F2を伸ばすときに見る指標
「リピート率」を分解する

F2転換率の定義と正しい計算方法

多くの通販システムで出る「リピート率」は、「全購入者のうち、2回以上買った人の割合」を指すことが多いです。しかしこれでは、創業年数が長いショップほど数値が高く出てしまい、直近の実力を測れません。

見るべきは「F2転換率（F1→F2 Conversion Rate）」です。

この計算方法のポイントは、分母を「特定のコホート（同時期の初回購入グループ）」に限定することです。たとえば「2025年1月に初回購入した顧客のうち、3月末までに2回目を購入した割合」というように、コホートと期間を明確に定義します。

また、「リピート率」と「F2転換率」は似ているようで全く異なる指標です。リピート率は累積の結果であり、直近の施策効果を反映しません。一方、F2転換率はコホート単位で計測するため、「先月始めた施策が効いているかどうか」をリアルタイムに判断できます。改善活動においては、必ずF2転換率を使いましょう。

期間別コホート分析の読み方

F2転換率を深く理解するには、コホート分析が不可欠です。コホート分析とは、同時期に初回購入した顧客グループを横軸に、経過期間を縦軸に取り、各セルでF2到達率を追跡する方法です。

コホート表を読む際の重要なポイントは以下の3つです。

• 横方向の比較（コホート間比較）：同じ経過期間（例：30日後）でコホートを比較し、施策の効果や季節変動を読み取ります。「3月コホートは30日F2が25%だが、4月コホートは30%に上がった」というように、施策投入前後の変化を確認できます。
• 縦方向の比較（期間推移）：ひとつのコホートの中で、30日→60日→90日とF2転換率がどう伸びるかを見ます。多くの商材では、ある時点を境にF2転換率の伸びが鈍化する「プラトー（横ばい）」が現れます。このプラトーに達する前が施策のリミットです。
• 離脱の崖：コホートごとに「この期間を過ぎると、もうF2転換しなくなる」という分岐点が存在します。これを「離脱の崖」と呼びます。自社データでこの崖がどこにあるかを特定することが、タイミング施策設計の出発点です。

コホート表は月次で更新し、最低6か月分のデータを蓄積することで、季節性の影響も排除した正確な傾向が把握できるようになります。

リピート率の分解（30日/60日/90日）

F2転換率は、計測する期間によって大きく数値が変わります。自社の商材特性に合った「主軸の計測期間」を決めることが重要です。

• 30日以内F2転換率：短期決戦型の指標です。消耗品や食品など、消費サイクルが短い商材ではこの数値が最重要。30日以内に再購入する顧客は「熱い」ファン候補であり、ここで拾えなかった顧客は離脱リスクが大幅に高まります。一般的な目安は10〜20%です。
• 60日以内F2転換率：少しサイクルの長いスキンケアやサプリメントでは、この60日が主戦場です。30日時点で購入していなくても、リマインド施策で60日以内に引き上げられるかが勝負の分かれ目です。30日F2に対して+5〜10ポイント程度の上乗せが理想です。
• 90日以内F2転換率：アパレルや雑貨など、購入サイクルが長い商材で使います。ただし、90日を過ぎるとF2転換率の伸びはほとんど止まります。90日時点での数値がほぼ「最終的なF2転換率」と考えて差し支えありません。

自社の過去データを分析し、「初回購入から何日後にF2転換が集中しているか」を把握してください。このピーク日の前後がクーポン配信やリマインドのベストタイミングです。

F2転換に影響する先行指標

F2転換率は「結果」の指標です。結果が出る前に、施策の効果を予測するためには「先行指標」を追跡する必要があります。F2転換に強く影響する先行指標は以下の通りです。

• メール開封率・クリック率：購入後のフォローメールの開封率が高い顧客は、F2転換率も高い傾向にあります。開封率20%以上がひとつの基準です。
• LINE友だち追加率：購入後にLINE登録した顧客は、未登録者に比べてF2転換率が1.5〜2倍高いというデータが多くのショップで確認されています。
• レビュー投稿有無：レビューを書いた顧客は、書かなかった顧客に比べてF2転換率が2倍以上になるケースもあります。一貫性の原理が働くためです。
• 同梱物の閲覧行動：QRコード付き同梱物のスキャン率は、顧客のエンゲージメント度合いを測る良い先行指標です。
• サイト再訪問回数：購入後にサイトを再訪している顧客は、まだブランドへの関心が残っている証拠であり、F2転換の可能性が高い層です。

これらの先行指標を日次・週次で追跡し、異常値が出たら速やかにフォローメールの内容やタイミングを調整しましょう。

KPIツリーの設計

F2転換率を改善するためには、影響する要素を分解したKPIツリーを設計し、どの枝葉を改善すべきかを明確にすることが重要です。

F2転換率を頂点としたKPIツリーの例は以下の通りです。

• メール経由F2転換率：メール到達率 → 開封率 → クリック率 → CVR
• LINE経由F2転換率：友だち追加率 → メッセージ開封率 → リンクCTR → CVR
• 自発的F2転換率（施策を介さず自主的に再購入）：サイト再訪率 → カート投入率 → 購入完了率

このツリーを設計することで、「F2転換率が下がった」という結果に対して、「メールの開封率が落ちたのか」「そもそもLINE友だち追加率が落ちたのか」と原因を素早く特定できるようになります。KPIツリーは週次のミーティングで全員が見られるダッシュボードとして可視化しておくのが理想です。

ベンチマークと目標設定の考え方

F2転換率の目標設定は、「業界平均」と「自社の過去実績」の両方を参考にしましょう。

業界平均の目安としては、消耗品で25〜35%、アパレルで15〜25%、食品で30〜40%が一般的です。ただし、これはあくまで参考値であり、自社の商材特性、価格帯、顧客の流入経路によって大きく変動します。

目標設定で重要なのは以下の3点です。

• 現状値を正確に把握する：まずは直近3〜6か月のF2転換率を正確に計測し、ベースラインを確立します。ここが曖昧なままでは改善の効果測定ができません。
• 段階的な目標を設定する：いきなり10ポイント改善を目指すのではなく、まず2〜3ポイントの改善を3か月で達成し、その成功体験をもとに次の目標を設定します。
• 施策ごとの貢献度を分離する：メール施策による改善、LINE施策による改善、同梱物による改善を可能な限り分離して計測し、投資対効果の高い施策にリソースを集中させます。

最も重要なのは、F2転換率という指標を「毎月見て、議論する」文化をチームに根付かせることです。指標は見るだけでは改善しませんが、見なければ絶対に改善しません。