インサイトレポートは、オンラインストアにおける顧客の閲覧や購入行動を通じて、商品間のつながりや相関関係にインサイトを提供します。
目次
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の組み合わせや商品Aと商品Bの追加購入、それらが一緒に追加される可能性を示します。
レポートは強い相関関係を持つ商品の組み合わせのみを表示します。アルゴリズムが相関を計算します。計算結果に基づいて商品レコメンド、割引コード、組み合わせプロモーションなどの関連マーケティングキャンペーンを実施できます。
「分析データが不十分」というメッセージが表示された場合、顧客のショッピングカートに追加された商品が過去30日間（今日を含む）に不十分であるため、統計的に有意な関係を得ることができません。これは、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可能性があります。
カート放棄
カート放棄レポートは、過去30日間に最もカートに追加された可能性が高い商品やチェックアウト時にカートに入れられたが放棄された商品の価値を理解するのに役立ちます。データに基づいて、コンバージョン率を上げるために製品戦略を決定および調整できます。
このレポートでは、1時間前までの統計を表示でき、レポートを再オープンまたは更新して最新のデータを表示できます。このレポートでは、以下の関連するメトリクスが使用されます：
| メトリクス | 定義 |
| 放棄者数 | 過去30日間に商品をカートに追加したが、その後24時間以内に注文を行わなかったユーザー |
| カートに追加した人数 | 過去30日間に商品をカートに追加したユーザー |
| 放棄商品の価値 |
過去30日間にカートに商品を追加したが、24時間以内にチェックアウトされなかった場合の商品価値。 （販売価格 × カートに追加された数量）で計算されます。販売価格は前日のデータになります。 |
| 放棄率 | （放棄ユーザー数 / カートに追加したユーザー数）× 100％ |
商品接続インサイト
レポートは、過去7日間に同じユーザーが訪れたまたはカートに追加した商品の組み合わせの関連性を示し、商品レコメンドのインサイトを得るのに役立ちます。
- 訪問接続：過去7日間に同じユーザーが複数の商品詳細ページを訪れた場合、訪問した商品の間に訪問接続があります。
- カートに追加接続：過去7日間に同じユーザーが複数の商品をカートに追加した場合、追加した商品の間にカートに追加接続があります。
- メイン商品と関連商品：訪問接続の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日間に訪れた訪問者によって訪問された商品（最大50商品まで）のみが表示され、訪問接続率とカートに追加接続率がゼロよりも大きい商品のみが表示されます。
商品接続インサイト レポートの分析結果に基づいて、ユーザーの嗜好を分析し、訪問者の維持とリピート購入率を向上させるためにメールを通じて推奨事項を行うことができます。また、マーケティングキャンペーン（例：Xを購入してYを無料で入手）、広告、ランディングページシナリオ、商品アプリケーション（バリエーションの組み合わせや商品の組み合わせ）で商品をバインドして、コンバージョン率を向上させ、販売を実現することができます。十分な商品が閲覧されたりカートに追加されない場合、ページに データなし と表示される状況に遭遇する可能性があります。
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（北京時間）のデータを参照しています。
2024年2月20日のGMT+8:00（北京時間）になると、2024年2月19日のGMT+8:00（北京時間）以前のデータを表示できます。
訪問接続レポートで使用されるフィールドは次のように説明されます：
| 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 | 過去7日間にメイン商品を訪れたユーザー数 |
| 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 | 過去7日間に接続商品を訪れたユーザー数 |
| 訪問接続率 |
訪問接続率 = 接続訪問商品のユーザー / メイン商品のユーザー × 100% 過去7日間にメイン商品を訪れたユーザーのうち、関連商品も訪れたユーザーの割合を示します。高い訪問接続率は商品間の強い訪問接続を意味します。 |
カートに追加インサイトレポートで使用されるフィールドは次のように説明されます：
| フィールド | 説明 |
| メイン商品名 | カートに追加されたメイン商品の名前 |
| カートにメイン商品を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 |
| 関連商品名 | メイン商品とカートに追加された関連商品の名前 |
| カートに関連商品を追加したユーザー数 | 過去7日間に関連商品をカートに追加したユーザー数 |
| カートに追加接続率 |
カートに追加された関連商品のユーザー数 ÷ カートにメイン商品を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割合を示します。高いカートに追加接続率は商品間の強いカートに追加接続を意味します。 |
商品リードインサイト
同じユーザーが過去7日間に連続して訪れ、カートに追加した商品間の関連性を示すレポートで、潜在的な商品組み合わせ戦略を理解するのに役立ちます。
- リードイン訪問接続：過去7日間に、あるユーザーが商品Aの詳細ページを訪れた後、商品Bの詳細ページに移動した場合、つまり、AからBへの一部のトラフィックが流れた場合、商品Aが商品Bの訪問をリードしていると見なされます。
- リードインカート追加接続：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の詳細ページを訪れた後、商品Bの詳細ページに移動し、商品Bをカートに追加した場合、商品Aが商品Bのカート追加をリードしていると見なされます。
- メイン商品：訪問またはカート追加をリードしている商品
- リードイン商品：訪問またはカート追加を受けている商品
ここでは、過去7日間に訪れた商品（最大50商品）のうち、リードイン訪問率およびリードインカート追加率がゼロよりも大きい商品のみが表示されます。
商品リードインサイトレポートに表示されるデータに基づいて、高いリードイン率の商品を結びつけ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。商品の閲覧やカートへの追加が十分でない場合、ページにデータなしと表示される状況に遭遇する可能性があります。
商品リード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（北京時間）のデータを参照しています。2024年2月20日にGMT+8:00（北京時間）になると、2024年2月19日のGMT+8:00（北京時間）以前のデータを表示できます。
Visitsリードレポートで使用されるフィールドは次のように説明されています:
| フィールド | 説明 |
| 主要商品名 |
リードインビジット接続を持つ主要商品の名前 製品Aは、過去7日間に製品Aの製品詳細ページを訪れたユーザーがその後製品Bの製品詳細ページに移動した場合、主要商品として使用できます。 |
| 主要商品のユーザー数 | 過去7日間に主要商品を訪れたユーザー数 |
| リードイン商品名 |
主要商品とリードインビジット接続を持つ商品の名前 製品Bは、過去7日間に製品Aの製品詳細ページを訪れたユーザーがその後製品Bの製品詳細ページに移動した場合、リードイン商品として使用できます。 |
| リードインビジット商品のユーザー数 | 過去7日間にリードイン商品を訪れたユーザー数 |
| リードインビジット率 |
リードインビジット率 = リードインビジット商品のユーザー数 / 主要商品のユーザー数 × 100% 製品Aを訪れたユーザーのうち、製品Bに移動したユーザーの割合を測定します。より高いリードインビジット率は、製品Aと製品Bの間の強いリードインビジット接続を意味します。 |
Add-to-cartリードレポートで使用されるフィールドは次のように説明されています:
| フィールド | 説明 |
| メイン商品名 | 追加購入接続を持つメイン商品の名前 |
| メイン商品の利用者 | 過去7日間にメイン商品をカートに追加した利用者数 |
| リードイン商品名 |
メイン商品とリードイン追加購入接続を持つ商品の名前 商品Bは、商品Aの商品詳細ページを訪れ、その後商品Bの商品詳細ページに移動して商品Bを過去7日間にカートに追加したユーザーがいる場合、リードイン商品として使用できます。 |
| リードイン追加購入商品の利用者 | 過去7日間にリードイン商品をカートに追加した利用者数 |
| リードイン追加購入率 |
リードイン追加購入率 = リードイン追加購入商品の利用者数 / メイン商品の利用者数 × 100% 直接商品Bを追加したユーザーや商品Aを訪れた後に商品Bを追加したユーザーの割合を測定します。高いリードイン追加購入率は、商品Aと商品Bの間の強いリードイン追加購入接続を意味します。 商品Aは、最近の閲覧や商品レコメンドによって、商品Aの商品詳細ページで商品Bを直接追加した場合、商品Bの利用者が0であるため、商品Aと商品Bの訪問接続率は0％となります。このような場合、レポートには訪問接続率が0％の商品組み合わせは表示されません。 |
Notes:
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組み合わせ購入
このレポートは、選択した期間内の商品の組み合わせ購入状況を示しています。組み合わせ購入とは、複数の商品が同時に同じ注文に追加されることを意味します。このレポートを基に、商品の組み合わせ購入状況を把握することができます。
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。指標統計は、注文が作成された時点で記録されます。
このレポートで使用されるフィールドは次のように説明されます：
| 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。商品に画像が挿入されていない場合、このフィールドの画像はnullになります。 |
| 関連商品名 | 同じ行に表示されている商品と一緒に購入される商品。たとえば、顧客が同時に商品A、B、Cを購入した場合、それらはお互いの関連商品です。 |
| 注文数 |
選択した期間内に商品Aと商品Bの両方を含む注文数。注文が正常に作成された時点を基準に数えられます。 たとえば、2023年1月1日の午前10時にJennieがあなたのストアで商品AとBを含む注文を作成しました。2023年1月2日の午後12時に、Jennieの編集された注文に商品Cを1つ追加しました。 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の共通注文数が1であることがわかり、2023年1月2日を日付範囲として選択した場合、データは空白に表示されます（この期間中に新しい注文が生成されなかったという極端な仮定がされているため）、なぜなら注文は2023年1月2日に作成されていないからです。 |
在庫切れアラート
このレポートでは、在庫が残り15日未満の商品が表示され、商品の在庫管理を適時に調整し、他の戦略を設定することができます。
過去の一定期間の売上実績に基づいて、在庫切れが予測されます。 このレポートは、過去28日間の売上数量がゼロよりも大きい商品のみを表示し、過去28日間の商品の平均販売速度に基づいて在庫残り日数を推定できます。
過去28日間に売上を生成するための商品が不足している場合、ページにデータなしと表示される状況に遭遇する可能性があります。
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（北京時間）のデータを参照しています。2024年2月20日のGMT+8:00（北京時間）になると、2024年2月19日のGMT+8:00（北京時間）以前のデータを表示できます。
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 |
| ベンダー | 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：赤色 L |
| 過去28日間の販売数量 | 過去28日間の総販売数量。注文を編集して商品数を減らすと、販売数量がマイナスになる場合があります。 |
| 報告日数 |
過去28日間に報告された日数。すでに販売記録が生成された商品についてのみ表示されます（過去28日間の販売数量がゼロより大きい商品のみがレポートに表示されます）。
例えば、2023年10月31日であり、レポートでは2023年10月30日までの最新データが表示されるとします。商品Aの最初の注文は2023年9月1日に行われ、2回目の注文は2023年10月15日に行われました。これは、商品Aが過去28日間のレポートで分析された対象の1つであり、その報告日数が28であることを意味します。商品Bの最初の注文は2023年10月15日に行われ、その報告日数は2023年10月15日から現在日まで数えられ、その報告日数は15です。 |
| 残りの在庫数量 | 現在在庫にある商品の総数量 |
| 1日あたりの平均販売数量 |
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量 = 過去28日間の販売数量/報告日数 |
| 残りの在庫日数 |
在庫に残っている商品の販売速度に基づいて推定される販売可能な日数。負の場合は0と表示され、商品が在庫切れであり、在庫をできるだけ早く補充するか、正常な取引を確保するためにオーバーソールド戦略が必要です。 計算式：残りの在庫日数 = 残りの在庫数量/1日あたりの平均販売数量 |
商品変動
SHOPLINEは、日々の成長率の変動が30％以上の変動と定義します。売上、セッション、およびコンバージョン率の変動を監視できます。商品の変動を確認するには、 分析 > レポート > インサイト > 商品変動 に移動します。このレポートは、3つの次元での変動を分析します。- 売上：レポートは、前日の売上がゼロよりも大きい商品のみを表示します。商品の売上が大幅に増加している場合、潜在的なベストセラー商品を示す可能性があります。売上が大幅に減少している場合は、広告を増やしたり、マーケティングキャンペーンを実施したり、商品の組み合わせに割引を提供して顧客が購入するよう促すことを検討してください。レポートで使用されるメトリクスは以下の通りです：
メトリクス 定義 前日の売上 選択した時間の前日の商品の売上。注文の編集がある場合、売上額はマイナスになる場合があります。 当日の売上 選択した日の商品の売上。注文の編集がある場合、売上額はマイナスになる場合があります。 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：レポートは、前日のセッションがゼロよりも大きい商品のみを表示します。セッションが大幅に増加している場合、広告効果の高さを示す可能性があります。セッションが大幅に減少している場合は、商品タイトルや説明をさらに最適化したり、外部プロモーションを増やして改善を図ることができます。レポートで使用されるメトリクスは以下の通りです：
メトリクス 定義 前日のセッション 選択した時間の前日の商品のセッション。注文の編集がある場合、売上額はマイナスになる場合があります。 当日のセッション 選択した日の商品のセッション。注文の編集がある場合、売上額はマイナスになる場合があります。 日々の成長率 (当日のセッション - 前日のセッション) / 前日のセッション × 100% - コンバージョン率：このレポートは、前日のコンバージョン率がゼロよりも大きい商品のみを表示します。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かもしれません。コンバージョン率が大幅に減少した場合、クーポンコードなどのプロモーションオファーを利用して顧客のコンバージョンを促進することができます。レポートで使用されるメトリクスは以下のとおりです：
メトリクス 定義 前日の完了したチェックアウトセッション 選択した時間の前日に商品の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セッション数 / 前日のセッション数 × 100% 当日の完了したチェックアウトセッション 選択した時間に商品の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セッション数 / 当日のセッション数 × 100% 日々の成長率 (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、セッションとコンバージョン率の関係を国・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次元で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を見つけて「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データを表示するために二次元グラフを使用します。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、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：
- セッションが少なく、コンバージョンが高い： グラフの左上にある点はセッション数が少ないがコンバージョン率が高いことを示し、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があることを示唆しています。
- セッションが多く、コンバージョンが低い： グラフの右下にある点はセッション数が多いがコンバージョン率が低いことを示し、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があることを示唆しています。
レポートの次元とメトリクスの理解
| ディメンション | メトリックの説明 |
| 日付範囲 | 昨日、過去7日間、過去30日間、過去90日間などの定義済み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します。 |
| 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メトリクスに基づいてデータを分析します：
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| デバイスタイプ | デバイスタイプ（PC、モバイルなど）で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（Windows、iOS、Androidなど）でセグメント化されたデータを表示します。 |
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