【ECコンサルが教える】楽天のショップレビュー・商品レビューを分析して売上向上を図る方法

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  • 楽天ネットショップコンサル記事

みなさん、こんにちは。

株式会社ALL WEB CONSULTING代表の江守です。

私は過去に数百サイト以上のECサイトでサイト分析、戦略立案、売上向上のためのアドバイスを行ってきました。

今回は楽天でのショップレビュー、商品レビューを分析してネットショップの売上向上やサイトの改善、サービスの改善を図っていく方法を解説します。
レビューは実際に商品を購入されたお客様の生の声が集まるお宝データです。
しっかり分析を行いサイト改善、売上向上に活かしていきましょう。

 

楽天のレビューを分析して取れる情報について

まずはレビューの分析を行うことでどういった情報が取得できるか、どういったことを分析できるかを把握しましょう。

  • その商品の良いところや悪いところなど
  • その商品の用途
  • その商品のレビューを記載している年齢や性別などのユーザー属性
  • お客様からの商品やショップに対する要望

レビューを分析すると上記のような情報を知ることができます。

その商品のいいところが書かれていればそれが商品の強みになるのでページ内で大きく訴求したりさらに伸ばすために商品改良に役立てることができますよね。

また、客観的な視点からのレビューは自社内では気づかなった新たな用途の発見にもつながります。

弊社クライアントの事例でも食器乾燥機を販売している店舗様でレビューを分析したところ、プラモデルの乾燥に利用しているユーザーもいるということがわかった店舗様がおります。

自社では先入観から食器乾燥機=食器の乾燥に使われていると思い込んでいましたが意外な使われ方をしているということがわかり、商品ページ内で「プラモデルの乾燥にもピッタリ」とうたったり、そのキーワードでSEO対策を行ったりして新しい市場・顧客を獲得されました。

また、ギフト用だと思っていた商品が意外に自分用に購入されているということもレビュー分析の結果発覚し、自分用商品を作成し販売したところ大きく売上向上につながったケースもあります。

 

逆に悪いことを書かれていれば改善するためにサービスの見直しや商品改良などに役立てることもできますよね。

弊社のクライアントでも梱包にかなり力を入れていた店舗様がおり、それが自社の強みだと感じていましたが、レビュー内で過剰梱包との声が多く梱包を簡素化した店舗様もおります。過剰に梱包をすることでユーザーからはゴミになる、捨てるのが大変などのデメリットがあり、また店舗側からは梱包費の増加、梱包にかかる工数の増加などのデメリットがあります。

レビュー分析の結果、梱包の適正化を行ったことで購入率やリピート率を下げることなく大幅なコストカットを実現し、さらに低評価レビューの減少にもつながりました。

よかれと思っていたことが実はそうではなかった、という典型的な例ですね。

 

自社のレビューを分析したら今度は競合の商品レビューもチェックしていきます。

こちらも上記と同じ情報を取得することができますのでこちら分析をすることで競合の商品に対してユーザーが感じている情報を知ることができます。

競合にはできていて自社にできていないことはないか、競合のサービスにはあって、自社が負けているところはないかなどを分析していきます。

例えば競合の商品の方が発送が早い、送料が安いなどで選ばれていれば、発送スピードをあげる、送料を適正な価格にするなどの対策が行えます。

なぜユーザーは競合の商品を選んでいるのか、ここの発見に役立てることができます。

 

レビュー分析について具体的な方法の紹介

レビュー分析について具体的な方法をいくつか紹介していきます。

①用途の分析

楽天のレビューは下記のように商品の使いみちといった項目があり、どのような用途で購入されているかもわかります。

こちらを例えば男性・女性でセグメントして性別の違いで用途が変わるのか、または年齢でセグメントして年代別で用途が変わるのかを分析するのも効果的です。

レビューの用途を性別や年齢で分けて集計し下記のような図にまとめます。

例えば上記のように女性はプレゼントで購入されている方が男性より多い場合はクリスマスやバレンタインなど女性から男性へのプレゼントを意識したページ作成など行うとユーザーに刺さりやすいページになるといえます。

 

 

②低評価レビュー・高評価レビューの分析

次に低評価レビューと高評価レビューでどのような意見が多いかを分析する方法です。

こちらは楽天のレビュー検索をすると下記のように★の数で絞り込むことができます。

まずは★の数が多い高評価レビューで絞り込んでいきます。

すると下記のような形で高評価のレビューのみが絞り込まれる状態になります。

 

こちら下記のようにブラウザ上から選択してコピーします。

 

コピーできたらそれをエクセルやメモ帳などにペーストします。

そして、少し手間ではありますが名前や年齢などを削除しコメントのみにします。

その後でテキストマイニングを行うのですがここで便利なツールがありますので紹介します。

※テキストマイニングとは大量の文章データ(テキストデータ)から、有益な情報を取り出すこと

User Localさんが無料で提供しているテキストマイニングツールです。

 

User Local AIテキストマイニング

https://textmining.userlocal.jp/

 

弊社でもこちらのツールをよく活用してアンケート調査の分析やレビューの分析などを行っております。

テキストマイニングツールに先ほどコメントをコピーしたものをペーストし、「テキストマイニングする」というボタンをクリックします。

 

こうすると文面の中で多く出現したキーワードが可視化されます。

 

 

また、出現頻度やキーワードの相関関係など様々なデータを取得することができます。

 

低評価レビューについても同様にコメント部分をコピーしてテキストマイニングツールにペーストするとどのような意見が多いか、一目瞭然でわかります。

 

 

 

弊社で独自開発した楽天レビューゲッター98号を活用してのレビュー分析

上記では商品レビューやショップレビューをコピーしてテキストマイニングツールにペーストし分析する方法を解説しましたがコメントのみにする場合、ノイズになる年齢や性別などを削除するのがとても大変ですよね。

また、用途も楽天の機能だと絞り込めないのでレビュー件数が多いと一つ一つ目視で見ていくことになりかなり時間がかかってしまいます。

そこで弊社では独自開発したツールを活用してレビュー分析を行っております。
レビューページのURLを入力するとレビュー情報を自動で取得しCSV形式でエクスポートすることが可能です。

下記のような状態でファイルが出てくるのでそれを評価別でテキストマイニングしたり、性別や年齢での用途分析を行ったりしております。

 

 

こちらコンサルティングを行っているクライアント様向けに提供しているサービスですが、ご要望があればショットでも承っておりますのでその際はお気軽にご連絡ください。
1レビュー取得につき500円で行っております。

 

レビューが少ない場合はレビュー投稿率を上げていきましょう

そもそもレビューが少ない場合はレビューを集める施策も重要になってきます。
楽天ショップでのレビュー記載率は平均5~10%と言われております。

レビュー数が多い商品は多くのお客様の声を集めてサイトの改善やサービスの改善に活かすことができますが、それ以外の効果として楽天内での検索順位向上にも貢献します。
また、レビューが少ない商品ページよりレビュー数が多い商品ページの方が転換率も高いというデータが出ております。
下記のように検索結果にもレビュー数が表示されますのでレビュー数が多い商品ページの方がクリック率もあがりアクセス向上にもつながります。

 

商品にレビューが少ない場合、レビュー記載率を上げていくことで売上向上にもつながりますのでこちらの対策も行うことが重要です。

それでは具体的にどのようなことを行えばレビュー記載率があがるかを紹介していきます。

レビュー記載率を上げていくために大きく下記の施策を行うことが有効です。

  • レビュー記載後次回使えるクーポンプレゼント
  • レビュー記載でプレゼント企画
  • フォローメール送付
  • サンクスメール、発送メールなどにレビュー記載について紹介する

基本的にはインセンティブ付与の施策になりますが商材やユーザー属性によって使い分ける必要があります。

リピート商品など年間で複数回購入されるような商材についてはレビュー記載で次回使えるクーポンなどが有効です。
また、レビュー記載でプレゼントなどはその場で転換率も上がりますしレビュー記載も増えるなど一石二鳥の施策です。

商品発送後に送付するサンクスメール(注文確認メール)、発送メールにレビュー記載について紹介するのも効果的です。
これらのメールの開封率は通常のメルマガなどに比べ非常に高いため、レビュー記載でインセンティブが付与されるなどの紹介を行うことで多くの方の目に触れることができます。

1週間ほど経過して送るフォローメールでレビュー記載を促すことも有効的な施策です。
「商品は気に入っていただけましたか?感想などあればお聞かせください」などと呼びかけることでレビュー記載につながります。

弊社クライアントでもこれらをしっかり行っているところはレビュー記載率が非常に高くなるケースが多いです。

 

ツールを活用してレビュー記載率を上げていく方法

ツールを活用してレビュー記載率を上げていく方法もあります。
他社様で提供しているツールですが便利なツールがありますのでいくつか紹介させていただきます。

らくらクーポン

https://coupon.greenwich.co.jp/

Dapri

https://www.d-apri.com/review_coupon/

こういったツールを活用してレビュー記載率をあげていくのも有効です。

 

レビューをしっかり分析してサイトの改善、売上向上につなげていきましょう

いかがでしたか?
レビューはユーザーの生の声を聞ける宝の山です。
また、自社商品だけでなく競合の商品も分析し商品開発などに活用することができます。
レビューを分析してサイトの改善や商品開発、サービスの改善に活かし売上向上につなげてください。

株式会社ALL WEB CONSULTINGではECコンサルティングやEC担当者育成の研修会、様々な解析ツールを活用したサイト分析なども行っております。

無料相談も随時行っておりますのでネットショップの売上向上などにお悩みの方は是非一度ご相談ください。

 

 

 

 

WEB集客やネットショップ運営などでお悩みがあれば一度ご相談ください。ご相談は無料で行なっております。

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この記事を書いた人

株式会社ALL WEB CONSULTING
代表取締役

江守 義樹(えもり よしき)

WEB解析士協会 上級WEB解析士



ネットショップ店長として0ベースからショップ運営を行い約1年で月商1,000万規模のショップに育成。

その後、ECサイト専門のコンサルティング会社に勤務し、月商数億規模のサイトから立ち上げたばかりの小規模なサイトまで数百社のECサイトのサポートを行う。

2018年に前身であるLOCUSコンサルティングを創業。

2020年ECサイト・ネットショップ支援に特化した株式会社ALL WEB CONSULTINGを創業し代表取締役に就任。

データアナリストとしてサイト解析を軸にした戦略的なSEO対策、サイト制作、WEBプロモーション、などEC支援全般のスペシャリストとして活動中。

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ALL WEB CONSULTINGのマーケティングチームです。
全国のネットショップをエンパワーメントするをミッションに、各専門家が集まってECサイトの支援を行っています。楽天・Amazonなどのモール系ECから自社ECまであらゆるECに役立つ情報を発信していきます。

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