ECのリピート率を改善する方法｜施策より再購入理由を見つける

リピート率が低い。そこで全顧客へクーポンを送ると、一時的な注文は増えても、再購入されない理由は分かりません。

商品には自然な使用周期があり、初回購入者にも用途や期待の違いがあります。再購入しないことが、すべて離反とは限りません。

ECのリピート率改善では、誰が、何をきっかけに購入し、どの体験を経て、いつ、どの理由で再購入するかを分けます。

リピート率の定義をそろえる

代表的には顧客基準と注文基準があります。

顧客リピート率 = 対象期間の再購入顧客数 ÷ 対象となる初回購入顧客数
リピート注文比率 = リピート注文数 ÷ 全注文数

二つは意味が違います。さらに30日、90日、180日など観測期間でも値が変わります。

次を明記します。

• 初回購入日の範囲
• 再購入を観測する期間
• ゲストと会員の統合方法
• キャンセル・返品・定期更新の扱い
• 同一人物を識別するキー
• 商品カテゴリや購入周期
• 顧客統合の利用目的、同意・配信拒否との整合
• 統合ルール、誤結合の確認、必要最小項目
• アクセス権、保存期間、削除方法

観測期間が終わっていない新しい顧客を混ぜると、リピート率は低く見えます。同じ獲得期間かつ観測窓が完了したコホート同士を比較します。

再購入されない理由を5つに分ける

1. まだ購入時期ではない

耐久品や大容量品は、短期間に再購入しません。商品ごとの消費・交換周期を確認します。

2. 初回体験が完了していない

使い方が分からない、設定できない、期待した効果を実感できない。購入後の案内や問い合わせを確認します。

3. 購入前の期待と実体験がずれた

商品説明、広告、レビューで作られた期待と、到着後の体験が違う場合です。返品理由やレビュー、問い合わせに兆候が出ます。

4. 再購入のきっかけがない

満足していても、思い出す接点がなければ他社で買うことがあります。利用周期に合う案内が必要です。

5. 価格・配送・在庫・手続きに障害がある

送料、欠品、ログイン、決済、配送日など、商品評価以外の要因を分けます。

改善前に行う6つの分析

1. 初回購入月別のコホートで再購入率を見る
2. 初回商品別に2回目購入率と日数を見る
3. 初回流入・訴求別に期待差を確認する
4. 2回目に買われる商品と組み合わせを見る
5. 返品、問い合わせ、レビューを理由別に見る
6. 再購入者と未購入者の初回体験差を比べる

平均のリピート率だけでは、改善対象を決められません。

再購入診断シート

原因別に施策を変える

全員へ同じ割引を送る前に、原因と対象を絞ります。

値引きを評価するときは粗利まで見る

再購入率が上がっても、割引、配送料、広告費、ポイントを含めて利益が残らなければ継続できません。

施策別に次を見ます。

• 対象顧客数と増分注文
• 値引き・ポイント原資
• 商品粗利と配送・決済費
• 通常購入の前倒し
• 配信解除やブランドへの影響

クーポン利用者の注文だけでなく、配布しなくても購入した可能性を考えます。

よくある失敗

• 観測期間の異なる顧客を同じ母数へ入れる
• 商品周期を無視して30日再購入率だけで比べる
• リピート注文比率と顧客リピート率を混同する
• クーポン反応をロイヤルティとみなす
• 2回目購入だけを追い、粗利や返品を見ない
• 初回体験の問題をCRM配信だけで解決しようとする

まとめ：再購入施策の前に、再購入の理由を分ける

ECのリピート率改善では、定義と観測期間を固定し、商品周期、初回体験、期待差、想起、購入障害を分けます。

最初に、商品周期に合う観測窓で初回商品別の再購入率と2回目までの日数を並べてください。たとえば短周期の消耗品なら90日を候補にできますが、耐久品へ一律に当てません。観測窓が完了した同一獲得コホートで差を比べ、初回体験と離反理由を確認します。

顧客データから再購入要因を見つけたい場合は、Kizashi 顧客分析またはお問い合わせをご覧ください。

関連記事

• 購買データ分析の方法
• EC売上を分解する方法
• ECの粗利管理
• KnitidoのEC成長支援事例