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┃新着動画

Amazonのブランド機能「Amazon Brand Analytics」にある、ブランド分析の「顧客ロイヤルティ分析」をご存じですか？

顧客ロイヤルティ分析を使うことで、自社の顧客層の把握や顧客ロイヤルティを上げるための対策ができるようになります。

是非この動画をご参考ください！

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もっと詳しく知りたい方は、ブログをぜひ読んでみてください！⬇︎

【お役立ち情報】Amazon出品「顧客ロイヤルティ分析」における顧客層の確認と活用方法

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┃参考記事

ご相談時によく聞くお悩み・ご質問まとめ

【最新版】Amazonコンサルがよく聞くAmazon出品のお悩み・質問を簡単解決

┃Amazon出品者必見！【2024年版】Amazon年間イベントカレンダー

「Amazon年間イベントカレンダー」は、Amazonに出品をしている方もしくはAmazonへ出品を検討されている方であれば、ぜひ知っておきたいAmazonのセール開催時期・季節特集、お役立ち情報が把握できるカレンダーです。

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┃メディア掲載情報

■日々変化するAmazon出品への対応力！　圧倒的知見と経験に裏付けされたアグザルファの実力（2023年10月3日公開「ECのミカタ」）

https://ecnomikata.com/original_news/40277/

■Amazonでの“勝ち方”を知るアグザルファが最短距離”で売上を最大化（2023年4月6日公開「ECのミカタ」）

https://ecnomikata.com/original_news/38560/

■「個の力の最大化」をミッションに。 日本初のAmazon専門コンサルが提供する＋αの価値（2022年9月30日公開「ECのミカタ」）

https://ecnomikata.com/original_news/36126/

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皆様はAmazonのブランド機能「Amazon Brand Analytics」にあるブランド分析の「顧客ロイヤルティ分析」を活用しておりますでしょうか？

「ロイヤルティ（Loyalty)」とは、ブランドや企業等に対して忠実心を示すことを表し、今回の「顧客ロイヤルティ分析」では、顧客がブランドの商品（もしくはブランド自体）に対してどの程度ポジティブな行動（＝購入に関連する行動）をしているかを確認することができます。

こちらを活用することで、自社の顧客層の把握や顧客ロイヤルティを上げるための対策ができるようになります。

今回の記事では、顧客ロイヤルティ分析の概要や見方、顧客ロイヤルティを上げる対策の一例を解説してまいります。

YouTubeでも解説しておりますので、ご覧ください！
画像をクリックすると再生されます⬇︎

顧客ロイヤルティ分析の概要

顧客ロイヤルティ分析は「Amazon Brand Analytics」の中で確認可能な項目のひとつであり、「顧客層」を見ることができます。

購入者を直近の購買、購買の頻度などを基にスコアを付け、４つのセグメントに分類しそれぞれの層の現状値を確認できますので、「どの層に焦点を当てて施策を実施すべきなのか」を検討する材料として活用することができます。

※データは毎週更新され、過去12か月間の注文履歴に基づいて算出されております。

その他にも、以下のような顧客層のデータを見ることも可能です。

・特定の期間中に獲得した新規購入者 (過去12か月間に出品者のブランドから商品を購入していない購入者) のデータ
・一定期間にブランドの商品を2回以上注文したリピート顧客のデータ

各種データの見方

顧客ロイヤルティ分析で確認できる４つのデータの見方について解説いたします。

1. 顧客層

顧客層のデータでは下記4つの顧客に分けたデータを見ることができます。

・優良顧客

貴社ブランドから商品を最近購入し、最も多い額を使った顧客。この顧客の大半は頻繁にブランドから購入します。

・有望な顧客

貴社ブランドから商品を時々購入し、平均的な顧客よりも購入が多く、最近購入をした顧客。

・ブランド離脱リスクのある顧客

購入額を問わず、最近または頻繁に貴社ブランドの商品を購入していない顧客。

・休眠顧客

購入額を問わず、長期間商品を購入しておらず、購入頻度も低い顧客。

下図のように、

購入金額が高く、購入頻度も多い顧客は「顧客ロイヤルティが高い顧客」と言えます。
購入金額に関わらず、購入頻度が低い顧客は「顧客ロイヤルティが低い顧客」と言えます。

レポート期間は週次、月次、四半期ごとの3つからそれぞれの期間を設定できます。

顧客層のデータでは、優良顧客、有望な顧客、ブランド離脱リスクのある顧客、休眠顧客の4つの層のデータを見ることができます。

「セグメントビュー」からそれぞれの顧客の顧客数、注文数、売上の詳細な数字の確認も可能です。

こちらのデータではロイヤルティの高い顧客の割合や数値が見れますので、自社の顧客のロイヤルティの把握ができます。

優良顧客、有望な顧客はロイヤルティの高い顧客と考えることができ、ブランド離脱リスクのある顧客、休眠顧客はロイヤルティの低い顧客と考えることができます。

ロイヤルティの低い顧客の割合が多い場合には、ロイヤルティを上げるための対策が必要となります。

前期との比率を見ることもできるので、顧客の変動の傾向や対策が効果的であったかの把握なども可能になります。

2. 新規および潜在顧客

新規および潜在顧客のデータでは、新規の顧客数、注文数、売上、カート追加後購入未完了の潜在顧客数を見ることができます。

新規顧客数や注文数が少なかった場合は、リピート顧客が売上の多くを担っている事となり、更なる売上増加を見込めなくなりますので、新規顧客を獲得するための対策が必要となります。

カート追加後購入未完了の潜在顧客数が多い場合は、最終的に買わない判断となった顧客が多かったという事となりますので、購入してもらえる対策が必要となります。

3. リピート顧客

リピート顧客のデータでは、一定期間にリピート注文した顧客数、注文数、売上、リピート購入率、平均リピート購入間隔(日数)のデータを見ることができます。

リピート購入率は『リピート購入した購入者の総数 / 一定期間内に購入したすべての購入者の総数』で算出されており、リピート注文の割合となります。

一定期間にリピート注文した顧客数、注文数が少ない場合は再び商品を注文してもらうためのロイヤルティ向上のための対策が必要となります。
特にリピートが重要となる消費財系の商材では、リピート購入率が低い場合は対策が必須です。

平均リピート購入間隔(日数)が商品に対して適切ではない日数であった場合は競合に流れている可能性などが考えられるため、ロイヤルティ向上のための対策が必要となります。
※消費財の場合は、想定消耗日数以上の日数が開いている場合となります。

なお、リピート顧客のデータはセグメントビューから詳細な数字の確認が可能です。

3. インサイトと推奨

各セグメントの動向を基にAmazonから推奨される施策が表示されます。

表示内容を確認し、有効的な施策となりえる場合には積極的に実施をしていきましょう！

※Amazonから推奨情報がない場合は、この項目には何も表示されません。

4. トレンド

トレンド機能では、下記12の項目を主軸(棒グラフ)、第2軸(折れ線グラフ)で設定し、週次、月次、四半期ごとの3つから年数、それぞれの期間を設定することで、それぞれの数値の推移を見ることができます。

どの期間に新規顧客が増えたのか、どの期間にリピーターが減ったかなど、顧客の流れを見ることができるので、是非分析にお役立てください。

＜軸として設定可能な項目＞

• 顧客総数
• 総売上
• 注文の合計
• 初めてこのブランドを購入した顧客数
• 新しいブランド顧客の売上
• 新しいブランド顧客の注文数
• リピート顧客
• リピート売上
• リピート注文
• リピート購入率
• 平均リピート購入間隔
• 潜在新規顧客

顧客ロイヤルティを上げる対策

ブランド割引の活用

ブランド割引の活用はAmazonも推奨している顧客ロイヤルティを上げる対策です。

顧客ロイヤルティ分析をした上で、対策しなくてはいけない顧客にターゲティングできる割引となりますので、是非活用しましょう。

下の画像がブランド割引でターゲティングできる顧客となります。

引用元：“ブランド割引“．Amazon．https://www.axalpha.com/blog/?p=17800&preview=true,（2024年8月20日）

では、顧客ロイヤルティ分析のデータを見た上で、ブランド割引を設定すべき顧客セグメントを見ていきましょう。

＜顧客層のデータ＞

• 『ブランド離脱リスクのある顧客』『休眠顧客』はロイヤルティの低い顧客の割合が多い場合
  ＝「リスクのある購入者」を設定
• 『優良顧客』『有望な顧客』にあたるロイヤルティの高い顧客に対して、更に購入を促したい場合
  ＝「高額消費購入者」「有望な購入者」「上位の購入者」を設定

＜新規および潜在顧客のデータ＞

• 『カート追加後購入未完了』の潜在顧客数が多い場合
  ＝「カート追加後購入未完了の顧客」を設定

＜リピート顧客のデータ>

• リピート注文した顧客数、注文数が少なく、リピート購入率が低い場合
  ＝「高額消費購入者」「有望な購入者」「上位の購入者」などリピートしてもらえそうな顧客に対して設定
• 平均リピート購入間隔(日数)が商品に対して適切ではない日数であった場合
  ＝「消費が減少している上位の購入者」「消費が減少している有望な購入者」を設定

ブランド割引の詳細や設定方法などはこちら⬇︎

【新機能】Amazon「ブランド割引」とは？設定方法・注意点・課題別おすすめセグメント｜ブランド登録セラー必見

ブランド機能の活用

顧客ロイヤルティ、またブランドロイヤルティを上げるために「ブランドストア」、「ブランドストーリー」、「プレミアムA＋」などのブランド機能を活用しましょう。

視覚的にブランドコンセプトやブランドの商品を知ってもらうことでブランドのイメージが湧きやすくなり、特に新規顧客の獲得に繋がりやすくなります。

ブランドの認知度が低いと購入に繋がりにくく、客単価も上がりづらいため、これらのブランド機能を活用して購買意欲を高めるための訴求をしていきましょう。

▼ブランドストーリー

ブランドストーリーは各商品ページ内でブランドを紹介できる機能です。

商品ページは基本的に商品の説明をするためのテキストや画像が多くなるため、ブランドの紹介が少なくなりがちです。

そこで、ブランドストーリーの機能を利用することで効果的に商品ページ内でブランドの紹介をすることができます。

A＋と比べても使えるモジュール数も多く、使える画像のサイズなども多いので、効果的にブランドの魅力を伝えることが可能です。

商品ページ内でブランドの訴求が少ないと思った場合やブランド認知度をあげたいと思った際は是非ご活用ください。

ブランドストーリーの詳細や設定方法などはこちら⬇︎

【新機能】Amazon「ブランドストーリー」を徹底解説！

▼ブランドストア

ブランドストアはブランドごとでブランドの紹介ページや取り扱っている商品などを、非常に見やすく掲載できるブランドを紹介するには非常に有効な機能です。

使えるモジュール数も多く、ページなども自由に増やせるので、商品ページやブランドストーリーだけでは紹介しきれないブランドの魅力を伝えることができます。

ブランド商品を並べて紹介することなども可能ですので、ブランド商品の認知度向上や合わせ買いをしていただけたりなど顧客ロイヤルティを上げるには効果的な機能です。

思う存分ブランドの魅力を伝えたいと思った場合や自社ブランドの商品を複数買ってもらいたいと思った際は是非ご活用ください。

ブランドストアの詳細や設定方法などはこちら⬇︎

【連載】Amazonストアまとめ 第1回｜ Amazonストアとは？ （基礎知識編）

▼プレミアムA＋

プレミアムA＋はA＋に比べて使えるモジュールが多く、商品の情報を盛り込みやすく、ブランド商品の紹介に有効な機能となっております。

他ブランド商品と比較ができる比較表のモジュールもA＋と比べ、非常に見やすく、情報も多いので他商品の購入を促しやすいものとなっております。

商品をしっかりと紹介してブランドのファンとなってもらい購入してほしいと思った場合や他商品も合わせて購入してほしいと思った際は是非ご活用ください。

プレミアムA＋の詳細や設定方法などはこちら⬇︎

【新機能】無料期間の今がチャンス！Amazon出品「プレミアムA+」を活用して入口商品からブランドファンへ！

まとめ

いかがでしたしょうか。

本記事をまとめますと下記の通りとなります。

• ブランド分析で顧客ロイヤルティ分析が行える。
• 顧客ロイヤルティ分析を行うことで、自社の顧客の顧客層や新規顧客数、リピート顧客数が把握できる。
• 分析を基に自社の問題点の把握ができ、対策を行える。
• 対策としてブランド割引やブランド機能を活用すると良い。

ブランドロイヤルティを高めることはAmazonで売上を拡大、安定させるために非常に重要となります。

顧客ロイヤルティ分析の機能を活用して分析を行い、データを参考に有効的な対策を実施をして売上を伸ばしてまいりましょう。

顧客ロイヤルティ分析についてお悩みでしたら、まずはお気軽にAmazon専門コンサル・運用代行のアグザルファまでご相談ください！

最後までお読みいただきありがとうございました

今後もアグザルファブログでは、Amazon出品者の皆さまに役立つ情報を発信して参ります！
ぜひ日々のAmazon出品にお役立てください。

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■日々変化するAmazon出品への対応力！　圧倒的知見と経験に裏付けされたアグザルファの実力（2023年10月3日公開「ECのミカタ」）

https://ecnomikata.com/original_news/40277/

■Amazonでの“勝ち方”を知るアグザルファが最短距離”で売上を最大化（2023年4月6日公開「ECのミカタ」）

https://ecnomikata.com/original_news/38560/

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https://ecnomikata.com/original_news/36126/

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