【ECサイト】CVR・カゴ落ち率・カート投入率の平均ってどれくらい?bntブログ自分の興味がある情報をまとめたり、仕事で実験したいことを記事にして発信するブログです。・購入率や申込み率などのCVRに関する指標の目標設定をすることで、コンバージョン数・資料請求の数の予測をたて、平均単価を掛け合わせることで、売上予測を立てます。セッション数×CVR=コンバージョン数×平均単価=売上これからサイトを始めようという人にとって予測しずらいのがCVR(成約率)。業界やサイトによってかなり違うため、なかなか分かりづらいことも多いです。初めのうちはまずは集客をしないことには始まりませんから、集客数を最大化させていくべきですが、ある程度集まってくると伸び率が減少していきます。そこで重要なのがCVRです。ECサイトの場合、CVRを細かく分解すると、一般的なサイトであれば1商品一覧→2商品詳細→3買い物かご→4入力フォーム→5完了という流れになるかと思います。CVRの最大化という点でいうと、1→2、2→3、3→4、4→5の各遷移率を向上させることで全体のCVRを底上げしていく形になります。自社サイトが果たしてどこに問題があるのかって、自分たちの数値だけを見てもなかなかわかりにくいと思います。今回は、CVRの平均ってどんくらい?やカゴ落ち率の平均はどの程度?ということを数値でまとめてみました。以下はよくいろんなサイトで目にしますが、大手マーケティング調査会社「MarketingSherpa」によると、業界別のCVRは以下。8%こちらはECサイトとは関係なく、申込みフォームなどの数値も含まれるため、ECサイト担当からすると、こんなに高いの!?となるかもしれませんが、資料請求等も含め、あくまで業界別の様々なCVRを平均したものです。ECサイトの平均コンバージョン率じゃあECサイトの平均CVRってどのくらいかというと、これも様々なデータが出ていますが、概ね1%~2%の間が平均値のようです。同じECサイトをとってもモール型で全商品網羅型と、ニッチで特殊な商品を販売しているECサイトでは、明確な目的をもってユーザは訪問しているわけですから、当然後者のほうがCVRは高くなりますし、商材によってもまちまちかと思いますのであくまで参考になりますが、2%以上が平均以上ということを一つの指標として使う分にはよいと思います。この2%以上のCVRを目指すにはどこをどう改善すればよいか。そこで気になるのが、上述した各ページの遷移率になります。これが高いか低いかを見て、どのページを改善していくか決めるのも非常に重要な要素です。商品一覧から商品詳細の遷移率平均まず見ていきたいのが、商品一覧から商品詳細への遷移率です。大体SEOで狙ったり、告知するのが商品単体よりも商品一覧(カテゴリページなど)が多いかと思います。ここを改善することによってCVまでたどり着く数が増えます。平均は以下のようです。有名・大手のECサイト訪問(ランディングページ)から商品ページに遷移する平均遷移率が40%~50%でした。https://nerimarketing.net/purchase-rate/なので、遷移率が50%以下のサイトは改善の余地ありです。次に見ていきたいのが、カートの投入率です。商品詳細までたどり着いたユーザがどのくらいの割合でカート画面に遷移するのかです。https://www.salesforce.com/jp/blog/2018/01/retailconnect17-vol5-analyticsセールスフォース・ドットコムのブログでは、大体3%~5%ということが分かります。https://nerimarketing.net/purchase-rate/こちらには5%~8%という記述もありますので、間をとってカート投入率は5%くらいが大体平均値ではないかと考えています。ECサイトのかご落ち率それでは最後にカゴ落ち率を見ていきたいと思います。カゴ落ち率はカートに入れてから購入しなかった率です。以下が様々な調査会社から出ているデータです。68.81%(2016)カート離脱率に関しては平均70%ほどで考えて良いかと思います。担当者としてはサイトにもよりますが、60%以下を目指すべきかと考えます。要はカート→CV完了までの達成率を40%以上を目指すべきと言い換えられます。←直接ランディング↓(5%遷移)カート↓(30%遷移)CVということになるので、商品一覧ページからのCV平均は50%×5%×30%=0.75%となります。商品詳細ページへの直接ランディングもありますので、そちらの計算も加味したいと思います。商品詳細からカートの遷移率5%×カートからCVの遷移率30%=1.5%となります。平均CVRの1%~2%に合致します。目標設定としては高めに設定しておきたいところなので、1%~2%中間の1.5%に近づくように補正をしたいと思います。これまで述べてきた平均データの中でも高めの数値を利用して補正した数値が以下です。実際の平均値はこのあたりが近いのではないかなと思います。最終的に平均値(目標とすべき数値)としてまとめたものが以下になります。上記数値と比較して自社サイトが悪い場合、以下のような改善が考えられます。Instituteの調査で離脱したユーザのアンケート結果をご紹介します。以下のような項目を見直すことによって改善が図れる可能性があります。使えなかったいかがでしたでしょうか。こちらの記事では、私自身、CVRとそれぞれの購入導線の遷移率はどの程度が適正なのかということが分からなかったため、調査をしました。データのソースが多いわけではないので、あくまで目安程度ですが、大体平均値でいうと近い数値なのではないかと思います。改善施策の立案にお役に立てていただければ幸いです。コメントをキャンセルメールアドレスが公開されることはありません。