを回して改善を続ける：GA4のファネル分析で施策の効果を数値化して、どんどん良くしていきます。
ユーザーの行動分析とペルソナ設定で課題の本質を探る
GA4でユーザーの行動を詳しく見てみたら、こんなペルソナが浮かび上がってきました。
- 30代の男性：300万円くらいの予算で、コンパクトカーや軽自動車をよく見ている
- 40代の男性：500万円以上の予算があって、ミニバンや高級セダンに興味がある
- 女性ユーザー：SUV車が気になっていて、人気のSUVもチェックしている
こうしてユーザーごとの興味の傾向が分かったので、ターゲット別の提案戦略を練ることができました。これで、もっと効果的な関連車両のおすすめシステムが作れそうです。
関連車両のレコメンドを最適化する技術的なアプローチ
ユーザーが見ている車と、その人の閲覧履歴から分かった興味のある車種をマッチングさせる高度なシステムを開発しました。ちょっと難しいですが、Pythonでの基本的なロジックを紹介しますね。
def recommend_cars(current_car, user_history):
similar_cars = find_similar_cars(current_car)
interested_cars = extract_interested_cars(user_history)
recommended_cars = []
for car in similar_cars:
if car in interested_cars:
recommended_cars.append(car)
return recommended_cars
このrecommend_carsという関数は、今見ている車の特徴からfind_similar_carsで似た車を探して、extract_interested_carsでユーザーの履歴から興味のある車を抽出するんです。そして、両方に当てはまる車をリストにしてユーザーに見せるという仕組みになっています。
GA4のファネル分析で施策の効果を確認する
施策を実施した後、GA4でこんなファネルを使ってユーザーの行動変化を追跡してみました。
- 商品ページを見る
- 関連車両をクリックする
- 問い合わせフォームを送信する
- 来店予約をする
数値で効果を評価したところ、関連車両の提案をクリックする人が増えて、問い合わせと来店予約へのコンバージョンも着実に伸びていることが分かりました。やった！
成果と今後の展望
GA4のデータを活用した関連車両のおすすめ施策で、こんな嬉しい成果が出ました。
- 問い合わせへのコンバージョン率が15%アップ
- サイトの平均滞在時間が2分から4分に2倍に
- 関連車両をクリックした後の離脱率が20%ダウン
今後は、ユーザーの属性や行動パターンを機械学習でもっと分析して、一人一人にぴったりの提案ができるようにしていきたいと思います。それに、タイミングの良いキャンペーンやフォローメールを送ることで、あらゆる角度からマーケティング施策を展開して、さらに高いコンバージョン率を目指します。皆さんも、データとAIの力を借りて自社のビジネスを成長させてみてはどうでしょうか。きっとワクワクする変化が待っているはずですよ！
