インサイトレポート
インサイトレポートは、顧客のオンラインストアでの商品閲覧および購入行動を通じて、商品間のつながりや相関関係に関する洞察を提供します。
カート分析
カート分析は顧客の購買行動を理解するのに役立ちます。過去30日間に顧客がカートに追加した商品バンドルや、商品Aと商品Bの追加アイテム、そしてそれらが一緒に追加される可能性を表示します。
このレポートは強い相関関係のある商品バンドルのみを表示します。アルゴリズムが相関関係を計算します。計算結果に基づいて、商品レコメンド、割引コード、バンドルプロモーションなどの関連キャンペーンを実施できます。
「分析に十分なデータがありません」というメッセージが表示された場合、過去30日間(本日を含む)に顧客のカートに追加された商品が不足しているため、統計的に有意な関係を得られないことを意味します。この状況は訪問者が少ない場合や、一部の商品がまだ新しい場合に発生することがあります。
カート放棄
カート放棄レポートは、過去30日間にカートに入れられたもののチェックアウトされずに放棄された商品とその価値を理解するのに役立ちます。このデータに基づいて、コンバージョン率を上げるために商品戦略を決定・調整できます。
このレポートでは最大1時間前までの統計を表示でき、レポートを再開または更新して最新データを表示できます。このレポートでは以下の関連指標を使用しています:
| 指標 | 定義 |
| 放棄した人の数 | 過去30日間に商品をカートに追加したが、追加後24時間以内に注文をしなかったユーザー |
| カートに追加した人の数 | 過去30日間に商品をカートに追加したユーザー |
| 放棄された商品の価値 |
過去30日間に商品がカートに追加されたが、追加後24時間以内にチェックアウトされなかった商品の価値。 (販売価格 × カートに追加された個数)として計算されます。販売価格は前日のデータを使用します。 |
| 放棄率 | (放棄したユーザー数 / カートに追加したユーザー数)× 100% |
商品接続インサイト
このレポートは、過去7日間に同じユーザーが訪問またはカートに追加した組み合わせ商品間の関連性を示しており、商品レコメンドの洞察を得るのに役立ちます。
- 訪問の関連性:同じユーザーが過去7日間に複数の商品詳細ページを訪問している場合、訪問した商品間に訪問の関連性があります。
- カート追加の関連性:同じユーザーが過去7日間に複数の商品をカートに追加している場合、カートに追加された商品間にカート追加の関連性があります。
- メイン商品と関連商品:訪問の関連性がある商品は、それぞれメイン商品と関連商品と呼ばれます。
ここでは、過去7日間に訪問者が訪れた商品(最大50商品)のみを表示し、訪問の関連率およびカート追加の関連率が0より大きいもののみを表示します。
商品接続インサイトレポートの分析結果に基づき、ユーザーの好みを分析してメールでレコメンドを行い、訪問者の定着率とリピート購入率を向上させることができます。また、マーケティングキャンペーン(例:Xを購入するとYが無料)、広告、ランディングページのシナリオ、商品アプリ(バリエーションの組み合わせや組み合わせ商品など)で商品をバインドして、コンバージョン率を高め、売上を達成することも可能です。閲覧またはカート追加された商品が十分でない場合、ページにデータがありませんと表示されることがあります。
商品接続インサイトレポートは24時間前のデータを表示し、レポート内の時間フィルターはGMT+8:00を基準としています。
2024年2月20日GMT+8:00の場合、2024年2月19日GMT+8:00以前のデータを閲覧できます。
訪問の関連性レポートで使用されるフィールドは以下の通りです:
| フィールド | 説明 |
| メイン商品名 | 訪問接続のあるメイン商品の名前 |
| メイン商品のユーザー数 | 過去7日間にメイン商品を訪問したユーザー数 |
| 接続商品名 | メイン商品と訪問接続のある商品の名前 |
| 接続訪問商品のユーザー数 | 過去7日間に接続商品を訪問したユーザー数 |
| 訪問接続率 |
訪問接続率 = 接続訪問商品のユーザー数 / メイン商品のユーザー数 × 100% 過去7日間にメイン商品を訪問したユーザーのうち、関連商品も訪問したユーザーの割合を測定します。訪問接続率が高いほど、商品の間の訪問接続が強いことを意味します。 |
Add-to-cartインサイトレポートで使用されるフィールドは以下の通りです:
| フィールド | 説明 |
| メイン商品名 | Add-to-cart接続のあるメイン商品の名前 |
| メイン商品をカートに追加したユーザー数 | 過去7日間にメイン商品をカートに追加したユーザー数 |
| 接続商品名 | メイン商品とAdd-to-cart接続のある商品の名前 |
| 接続Add-to-cart商品のユーザー数 | 過去7日間に接続商品をカートに追加したユーザー数 |
| Add-to-cart接続率 |
Add-to-cart接続率 = 接続Add-to-cart商品のユーザー数 / メイン商品をカートに追加したユーザー数 × 100% 過去7日間にメイン商品をカートに追加したユーザーのうち、関連商品もカートに追加したユーザーの割合を測定します。Add-to-cart接続率が高いほど、商品の間のAdd-to-cart接続が強いことを意味します。 |
商品リードインサイト
このレポートは、過去7日間に同じユーザーが連続して訪問し、カートに追加した商品の関連性を示しており、潜在的な商品バンドル戦略の理解に役立ちます。
- リードイン訪問の関連性:過去7日間に、あるユーザーが商品Aの詳細ページを訪問し、その後商品Bの詳細ページに移動した場合、商品Aが商品Bへの訪問をリードしているとみなされます。つまり、AからBへのトラフィックの流れがあることを意味します。
- リードインカート追加の関連性:過去7日間に、あるユーザーが商品Aの詳細ページで商品Bをカートに追加した場合、または商品Aの詳細ページを訪問し、その後商品Bの詳細ページに移動して商品Bをカートに追加した場合、商品Aが商品Bへのカート追加をリードしているとみなされます。
- メイン商品:訪問やカート追加をリードする商品。
- リードイン商品:訪問やカート追加をリードされる商品。
ここでは、過去7日間に訪問者が訪れた商品(最大50商品)のみを表示し、リードイン訪問率およびリードインカート追加率が0より大きいものだけを表示します。
<strong>商品リードインインサイトレポート</strong>に表示されるデータに基づき、リードイン率の高い商品をバンドルしてストアのコンバージョン率を向上させることができます。閲覧またはカート追加された商品が十分でない場合、ページに<strong>データがありません</strong>と表示されることがあります。
商品リードインインサイトレポートは24時間前のデータを表示し、レポートの時間フィルターはGMT+8:00に基づいています。2024年2月20日GMT+8:00の時点で、2024年2月19日GMT+8:00以前のデータを閲覧できます。
訪問リードレポートで使用されるフィールドは以下の通りです:
| フィールド | 説明 |
| メイン商品名 |
リードイン訪問接続のあるメイン商品の名前 過去7日間に、あるユーザーが商品Aの詳細ページを訪問し、その後商品Bの詳細ページにジャンプした場合、商品Aはメイン商品として使用できます。 |
| メイン商品のユーザー数 | 過去7日間にメイン商品を訪問したユーザー数 |
| リードイン商品名 |
メイン商品とリードイン訪問接続のある商品の名前 過去7日間に、あるユーザーが商品Aの詳細ページを訪問し、その後商品Bの詳細ページにジャンプした場合、商品Bはリードイン商品として使用できます。 |
| リードイン訪問商品のユーザー数 | 過去7日間にリードイン商品を訪問したユーザー数 |
| リードイン訪問率 |
リードイン訪問率 = リードイン訪問商品のユーザー数 / メイン商品のユーザー数 × 100% これは、過去7日間に商品Aを訪問したユーザーのうち、何パーセントが商品Bに移動したかを示します。リードイン訪問率が高いほど、商品Aと商品Bの間のリードイン訪問接続が強いことを意味します。 |
追加カートリードレポートで使用されるフィールドは以下の通りです:
| フィールド | 説明 |
| メイン商品名 | カートに追加の接続があるメイン商品の名前 |
| メイン商品のユーザー数 | 過去7日間にメイン商品をカートに追加したユーザー数 |
| リードイン商品名 |
メイン商品とリードインのカート追加接続がある商品の名前 商品Bは、過去7日間にユーザーが商品Aの詳細ページを訪問し、その後商品Bの詳細ページに移動して商品Bをカートに追加した場合、リードイン商品として使用できます。 |
| リードインカート追加商品のユーザー数 | 過去7日間にリードイン商品をカートに追加したユーザー数 |
| リードインカート追加率 |
リードインカート追加率 = リードインカート追加商品のユーザー数 / メイン商品のユーザー数 × 100% これは、過去7日間に商品Bを直接カートに追加したユーザー、または商品Aを訪問後に商品Bの詳細ページに移動して商品Bをカートに追加したユーザーの割合を示します。リードインカート追加率が高いほど、商品AとBの間のリードインカート追加接続が強いことを意味します。 また、商品Aは最近の閲覧や商品レコメンドによって、ユーザーが商品Aの詳細ページで商品Bを直接かつ迅速に追加した場合にも商品Bに対してリードイン効果を持ちます。しかしこの場合、商品Bのユーザー数は0であり、つまりユーザーが商品Bを訪問しないため、商品AとBの訪問接続率は0%となります。訪問接続率が0%のバンドルはレポートに表示されません。 |
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注意事項:
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バンドル購入
このレポートは、選択した期間内の商品のバンドル購入状況を表示します。バンドル購入とは、複数の商品が同じ注文に同時に追加されることを意味します。このレポートに基づいて、商品のバンドル購入状況を把握できます。
このレポートは、24時間前からのストアのすべての注文を表示します。指標の統計は注文が作成された時間に基づいて記録されます。
このレポートで使用されるフィールドは以下の通りです:
| フィールド | 説明 |
| 商品名 | 商品のタイトル。顧客が注文をした後に商品名が変更された場合、新しい商品名がレポートに表示されます。商品に画像を挿入していない場合、このフィールドの画像は空になります。 |
| 連携商品名 | 同じ行に表示されている商品と一緒に購入された商品。例えば、商品A、B、Cが顧客によって同時に購入された場合、それらは互いに連携商品となります。 |
| 注文数 |
選択した期間内に商品Aと商品Bの両方を含む注文の数。注文が正常に作成された時間に基づいてカウントされます。 例えば、2023年1月1日午前10時にJennieがあなたのストアで2つの商品(AとB)を含む注文を作成しました。2023年1月2日正午に、Jennieの編集された注文に1つの商品(C)を追加しました。 レポートでは、2023年1月1日を日付範囲として選択した場合、商品AとB、商品AとC、商品BとCの共通注文数は1と表示されます。また、2023年1月2日を日付範囲として選択した場合、注文は2023年1月2日に作成されていないため(この期間中に新しい注文がなかったという極端な仮定のもと)、データは空として表示されます。 |
在庫切れアラート
このレポートは、在庫が15日未満の商品を表示し、商品在庫管理の適時調整やその他の戦略設定を可能にします。
過去の販売実績に基づいて、在庫切れの可能性を予測できます。このレポートは過去28日間の販売数量がゼロより大きい商品のみを表示し、過去28日間の平均販売速度に基づいて在庫残日数を推定します。
過去28日間に販売を生み出すのに十分な商品がない場合、ページに利用可能なデータがありませんと表示されることがあります。
このレポートは24時間前のデータを表示し、レポート内の時間フィルターはGMT+8:00のデータを指します。2024年2月20日GMT+8:00の場合、2024年2月19日GMT+8:00以前のデータを閲覧できます。
レポートで使用されるフィールドは以下の通りです:
| フィールド | 説明 |
| 商品名 | 商品のタイトル。 |
| ブランド | 商品のブランド名 |
| マルチバリアント仕様 | 商品のSKU仕様、例:赤 L |
| 過去28日間の販売量 | 過去28日間の合計販売量。注文を修正して商品の数量を減らした場合、販売量がマイナスになることがあります。 |
| 報告日数 |
過去28日間に販売履歴がある商品の報告された日数。(過去28日間の販売量が0より大きい商品のみレポートに表示されます)。
例えば、2023年10月31日で、レポートには2023年10月30日までの最新データが表示されているとします。商品Aは2023年9月1日に最初の注文があり、2023年10月15日に2回目の注文がありました。これは商品Aが過去28日間の分析対象であり、報告日数が28日であることを意味します。商品Bは2023年10月15日に最初の注文があり、報告日数は2023年10月15日から現在までの15日間となります。 |
| 残り在庫数量 | 現在の在庫にある商品の合計数量 |
| 1日あたりの平均販売数 |
過去28日間の1日あたりの販売数量。 計算式:1日あたりの平均販売数 = 過去28日間の販売量 / 報告日数 |
| 在庫残日数 |
残り在庫数量と販売速度に基づいて推定される販売可能な日数。マイナスの場合は0と表示され、商品が在庫切れであることを示し、できるだけ早く在庫補充が必要か、正常な取引を確保するためにオーバーセル戦略が必要です。 計算式:在庫残日数 = 残り在庫数量 / 1日あたりの平均販売数 |
商品変動
SHOPLINEは、販売数、セッション数、コンバージョン率の日々のグロース率が30%以上変動することを商品変動と定義しています。分析 > レポート > インサイト > 商品変動に移動することで、商品変動を監視できます。このレポートは3つの側面で変動を分析します。
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売上: レポートには、前日の売上がゼロより大きい商品のみが表示されます。商品の売上が大幅に増加している場合は、潜在的なベストセラー商品である可能性があります。売上が大幅に減少している場合は、広告の強化、マーケティングキャンペーンの実施、組み合わせ商品に対するプロモーション割引の提供を検討し、顧客の購入を促進することができます。レポートで使用される指標は以下の通りです。
指標 定義 前日の売上 選択した時間の前日における商品の売上。注文の修正がある場合、売上金額がマイナスになることがあります。 当日の売上 選択した日の商品の売上。注文の修正がある場合、売上金額がマイナスになることがあります。 日々の成長率 (当日の売上 - 前日の売上)/前日の売上 × 100% -
セッション数: レポートには、前日のセッション数がゼロより大きい商品のみが表示されます。セッション数が大幅に増加している場合は、広告効果が現れている可能性があります。セッション数が大幅に減少している場合は、商品タイトルや説明の最適化、さらにオフサイトでのプロモーション活動を強化して改善を図ることができます。レポートで使用される指標は以下の通りです。
指標 定義 前日のセッション数 選択した時間の前日における商品のセッション数。注文の修正がある場合、売上金額がマイナスになることがあります。 当日のセッション数 選択した日の商品のセッション数。注文の修正がある場合、売上金額がマイナスになることがあります。 日々の成長率 (当日のセッション数 - 前日のセッション数)/前日のセッション数 × 100% -
コンバージョン率:レポートには、前日のコンバージョン率がゼロより大きい商品だけが表示されます。コンバージョン率が大幅に増加した場合、それはビジネス戦略の調整の結果である可能性があります。コンバージョン率が大幅に減少した場合は、クーポンコードなどのプロモーションオファーを活用して顧客のコンバージョンを促進できます。レポートで使用される指標は以下の通り定義されています。
指標 定義 前日の完了したチェックアウトのあるセッション 選択した時間の1日前に商品でチェックアウトを完了したセッション 前日のコンバージョン率 前日の完了したチェックアウトのあるセッション / 前日のセッション × 100% 当日の完了したチェックアウトのあるセッション 選択した時間に商品でチェックアウトを完了したセッション 当日のコンバージョン率 当日の完了したチェックアウトのあるセッション / 当日のセッション × 100% 日々のグロース率 (当日のコンバージョン率 - 前日のコンバージョン率) / 前日のコンバージョン率 × 100%
トラフィックインサイト
トラフィックインサイトレポートは、国/地域、キャンペーン、デバイスタイプ、オペレーティングシステムなどのさまざまなディメンションにおけるセッション数とコンバージョン率の関係を視覚的に表現します。これにより、トレンドや改善の機会を特定できます。レポートを表示するには、分析 > レポートに移動し、インサイトセクションでトラフィックインサイトを選択してください。
トラフィック獲得レポートとは異なり、トラフィックインサイトは二次元グラフを使用してデータを表示します。X軸はセッション数を、Y軸はコンバージョン率を表します。グラフ上の各点は特定のデータポイントに対応しており、セッションとコンバージョンの相関関係を視覚化できます。例えば:
- セッション数が少なく、コンバージョン率が高い:左上の点はセッション数は少ないがコンバージョン率が高いことを示しており、トラフィックを増やして全体のコンバージョンを向上させる機会を示唆しています。
- セッション数が多く、コンバージョン率が低い:右下の点はセッション数は多いがコンバージョン率が低いことを示しており、ウェブサイトやマーケティング戦略に問題がある可能性を示唆しています。
レポートのディメンションと指標の理解
| ディメンション | 指標の説明 |
| 日付範囲 | 昨日、過去7日間、過去30日間、過去90日間などの事前定義された範囲から選択します。レポートは昨日までの最新データを提供します。 |
| 国/地域 | すべての国/地域または特定のロケーションのデータを表示することができます。 |
| キャンペーン |
UTMパラメータを使用して特定のキャンペーン指標に基づくデータを分析します:
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| デバイスの種類 | デバイスの種類(例:PC版、モバイル)ごとにセグメント化されたデータを表示します。 |
| オペレーティングシステム | オペレーティングシステム(例:Windows、iOS、Android)ごとにセグメント化されたデータを表示します。 |
この記事はAIを使用して翻訳されており、不正確な部分が含まれている可能性があります。最も正確な情報については、元の英語版をご参照ください。