ECサイトのLTVを伸ばす方法｜新規とリピーターを分けた導線設計でCVR改善

ECサイトやD2Cの運営では、次のような構造的な課題に直面していませんか。

・新規ユーザーの初回購入率が伸びない
・リピーターの再購入までの期間が長い
・ヘッダー導線の貢献度が不明で、最適化ができない
・商品購入率の向上が頭打ち
・導線改善の意思決定が属人化している

これらの背景には、新規ユーザーとリピーターの行動特性の違いを考慮しない一律設計があります。

本記事では、Ptengineのセグメント別分析とA/Bテストを活用し、
新規・リピーターそれぞれに最適化された導線と商品詳細ページの作り方を解説します。

一律導線が生む“見えない機会損失”

新規ユーザーとリピーターの「来訪目的」は本来まったく異なります。
それにもかかわらず同じ導線を与えると、以下のような機会損失が生まれます。

新規ユーザーが抱える課題（比較・不安解消が中心）

リピーターが抱える課題（効率性・再注文が中心）

こうしたズレが積み重なることで、新規の初回購入率の低下、リピーターの離脱延伸、CVRの頭打ちにつながります。

Ptengineで実現する「セグメント別行動の可視化」

新規とリピーターの行動差を把握するには、Ptengineのセグメント別分析が有効です。

1. 新規/リピーターを定義し、キーデータを獲得

下記のルールに従って、購入完了イベントに購入回数のプロパティを付与し、累計購入回数を基準にセグメントを設定します。

・新規：累計購入回数＝1
・リピーター：累計購入回数≥2

設定したプロパティは自動的にPtengine上に反映され、そのまま分析軸として利用できます。

2. ブロック別の貢献度やページ内の行動を確認

１で獲得したデータをセグメントに指定して頂ければ、新規とリピーター別々にデータを確認することができます。
それを活用し、ヘッダー・検索・ランキング・レコメンドなど各ブロックの「クリック → 商品詳細 → 購入完了」までのファネルを比較します。

また、ヒートマップで、新規とリピーターの閲覧行動の傾向を分析し、導線の置き場所・メッセージの改善点を把握します。

分析のイメージ：

Ptengineで実現する「セグメント別の最適化施策」

新規・リピーターの行動差を踏まえ、以下の改善仮説が立てられます。

・新規・既存を問わず「メニュー/検索」は商品購入の起点

・新規は比較導線（CATEGORY/RANKING）と安心材料の提示がCVRの鍵

・リピーターはヘッダー（メニュー/検索/お気に入り/再注文）が最重要

・SERIES/RECOMMENDは新規にも既存にも刺さりやすく、上部配置で効果が高い

また、Ptengineのノーコード編集やポップアップ機能を活用し、これらの仮説をもとにUI改善を実施します。

施策１：導線の最適化（共通）

目的：新規・リピーター共通でCVR向上に寄与。

実施内容：
・検索導線の強化
・メニュー構造の簡潔化
・再注文 / お気に入り / ランキングを明示的に配置
・候補サジェスト（直近閲覧/人気カテゴリ）を追加

施策2：新規ユーザー向け最適化

目的：新規ユーザーの「比較」と「不安解消」の訴求を支援。

実施内容：
・比較導線（他カラー/容量/ランキング）を上に配置
・初回特典・送料無料・返品保証を大きく提示
・「はじめての方に人気」レコメンド枠を上部へ
・シリーズ訴求は要点を簡潔に

施策3：リピーター向け最適化

目的：リピーターの熱のある状態のうちに、「再注文のしやすさ」を最優先に。

実施内容：
・ヘッダーに再注文/購入履歴/お気に入りを強調
・前回購入商品のクイックリンク
・関連商品/新商品の露出増
・商品詳細の要点を整理し、購入判断を短縮

期待される効果

定量的な成果

・初回購入率の改善
・再購入までの期間短縮
・ヘッダー/カテゴリ/ランキング経由のCV数の増加
・商品詳細到達率・直帰率の改善

定性的な成果

・どのセグメントにどの導線が効くかを計測できる
・改善施策の再現性が高まる
・セグメント最適化のノウハウ蓄積

まとめ：セグメント別の施策が、CV改善の最短ルート

新規ユーザーとリピーターでは、求める情報も、見る箇所も、たどる導線も異なります。

Ptengineでは、ユーザーの訪問行動を識別・データ化にすることが可能なので、いつもより精度が高い
分析 → 最適化 → A/Bテスト → 効果検証
という一連の改善サイクルを高速で実現することできます。

自社サイトの購入導線を最適化したい方、商品購入率の向上が頭打ちの方は、まずは、新規・リピーターの行動差を可視化するところから始めてみてください。

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