受注管理やページ制作をAIで効率化できても、「購入する人と、途中で離脱する人は何が違うのか」という疑問は残ります。ECで利益を高めるには、業務の省人化と同時に、顧客理解を深めて施策に変えることが重要です。
2026年11月19日（木）・20日（金）に開催される「EC・通販DXPO東京’26【秋】」。この記事では、10名から1名体制へのEC運営改革を扱うセミナーの見どころと、IM-DMPの独自データ×AIによる購入者・非購入者の分析実例を紹介します。
この記事でわかること
- EC・通販DXPOの注目セミナーと少人数運営の着眼点
- 自社サイトのアクセス解析だけでは捉えにくい、顧客のサイト外の興味関心
- DDAで分析した購入者・非購入者の実測データと、広告・LPの改善仮説
- 分析結果をCVR・CPA・利益の改善につなげる方法
「EC運営を10人から1人にできても、売上を伸ばす方法まで自動で決まるわけじゃないわね。」
「そうなんだ！ 浮いた時間を使って、買った人と買わなかった人の違いを調べ、次の施策を考えてみよう。」
EC・通販DXPOの注目セミナー｜AI時代の少人数運営と収益性
月商数千万のECを10→1名体制へ！少人数で利益を最大化するAI時代のEC運営術
- 登壇：Team-EC株式会社 代表取締役 福山 学氏
- 日時：2026年11月19日（木）10:00〜10:45
- 会場：セミナー会場C／セッション202
受注・在庫・カスタマーサポート・ページ制作などをAIでどこまで自動化できるのか。月商数千万円規模のEC運営を10名から1名体制に変えた仕組みや、多店舗運営における業務設計、売上拡大施策、導入ステップが紹介されます。
講演を聴く際の問いは、「省人化で生まれた余力を、どの売上改善活動へ投じるか」。少人数でも顧客分析と改善を回せることが、次の成長に直結します。
「受注処理の時間は減らせても、何を訴求すれば売れるかは別の問題ね。」
「そこをデータで探れると強いよ。次は「どんな人に売れているのか」を具体的に見てみよう！」
サイト内の離脱分析だけで、顧客の違いはわかる？
GA4などのアクセス解析では、商品ページの閲覧、カート投入、購入完了といったサイト内の行動を把握できます。一方、同じ商品を見て購入した人としなかった人が、サイトの外でどんな話題に関心を持っているかは、サイト内の情報だけでは十分にわかりません。
| サイト内で把握できること | さらに知りたいこと | 次の施策への問い |
|---|---|---|
| 商品詳細を見た | どんな興味関心の人が購入へ進んだか | 新しい広告の訴求軸はあるか |
| 商品詳細・カート到達後に離脱 | 非購入者に特徴的な関心は何か | 何を確かめれば購入への不安を減らせるか |
| 購入が完了した | 購入者が持つサイト外の興味関心は何か | 新しい顧客セグメントを検証できるか |
ここで活用したいのが、インティメート・マージャーのデータ・ディスカバリー・エージェント（DDA）です。IM-DMPなどのデータに自然な言葉で問いかけ、顧客の特徴や施策仮説を探るAIエージェントで、連携可能な自社サイトデータに外部の興味関心情報を重ねて比較できます。
DDAで実際に比較｜食品通販ECの購入者と非購入者
今回は、食品通販ECのサイト行動とIM-DMPのデータを組み合わせ、購入者と商品詳細・カート到達後に購入しなかった人を比較しました。事業者名は公開用に匿名化しています。
まずDDAにどんな質問を投げたか
購入者と非購入者の属性・興味関心・サイト外の行動傾向を比較し、差が大きいセグメントや改善施策を整理するよう依頼しました。
分析対象とデータ連携条件
- 対象期間：2026年10月9日〜11月8日（利用可能な記録期間の30日間）
- 購入者：16,993識別子（うちIM-DMP連携済み15,421）
- 非購入者：64,626識別子（うちIM-DMP連携済み59,968）
- 比較母数：興味関心の比較には、各群のIM-DMP連携済み識別子を使用
実際に蓄積されていたログは30日分で分析しました。また、今回の比較は連携できた興味関心キーワードを中心に行っています。
「ログが30日分しかなければ、30日間の結果と明記しないとね。」
「その通り！ 使えたデータの範囲を確認してから、購入者と非購入者の差を比べたんだ。」
購入者・非購入者の意外な違いを発見するIM-DMPの活用例
基本属性では既婚率が購入者76.8%、非購入者75.8%と大きな差がありませんでした。しかし、サイト外のキーワードへの接触傾向には、いくつかの違いが見られました。
| 相対的に多かった群 | キーワード | 購入者群 | 非購入者群 | 出現割合の倍率 |
|---|---|---|---|---|
| 購入者 | 劇場 | 1.32% | 1.00% | 1.32倍 |
| 購入者 | 映画館 | 1.39% | 1.06% | 1.31倍 |
| 購入者 | 上映 | 2.02% | 1.55% | 1.30倍 |
| 非購入者 | 献立 | 1.03% | 1.52% | 1.48倍（非購入者側） |
| 非購入者 | 管理栄養士 | 1.00% | 1.36% | 1.35倍（非購入者側） |
| 非購入者 | 主菜 | 1.01% | 1.35% | 1.34倍（非購入者側） |
ここでわかったのは、「購入者側に文化・映画関連のキーワードが比較的多く、非購入者側には献立・栄養関連のキーワードが比較的多い」という事実です。どの語句も一部の利用者に見られた差であり、購入動機や離脱理由そのものが判明したわけではありません。
注：本分析は匿名化した実データの集計例です。数値は識別子ベースの集計結果で、実人数や購買動機を直接表すものではありません。
「「映画館」が多いから、映画好きなら必ず買う、とは言えないわね。」
「うん。でもこれまで注目していなかった訴求を試す理由にはなるよ。データの発見を改善仮説に変えていこう！」
「違いの発見」を広告・LPの改善仮説へ
ここから先は、DDAで確認できたデータの事実を受けた施策の仮説です。以下の表現や商品条件は掲載・実施前に事業者側の事実確認が必要で、まだ改善効果は検証されていません。
| 観測された特徴 | 試してみたい改善仮説 | 検証する指標 |
|---|---|---|
| 購入者側で「劇場」「映画館」などが相対的に多い | 文化・外出を楽しむ生活シーンに合わせた広告やLPの訴求をテスト | 広告CTR、CVR、CPA |
| 非購入者側で「献立」「管理栄養士」「主菜」が相対的に多い | 栄養バランスや献立の選び方について、商品詳細・FAQの情報量と見せ方を改善 | 商品詳細→カート率、カート→購入率 |
| 非購入者側で「費用」「金利」などの語が多い | 価格や継続条件など、実際に適用される購入条件をわかりやすく表示するテスト | フォーム離脱率、購入CVR |
なお「費用」「金利」への接触は幅広い文脈で発生し得ます。定期購入のコスト不安が離脱原因だと確認されたわけではありません。「解約可能」「1回お試し可」といった文言は、実際の商品条件に合致する場合のみ使用します。
AI×独自データの強みは、分析して終わらないこと
DDAの分析結果を広告・LP・CRMの担当者が共通の仮説として持ち、対象セグメントと配信条件を定めてテストします。最終的にはCVR・CPAに加え、継続購入（F2）や粗利など、事業成果で判断します。
「サイト外の関心と実際の購入理由が違ったら、どうするの？」
「実際のテストで確かめて、合わなければ仮説を修正するんだ。分析→施策→検証→改善まで回すのが大切だよ。」
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営業DXの領域では、同じDDAを使って企業の関連行動から新たな営業先候補を探す分析を紹介しています。
DXPO東京’26【秋】の全体の見どころと、営業・マーケティング領域の注目講演はこちらで確認できます。
まとめ｜AIの省人化の次は、購入者の違いを発見して売上を改善する
EC運営業務の自動化は、顧客理解や施策改善へ時間を振り向けるための手段です。今回の食品通販ECの分析では、購入者・非購入者の基本属性が近くても、サイト外の興味関心には違いがあることが確認できました。
その違いをもとに、これまで試していなかった顧客セグメントや訴求を仮説として設計し、広告・LP・CRMで検証していく。IM-DMP × DDAによって、誰でも分析の問いを立て、実行と改善につなげることが目指せます。
記事を読むだけではイメージしにくい、AIの操作感やデータ分析の進め方。今回の展示では、AIエージェントのデモや具体的な活用事例を通じて、データ×AIがマーケティングにもたらす可能性を体感いただけます。 「AIエージェントでどんな分析ができるのか見てみたい」 自社のマーケティング課題について相談したい方も、ぜひインティメート・マージャーのブースへお越しください。 ※展示会への入場には、上記のデモ予約とは別に、公式サイトでの来場登録が必要です。 ※デモ内容は当日の環境・利用条件によって異なります。
DXPO東京’26【秋】で、データ×AIの可能性を体験してみませんか？
「自社のマーケティングにどう活かせるか相談したい」
番外編｜iM（アイム）くんの休日
休日、ネット通販で便利そうな調理器具を見つけたiM（アイム）くん。
「これがあれば料理が10倍速くなるかも！ 今すぐ買おうかな！」
「……先月買った便利グッズ、まだ箱から出していないでしょう。」
「あれ？ 効率化する前に、まず使わなきゃいけなかった？」
「それはサイト外のデータがなくてもわかったはずね。」
本記事の掲載数値はDDA分析結果に基づく匿名集計例です。外部データとの連携、分析範囲、施策への適用には権限・同意・データ品質等の条件があります。展示会の開催情報は主催者の公式案内を優先してご確認ください。
iM（アイム）くん｜IMマーケティングニュースのデータ活用ナビゲーター
好奇心旺盛で、いつも前向き。「まずやってみよう！」がモットーなんだ！
IM-DMPをはじめとするデータやAIの活用方法を、マーケティングの身近な課題や具体例を交えながらわかりやすく解説するよ。
冷静で分析が得意なパートナー・Mia（ミア）と一緒に、データから新しい仮説やインサイトを発見し、マーケティングの次のアクションにつなげていくんだ！
