商品をカートへ入れたお客様が、購入を完了せずに離れることをカゴ落ちと呼びます。送料が後から表示された、入力項目が多い、希望する決済方法がない、画面が使いにくいなど、原因は一つではありません。
AIは、購入ステップ別の数字、問い合わせ、アンケートを整理し、考えられる原因と改善案を洗い出すために使えます。
お客様ごとの行動履歴や個人情報の扱いに注意し、匿名化・集計したデータを利用しましょう。
どの段階で離れているかを確認する
商品ページ、カート、購入者情報入力、配送、決済、完了の各段階で、進んだ人数と離れた人数を確認します。すべてを一度に直すのではなく、離脱が大きい場所から見ます。
計測ができていない場合は、まずアクセス解析や購入テストで現状を確認します。
費用と条件を早めに伝える
送料、手数料、最低購入金額、配送日、返品条件が最後まで分からないと、お客様は不安になります。商品ページやカートの早い段階で、重要な条件が見つかるか確認します。
AIにページの文言を整理させ、長い説明を短く分かりやすくする案を作れます。正式条件との照合は必須です。
入力と決済の負担を減らす
必要以上の入力項目、分かりにくいエラー、会員登録の強制、スマートフォンで押しにくいボタンがないかを確認します。利用できる決済方法も、お客様層に合っているかを見直します。
担当者自身だけでなく、初めてサイトを見る人にも購入テストを依頼すると気づきが増えます。
フォロー連絡は同意と頻度に配慮する
カートに商品が残っていることをメールなどで案内する場合は、連絡への同意、配信停止、送信回数、個人情報の扱いを確認します。何度も購入を急がせるのではなく、送料や在庫、問い合わせ先など判断に役立つ情報を伝えます。
AIで文案を作る場合も、配信ルールとブランドの言葉遣いに合わせます。
改善は一つずつ測定する
送料表示、入力項目、ボタン文言などを変更した日を記録し、購入完了率や問い合わせの変化を確認します。複数の変更を同時に行うと、何が効果を生んだか分かりにくくなります。
在庫切れやセールなど、期間中の影響も一緒に記録します。
まとめ
カゴ落ち対策では、離脱する段階を確認し、費用・条件、入力、決済、画面表示を一つずつ改善します。AIは原因と文案の整理に使い、個人情報と連絡同意へ十分に配慮しましょう。
ママダカラEC AIでは、購入導線の確認と、カートから購入完了までの改善案作成を支援します。
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