奈良 Web制作/集客 エイプリルデザイン April Design

売れない理由どこから?良い商品なのに…はデータ分析で見える化!

こだわっている良い商品なのに売れない理由は、発信力……だけじゃないんです。
Webサイトやビジネス課題が何か?を本気で調べるには、

  • 「認知度」
  • 「商品力」
  • 「評判」
  • 「売り方」

の4つの原因分析が必要です。

「良いブログが書けてるのに売れなくなった……どこがだめなの…」

が仮に本当でも、商品の【悲鳴】に気づけなかったら…?

商品開発から集客まで、売上アップの解決策を見つけるヒントが満載です。

物が売れない時代にやったマーケティング施策の効果を少しでも上げるには、「感性」分析だけでは売る限界が

データ分析は、誰でもなぜ売れないかが分かる分析手法の一つです。
数字が苦手でも簡単にわかりやすく、(私も←)データ分析必要性と基礎をご説明。

記事数に頼りすぎないウェブ運用も支援できるホームページ制作フリーランスです。ちなみに基礎統計学履修。

エイプリルデザインでは消耗しないWeb活用を提唱。売れないときの現状分析は依頼の一環またはスポットコンサルから。

目次
  1. データ分析の必要性【感覚は嘘つき】
    1. データ分析があるとき〜😀 効率/顧客満足度Up
    2. データ分析しないとき〜😭 KKDで精神崩壊
    3. ムダかどうかを調べる
    4. 実店舗のデータ活用事例
  2. 商品が売れない本当の理由を解明するには
    1. 認知度不足とニーズの不一致
    2. 競合の影響
    3. 販売/市場環境の変化と悪化
    4. 商品の品質が悪い・魅力がない
    5. 過度な広告・SEO依存
    6. 自社視点の過信
    7. リピート戦略→売れる限界が
  3. 売れない時にすることとンタルケア方法【努力したのに…】
    1. 他人と比べず自己肯定感を高める
    2. 自分磨きの時間と捉える
    3. 「ちょこ学習」はハイリスク
  4. 商品がなかなか売れない理由の分析方法、手順
    1. データ分析を活用する
    2. 顧客調査を実施しニーズを洗い出す
    3. 仮説を立てる
    4. 仮説の検証を行う
    5. 効果的なウェブマーケティング対策を考える
    6. 対策を実施し、結果を評価する
    7. 継続的な改善
  5. 売れない/売上減少の原因分析フレームワーク(初心者に)
    1. ロジックツリーの導入方法
    2. その他のマーケティングフレームワーク
    3. ホームページで売れない理由を調べるツール
  6. データ病は定性分析で防ぎ、売れないを深堀り!
    1. 定性分析とは「データによらない分析手法」
    2. 買い物ステージ別分析
  7. 売れないものを売るマーケティング【一般論編】
    1. アクセス解析以外も分析する
    2. ターゲット層の見直し
    3. コンテンツマーケティングの改善
    4. 商品価値の再評価と変更
    5. サービス、導線の軽減
    6. 売れないものは売れない【分析は手品じゃない】
  8. 売りたいものを売る「好き!」を貫くチェックポイント 4つ
    1. 伝わってほしい想い
    2. 譲れないこだわりの言語化
    3. 常識・競合に囚われない
    4. 最終形態Aの手前ビジネスを考えてみる
  9. データ分析から売れるように改善する時の注意点
    1. データの性質と解釈で別の結論に?
    2. なぜそれを知るべき?目的意識を持つ
    3. 1箇所づつ改善する
    4. 地味すぎ改善の効果は「誤差」
    5. 相関関係と因果関係は異なる
    6. 何度でも疑う、分析し直す
  10. なぜ売れないのか?を深めるおすすめ本 3選
    1. 売り方の俯瞰
    2. 「問い」の分析力
    3. あれしないと売れない、の根拠は?
  11. 売れない理由を調べるには、解析と課題発見力が大事

データ分析の必要性【感覚は嘘つき】

販売やホームページ、インスタ運営でなぜアクセス解析やデータ分析をすべきか?その必要性を解説します。

事実に基づく検証を通じて得られる情報の発見は、ビジネスの成長や課題解決に直結するでしょう。

データ分析があるとき〜😀 効率/顧客満足度Up

データ分析の活用は、データに基づいた効果的な意思決定が行えるのです。例えば

  1. 集客課題や販売戦略
  2. サービスや商品
  3. ホームページ
  4. ビジネスチャンス

の成果を向上できます。

自分で考えるだけじゃわからないヒントを見つけうる手段が、データ分析です。
「なんか売れない…」の「何か」をデータから分析できると、無駄なマーケティング作業や的外れな悩みが軽減し、ビジネスの方向性や意思決定がラクになります。

データ分析しないとき〜😭 KKDで精神崩壊

「売れない理由は投稿のデザインがおしゃれじゃないから」

データ分析できないと悲観か希望的観測のどちらかに陥りやすくなりますが、現実を客観視すべきです。

勘・経験・度胸に頼らず、本当の原因を知るコツの一つが「データ分析」です。

「熱には熱の」「WebにはWebの」健康診断や改善が必要。

売れない理由を深く考えたマーケティング対策でなければ、簡単に売れ行きが伸び悩むハメに。

点で見る人はまだ分析できていない!

例えば、「健康でも早期発見すれば早期治療につながる」
という通説があります。

しかし、「検査拡大で被害を減らせた論拠も乏しい」「実は専用薬である必要はない」なら、「そもそも検査するメリットはない」という事実が浮かび上がるんですよね。

……と、点で考えると「信じるor信じない」で宗教じみた判断になるところを、データ分析すると事実同士がつながり、自分でより良い行動を決められます。

ムダかどうかを調べる

「データなんか見ても売れなかったら、どうするんだ?」

良いものでも売れないまま同じ施策を続けるよりは、分析で「良い方に変える」必要があります。
やってどうなったか調べるのが、データ分析です。

顧客のニーズや行動パターンを知り、それに合うアマーケティングプローチで顧客満足度や市場競争力を高めます。

実店舗のデータ活用事例

お店アナリティクス、とも言える事例ですね。

データがなかった頃は「売れない」という現状への見立てが弱かった。「お仏壇やお墓が売れないのは、お客様が来ないからだ」という程度で議論が終わってしまうこともありました。

…「このデータは現場で使える」「現場の頑張りで変えられる数字なんだ」と広め、今は店長からパートにいたるまでデータを意識するようになりました。

「売れないのは、お客様が来ないから」に“待った”。

商品が売れない本当の理由を解明するには

良い商品が売れないのはなぜ?……の背後に隠れた本当の理由を探るべく、いくつかのポイントを紹介します。

データ分析初心者が考えがちな理由だけでなく、勘違いされやすい点と真相についても説明。

認知度不足とニーズの不一致

商品が売れない最たる理由は、顧客がその商品の存在を知らないか、欲求と一致しないことです。
これは、マーケティング戦略や広告・販売手法に問題があるかもしれません。例えば、

  • 適切なターゲット層にアプローチしていない
  • ニーズの理解が低い
  • ターゲットに合う訴求じゃない
  • 機能推し・世界観訴求へのPR偏重

などです。

競合の影響

競合他社の存在も商品の売れない理由となります。

特に、競合他社が同じような商品を提供し始めたり、サービス品質もいつの間にか上げてきたり、新興企業など顧客の選択肢が増え、売り上げに影響するケースです。

競争社会は疑問視しているしキリがないものの、売れないときは自社商品やサイトの過度な低品質さは随時見直したいですよね💦

2024年のEC業界予測

販売/市場環境の変化と悪化

2024年は一層「モノを買わない時代」。従来のブランディングや、お得・権威マーケティングに慎重な消費者も増えた一方で、大半の日本人は、

消費者はインフルエンサーおすすめのものを買い、考えず、有名人に同調。
販売員は「もう人間じゃなくて良いかも」なマニュアル接客。

売る方も買う方も退化しています。
この惨状で売るコツは、強いコンテンツと心理分析力がカギになりそうです。

ここ数年の「日本で一番売れてる・売れない/売れなくなった商品ランキング」と「2024年、これから売れるもの予測」から時代の空気をチェックしてみます。

商品の品質が悪い・魅力がない

顧客が商品の価値を認識せず、見合った価格を支払う抵抗が大きいと、売れないです。
商品・サービスの特徴やメリットが顧客に伝わっていない場合も。

例えば、「自社のドッグフードが売れてないないのは添加物が多いから」、食品やコンサルなら「選び方・自分に合うがわからないから」など。

販売方針が利益、商品開発やオペレーションの手軽さに流れていないかも、要注意です。

過度な広告・SEO依存

一つの誤解として、広告に頼りすぎる場合があります。広告やコンテンツマーケティングは重要ですが、それだけで商品が売れるわけではないと認識すべきです。

自社視点の過信

自社の商品やサービスに対する愛着や自信は大切ですが、顧客の視点やニーズが分からないままマーケティングを行うと、商品が売れない理由になりえます。

リピート戦略→売れる限界が

リピート顧客に売る、ロイヤリティ戦略も一定以上は売れなくなってきます。

これらの点を改善し、減少した商品の売れ行きを取り戻しましょう!

売れない時にすることとンタルケア方法【努力したのに…】

商品の売れ行きが芳しくない時期にするべきメンタルケアとは?
プレッシャーやストレスに対処しながら、「競合はブランディングで売れてるだけなのに」「自分だけ売れない……」といったネガティブ思考をポジティブマインドに変える方法を探ってみましょう。

他人と比べず自己肯定感を高める

売れない時期に自信を失ったら、自己肯定感を高めるべきです。
他人と比べると自分の売れない状況がより苦しく感じるだけ。自分のペースで進みましょう。

自分の強みや成功体験を振り返り、辛い状況に立ち向かう力が湧いてきます。

SNSパトロールは控え目に!

自分磨きの時間と捉える

暇な時間は絶好の成長・自己投資時間の機会です。売れない理由を分析改善しつつ、ビジネス知識やマーケティング手法を学び、向上させるチャンスと捉えましょう。

また、トレンド・市場・競合他社の動向や顧客のニーズを調べ、自社の戦略に反映させ、売上回復を図るキッカケに。

あとはよく遊び、心身が喜ぶ食事、運動でストレスを解消。

「ちょこ学習」はハイリスク

「売れない!ライティングとマーケティングセミナー行ってPhotoshopも覚えて、リールを投稿して、インスタの裏技をダウンロードして…」

「薄い学びは半端なまま挫折するリスクが高いです。」

データ分析・web運営初心者は、「畑違いのスタッフ数人相当のスキルを、数ヶ月で自己流でセミプロになれる」と勘違いします。

初期は、幅広く学んで得意分野をつかむのもいいです。しかし自力で学ぶには、自分が強化すべきものやレベル感を知ってから深い時間をとる手順がおすすめ。

「売れないからインスタ投稿のデザインセミナー行く」
「インスタから売れている【はず】だから、刺さるライティングとか感動とかでしょ?」

とざっくり学ぶのではなく

「A層に主にインスタから売れており、口コミでも過去*人ほどが紹介してもらえたため、一度食べていただけた人の評判は高い。」
「しかし、B層にも十分ご満足いただける良い商品で、今後ターゲットを微妙に広げたい。だから〜世代や〜好きの嗜好を調べています。」

と考えられると、学びが活きるのです。

売れてないのにWeb運用超初心者の時期が長引くとメンタルにも響くので、ご注意を。

商品がなかなか売れない理由の分析方法、手順

売れない理由を考えることは、アクセス解析にも重要なステップです。ここでは、売れない理由の分析方法について詳しく解説します。
既視感ある人はサッと読みOK。

データ分析を活用する

まずは、過去の売上・販売データやアクセス解析、顧客調査などを分析することから始めましょう。データを元に、売上が低い商品やサービス、売り場の傾向を把握しましょう。

また、より広い市場背景と、最近のトレンドや競合他社のビジネス動向も考慮します。

競合他社商品のマーケティング手法を分析し、差別化ポイントを見つけてください。
自社の商品の強みや他社との違いを顧客に伝え、商品の魅力を高めることができます。

顧客調査を実施しニーズを洗い出す

顧客に直接アンケート調査を行い、商品やサービスに対する意見や不満点を収集する方法がおすすめです。顧客の声から売れない理由を分析し、改善点を見つけることができます。

仮説を立てる

データ分析や顧客調査の結果を元に、売れない理由に関する仮説を立てます。例えば、価格設定や広告戦略の不足など、様々な要因が考えられます。

仮説の検証を行う

立てた仮説を実際の状況に合わせて検証します。例えば、価格変更や、新たな広告キャンペーンを展開したりして、売り上げの変化を観察します。

効果的なウェブマーケティング対策を考える

検証の結果を元に、効果的な対策を立案します。

例えば、価格見直しや、ターゲットの共感を得るためのマーケティング・メッセージ・商品改良をする戦略を考えるステップです。

ウェブマーケティングを活用すると、広告費を抑えながら売れる宣伝が可能です。SEO対策やSNS活用など、オンラインマーケティング施策で商品の認知度を高めましょう。

対策を実施し、結果を評価する

立案した対策を実施し、定期的なデータ分析や顧客調査を通じて、対策の効果を確認し、必要な修正を行います。

売上を伸ばすために行った変更が、ビジネス全体の目標や価値観に合い、長期間維持できるかも評価のポイントです。

継続的な改善

市場や顧客は常に変化しているため、ビジネスを成功させるためには、売上向上対策の実施後も改善を続けるべきです。

売れない/売上減少の原因分析フレームワーク(初心者に)

企業が売上減少や売れない商品の原因を特定するためには、ロジックツリーが初めての分析に有効です。以下では、ロジックツリーの導入方法とホームページで売れない理由を調べるツールについて説明します。

ロジックツリーの導入方法

ロジックツリーは、問題の根本原因を理屈で突き止めるための分析手法です。

  • 「なぜ」
  • 「どのように解決」
  • 「何を・何で」

の問いを繰り返して、KPI(中間目標)を決める流れ。
問題の本質を深く理解し、矛盾の少ない解決策を導けます。基本の思考整理型で、やり方わかりやすいですね。

まず、売上減少の具体的な原因を洗い出し、それらの原因を論理的に結びつけて、原因と結果の関係を可視化します。

その他のマーケティングフレームワーク

難しいですが、ロジックツリー以外で売上減少を原因分析する方法の一例です。

3C分析

市場と企業の関係を探るフレームワーク。(解説)

SWOT分析

「強み・弱み・機会・脅威」の4観点から整理。

PEST分析

「政治・経済・社会・技術」のマクロ視点を使用。

「最近はコロナ疲れでオフライン・店舗にチャンスが」など。

STP分析

「セグメント・ターゲティング・ポジショニング」という客層で需要や人気の理由を探る。ブランディング・新商品の検討にもおすすめです。

  • 「子どもの個性を伸ばし、他校では身につかない知識や自主性が育つフリースクール」

と売れてない商品の新たな切り口の発見に。

ホームページで売れない理由を調べるツール

ホームページ運営に特化した売れない理由を調べるツールは「Googleアナリティクス(GA4)」と「Googleサーチコンソール」「ヒートマップツール」が3種の神器です。

Googleで自社ホームページが検索されている実態を知るのが「サーチコンソール」、
サイト訪問後の見られ方やアクセス解析ができるのが、「Googleアナリティクス(GA4)」、
特定ページ内の閲覧深度やクリックされた箇所から課題発見できるのが、「ヒートマップツール」です。

データ病は定性分析で防ぎ、売れないを深堀り!

商品が売れるためには「データ・数字に関する分析」、いわゆる【定量分析】だけでなく、購買心理や使用感を知る【定性分析】も重要です。

定量分析定性分析
データ元アクセス解析の数値、販売数口コミ、アンケート、観察
特徴データを元に分析する。数値でわからない性質や心理を分析する。
・記事改善したから100PV増えた。
・薬Aを飲んだ人の95%が回復した。
・記事改善後にPV増えたが、ペルソナの行動変容には向かないコンテンツだ、という問題は残る。
・薬Aを飲んだ人の95%が回復したが、より良い代替療法も複数ある。

定性分析とは「データによらない分析手法」

論理や推論、参考情報など「数字データ」には分析しにくい課題を調べるのが、【定性分析】です。

データと人間が判断すべき分析、どちらが上かは一律に言えません。
なぜなら、「売る」もWebサイトも、クリエイティブも、「数字が全て」ではないからです。

アクセス解析ツールばかりを眺めず、「定性分析」も併用すると良い結論が得られます。

買い物ステージ別分析

「自社/自己分析」であれば、例えば「売れない理由」を(マーケティング理論の)

  1. 認知/発見
  2. 興味
  3. 検討(検索、SNS)
  4. 購入
  5. (拡散)
  6. リピート
  7. ファン化

の6〜7段階に分けて、購買心理や接触状況を整理するのもおすすめです。

売れないものを売るマーケティング【一般論編】

売れない商品を売り込むためには、徹底したマーケティングアプローチが不可欠です。

以下では、その手法について解説します。

アクセス解析以外も分析する

商品が売れない理由は、Webサイト「だけ」とは限りません。例えば、

  • 商品の選択肢が少ない、わかりにくいなど機会損失
  • ポジショニングの工夫が必要
  • 購買心理に合わない集客
  • カートの作業効率が悪い
  • セール等をやりすぎ、売上減少
  • Webサイトの印象と実態が違う

など売り方の全体に気付けなければ、どんなにアクセス解析からサイト改善しても変えられない問題は解消しません。

ターゲット層の見直し

売れ行きが芳しくない商品を売る際には、ターゲットの再考が基本の一つです。商品の魅力やメリットをうまく伝え、どんな顧客にアプローチするかを再検討しましょう。

コンテンツマーケティングの改善

商品の認知度が低い場合、マーケティングコンテンツの改善が必要です。商品の特徴やメリットを明確に伝えて顧客の興味・購買意欲を高めます。

「インスタの影響力あるから大丈夫」→実は幽霊フォロワーとか、「他社やインフルエンサーの投稿にならっているから良いコンテンツ」など、発信力の勘違いは多いです。

商品価値の再評価と変更

商品の価値を再評価し、顧客に対し魅力的な提案方法を工夫します。
価格設定や提供・販売方法の見直しなど、顧客が魅力に感じる条件や付加価値を整え、売れ行きが鈍い商品を新たな方向から売るのです。

物を売るだけの時代は終わった」けど、「ものは良い」は超基本ですから。

サービス、導線の軽減

お客様に何かを強要した、売り場がわかりづらい、キャンペーン手法が既存客に心象を損ねた・・・
など、水面下の売上低下には接客・売り方・Web運営リテラシーが原因になりやすいです。

インスタのみで宣伝しても友達・フォロワーにも見られていないかもしれず、新規顧客には伝達漏れします。

デザインなど見た目だけSNS運用力がついた気がしても、安易なマーケティング企画を行うと波紋を呼ぶかも。
「そもそも新規訪問者のアクセス数がほぼないのに、新規向けキャンペーンをやっても微妙かも」など、データをきちんと見て、考えてみても良かったかもしれません。

とWeb担当者らしいスキルが奏功する場面も少なくないです。この分析例もまだ軽め。

また、「わかりにくい告知を良くするだけ」で見込み客が理解し、魅力を認識してもらえる場合も当然あります。

売れないものは売れない【分析は手品じゃない】

どんなに優れたマーケティング手法やツールを駆使しても、売れないものは売れないです。

データ分析は確かに強力な手法ですが、魔法のように全問題を解決してはくれません。根本的な課題を見落としては何をしても成果は上がらないです。

例えば、商品特性が耐用年数高いものの場合、コンテンツマーケティングで既存客に役立とうとしても、すぐには買う理由になりません。なのでファン化ではなく、新規顧客or壊れそうor不満な人が注力対象ですよね。
このように現在の市場を無視して100の分析・広告やSEO対策をしても、無料で売っても、意味ないでしょう。
この現実を認めたくないため、時間と予算を無駄にしてしまう企業も多いです。

「売れない理由」を究極的に解決するには、商品そのものを見直し、顧客の声を直接聞く姿勢が不可欠です。

売上向上は多彩な方法で売れない理由を見極め、行動を変えて初めて成果が見えます。

売りたいものを売る「好き!」を貫くチェックポイント 4つ

問題のある商品でも売れる場所を探し、売上を増やすことが「マーケティングやブランディング」とされる社会も虚しいものですよね。

(競争より売りたいものを売り、「自分らしいビジネス」にこだわりたい……。)

一般的なアドバイスが合わない起業家マインドの高い方はどうすれば良いのか?

「ニーズの少ない商品でも、信念や社会のため売りたい!」時に確認しておきたい4ポイントを考えました。

「好き!で稼ぐ」の解像度が悪いと「売れるものを売ろう」コンサルに流されるか、自分の考えに固執して視野が狭まります。

伝わってほしい想い

想いまで気にするお客様はごく一部のため、精神の高さ?アピールが集客のキーポイントにはなりにくいです。
が、自分の中での整合性や発信の方向性を保つため、ブランドコンセプトは作成しておきましょう。

譲れないこだわりの言語化

ふわっと理想のお客様がこんなんで、おしゃれに活躍している。

と、「売りたいもの」の中身がエゴや妄想で、何をもって自分は満足できるのかわからない場合、さほど重要なこだわりはないでしょう。
「その売り方はどうにも、考えが薄いのでは?」と現実とすり合わせてみてください。

常識・競合に囚われない

嫌な売り方や業界のよくあるパターンに我慢して合わせなくてもかまいません。中立いい子は、ブランドが薄まる要因になります。

時にはサービス形態の似た異業種で売れてるor面白い戦略に触れると、突破口が見つかるかも。

最終形態Aの手前ビジネスを考えてみる

いくら社会や未来を超良くするアイデアであっても、通じる人口が少なく、目先の稼ぎも危うくなりますよね。

であれば最終形態ではないけど、積み上げになって伝わりやすく買うハードルの低い、サービス提供の方法も考えてみると救われるかも。
無料激安戦略にこだわらず、商品に合った良い売り方を見つけましょう。

データ分析から売れるように改善する時の注意点

売れてない商品の問題と改善案が出たら、すぐこれだ!となりがちです。

しかし、データ分析から得られたアイデアを活用して売れるための改善する際にはいくつかの注意点があります。
分析時間や改善コストの無駄を省くためにも、客観的なデータを使用し、主観に左右されないよう注意しましょう。

データの性質と解釈で別の結論に?

データ分析を行う際には、データの性質を正しく理解すべきです。また、データ解釈にバイアスや偏りが生じない視点を持ち続けましょう。

データを盲信せず、数値の出され方や比較方法が間違っていたり、拡大解釈はないか、原文や論文、グラフの深い意味まで読み解こうとしてください。

例えば、ホームページのアクセス数に差が出ても、それだけで自分のやった改善の効果なのかは断言できないです。

なぜそれを知るべき?目的意識を持つ

データ分析ツールを見る前に、明確な目的意識が重要です。

膨大なデータに埋もれず達成したい目標や課題から分析の目的を明確にし、それに応じた手法や指標を選択しましょう。
例えば(ざくっと言うと)、

「新規顧客売上の向上施策キャンペーンAの効果を確認するため、企画時期のインスタのインプやコメント率を調べる」

「SEO効果を上げるためタイトルを〜という方針で変えたから、検索順位の推移を見よう」

「ここ最近のポリ製品の削減効果を知るには、レジ袋有料化前後のポリ袋の削減量やポリ素材の流通総数を見る」

などが考えられます。

1箇所づつ改善する

特に効果測定したい改善ポイントは、(たとえ解決できても)同時期内では1箇所に絞るよう努めます。
なぜなら、うまくいった原因が複数あっては結局、どれが影響を及ぼしたか?混乱するだけだからです。

地味すぎ改善の効果は「誤差」

人間にも検索エンジンにも大した違いがわからない改善は、効果がほぼなく、誤差にとどまります。

  • 怖い印象がある文章を一部修正してみた
  • 施策後に5PV増えた
  • サンプル数が少ない時に一人多く売れた
  • アクセス数も少ない、検索でほぼ見つからないサイトでメインビジュアルやCTAを変える実験

・・・などだと統計的に厳密な効果の証明が難しいため、とりあえずいじる前にやる意味ありそうな仮説の設定がおすすめ。

相関関係と因果関係は異なる

売れない理由を分析する際に、相関関係と因果関係の違いを誤解しないことが重要です。
相関関係は、2つの変数の間に観察される関連性を示しますが、因果関係は、一方の変数が他方に影響を与える関係を示します。

売れるコツは、データ分析では相関関係と因果関係を区別して考えることです。

具体例1

例えば、夏場にアイスクリームの売り上げが増えると、似た特徴のチョコレートの売り上げも同時に増える場合があります。

この場合、アイスクリームの売り上げとチョコレートの売り上げには相関があるかもしれませんが、アイスクリームの売り上げが増えたからといって、チョコレートの売り上げが増えるという因果関係はありません。

具体例2

「相関関係と因果関係は違う!」と叫ぶ人が必ずしも分析力高いとは言えません

実際には、相関しかないように見えても「日本中で現象Aが一斉に始まった後で問題が起きまくったら、やればやるほど…なら、どう見ても「ソレ」が諸悪の原因だろう」は、順当な解釈では?と。

また、不審な変化や無変化、未証明が事実扱い、妙な必死さへの違和感……など、補助データと合わせて全体を見渡すと、より確度が上がります。

何度でも疑う、分析し直す

データ分析を販売に役立てるコツは、常に自分を疑い、試行錯誤を。一度の分析で全ての売れない問題が解決することは稀で、何度も分析を行いながら徐々に良い施策が見つかります。

売れないと意味がないので、一つの要因に固執せず軌道修正を重ね、柔軟な判断を心がけましょう。

頭痛が痛くなってきましたかね・・・💦

以上に少しだけ気をつけつつ、売れない理由を改善してみてください。

なぜ売れないのか?を深めるおすすめ本 3選

なぜ売れないのか?の糸口をもっと学べる、本格派のためのおすすめ本をまとめます。

売り方の俯瞰

売上を作る要素が網羅され、分解やマーケティング見落としの発見にうってつけな本。
ただ、これだけで売れるとかではなくまずは売れる・売れないポイントを言語化した資料が欲しい、という方に。

「問い」の分析力

研究テーマなど良い「問い」を見つけるコツが書かれ、起業や新商品アイデア、企画を考える際にも役立ちそうです。
教授と学生の対話をイメージした文体は、好みが別れるかも。

あれしないと売れない、の根拠は?

多くの人が感覚や伝言ゲームマーケティング理論を参考に売っている件がエビデンスで検証されている、興味深い本でした。
思考力上げたい人用で、あくまでアイデアは自力です。

証拠があっても万能ではないため鵜呑みにもせず、思考実験、教養ジャンルで捉えましょう。

売れない理由を調べるには、解析と課題発見力が大事

データと年齢はただの数字、と思えば分析も怖くない?

データ分析が【最終通信簿】のままではもったいないです。

つまり
「同じ対応を、同じ思考回路・深さで、とにかく続ける」とか
「インスタを続ければ、いつか大物に才能を見出されるかも」状態ですから。

……必要性が伝わりましたか?

「課題はそもそも・・・だから、〜を調べたら●●なるのでは?」
と裏付けを持つ努力で、データ分析と改善のサイクルを始めてみませんか?

意外なミスが、売れない理由かも。
地道な改善で、自慢の良い商品が適切に届きますように。

アクセス解析は簡単に学べないので分析スキルが完璧!な必要はないですが、「直感サイト運営」脱却のためには、多少はデータ分析を。

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