インサイトレポート
インサイトレポートでは、顧客の閲覧や購入行動をもとに、オンラインストア内の商品間の関連性や傾向を分析できます。
カート分析
カート分析では、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データをもとに、商品Aと商品Bが一緒に追加される傾向や、頻繁に組み合わせてカートに入れられる商品セットを表示します。
このレポートでは、相関性の強い商品セットのみが表示されます。相関関係はアルゴリズムによって自動的に算出されます。分析結果をもとに、商品レコメンド、割引コードの提供、バンドル販売の実施など、関連するマーケティング施策を行うことができます。
「分析に必要なデータが不足しています」と表示される場合は、過去30日間（本日を含む）に顧客がカートへ追加した商品データが十分でないため、統計的に有意な関係を導き出せないことを意味します。このような状況は、訪問者数が少ない場合や、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。
カート放棄分析
カート放棄レポートでは、過去30日間にカートへ追加されたものの、購入手続きに至らなかった商品の傾向や放棄された商品の金額を把握できます。これにより、どの商品が購入直前で離脱されやすいかを分析し、商品戦略や販売施策を調整してコンバージョン率の向上につなげることができます。
本レポートでは、1時間前までのデータを確認できます。より新しいデータを表示したい場合は、レポートを再度開くか更新ボタンをクリックしてください。
指標の定義
| 指標 | 定義 |
| 放棄者数 | 過去30日間に商品をカートへ追加したものの、その後24時間以内に注文を完了しなかったユーザー数。 |
| カート追加者数 | 過去30日間に商品をカートへ追加したユーザー数。 |
| 放棄商品の金額 |
過去30日間にカートへ追加後24時間以内に購入されなかった商品の金額。 計算式：販売価格 × カートに追加された数量 |
| 放棄率 | （放棄者数 ÷ カート追加者数）× 100% |
商品連動インサイト
商品連動インサイトレポートでは、過去7日間に同一ユーザーが閲覧またはカートに追加した商品間の関係性を可視化します。これにより、ユーザーの興味関心や購買傾向を把握し、商品レコメンドの最適化に役立てることができます。
- 閲覧連動：同一ユーザーが過去7日間に2つ以上の商品詳細ページを閲覧した場合、それらの間に「閲覧連動」が発生します。
- カート追加連動：同一ユーザーが過去7日間に2つ以上の商品をカートに追加した場合、それらの間に「カート追加連動」が発生します。
- メイン商品と関連商品：閲覧連動が確認された商品のうち、最初に閲覧された商品を「メイン商品」、その後に閲覧された商品を「関連商品」として扱います。
本レポートでは、過去7日間に訪問者が閲覧した最大50商品のうち、閲覧連動率・カート追加連動率が0%以上の商品のみを表示します。
活用方法
商品連動インサイトの分析結果をもとに、ユーザーの嗜好を把握し、メールでのレコメンド配信や再訪促進施策に活用できます。
また、以下のようなマーケティング施策にも応用できます。
- 「Xを購入するとYをプレゼント」といったキャンペーン設定
- 広告やランディングページでの商品組み合わせ提案
- バリエーション組み合わせやバンドル販売の最適化
なお、商品閲覧数やカート追加数が少ない場合は、「データがありません」と表示されることがあります。
データ更新タイミング
本レポートは24時間前のデータを表示します。レポートの時刻基準は GMT+8:00（北京時間） です。
例：2024年2月20日（GMT+8:00）時点では、2024年2月19日（GMT+8:00）以前のデータを確認できます。
閲覧連動レポートの項目定義
| 項目 | 説明 |
| メイン商品名 | 閲覧連動が発生したメイン商品の名称。 |
| メイン商品訪問ユーザー数 | 過去7日間にメイン商品を閲覧したユーザー数。 |
| 関連商品名 | メイン商品と閲覧連動のある商品の名称。 |
| 関連商品訪問ユーザー数 | 過去7日間に関連商品を閲覧したユーザー数。 |
| 閲覧連動率 |
（関連商品訪問ユーザー数 ÷ メイン商品訪問ユーザー数）× 100% 過去7日間でメイン商品を閲覧したユーザーのうち、関連商品も閲覧した割合を示します。値が高いほど、商品の関連性が強いことを意味します。 |
カート追加連動レポートの項目定義
| 項目 | 説明 |
| メイン商品名 | カート追加連動が発生したメイン商品の名称。 |
| メイン商品カート追加ユーザー数 | 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追加連動のある商品の名称。 |
| 関連商品カート追加ユーザー数 | 過去7日間に関連商品をカートに追加したユーザー数。 |
| カート追加連動率 |
（関連商品カート追加ユーザー数 ÷ メイン商品カート追加ユーザー数）× 100% 過去7日間で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。値が高いほど、購入傾向の強い組み合わせであることを意味します。 |
商品リードインサイト
商品リードインサイトレポートでは、過去7日間に同一ユーザーが閲覧またはカートに追加した商品の流れ（導線）を分析し、潜在的な商品バンドル（組み合わせ販売）戦略を立てるためのヒントを得ることができます。
リードイン（導線）関係の種類
-
閲覧リードイン：過去7日間に、同一ユーザーが商品Aの詳細ページを閲覧した後に商品Bの詳細ページへ遷移した場合、商品Aは商品Bへの閲覧リードインを持つとみなされます。
→ つまり、一部のトラフィックが商品Aから商品Bへ流れていることを意味します。 -
カート追加リードイン：過去7日間に、同一ユーザーが
1. 商品Aの詳細ページ上で商品Bをカートに追加した場合、または
2. 商品Aを閲覧後、商品Bの詳細ページに遷移して商品Bをカートに追加した場合、
商品Aは商品Bへのカート追加リードインを持つとみなされます。 - メイン商品：他の商品への閲覧またはカート追加を促す側の商品。
- リードイン商品：メイン商品から誘導され、閲覧またはカート追加された商品。
本レポートでは、過去7日間に閲覧された最大50商品のうち、閲覧リードイン率またはカート追加リードイン率が0%以上のもののみが表示されます。
活用方法
商品リードインサイトのデータを活用することで、誘導効果の高い商品同士を組み合わせ、ストア全体のコンバージョン率向上を図ることができます。また、リードイン率の高い商品を中心に販促施策（例：セット販売、レコメンド表示など）を設計することも可能です。
なお、閲覧やカート追加のデータが十分でない場合は、「データがありません」と表示される場合があります。
データ更新タイミング
本レポートは24時間前のデータを表示します。時刻基準は GMT+8:00（北京時間） です。
例：2024年2月20日（GMT+8:00）時点では、2024年2月19日（GMT+8:00）以前のデータを参照できます。
閲覧リードインレポートの項目定義
| 項目 | 説明 |
| メイン商品名 |
閲覧リードインを持つメイン商品の名称。 過去7日間にユーザーが商品Aを閲覧した後、商品Bを閲覧した場合、商品Aがメイン商品となります。 |
| メイン商品訪問ユーザー数 | 過去7日間にメイン商品を閲覧したユーザー数。 |
| リードイン商品名 |
メイン商品から誘導された商品の名称。 過去7日間に商品Aを閲覧後、商品Bを閲覧した場合、商品Bがリードイン商品となります。 |
| リードイン商品訪問ユーザー数 | 過去7日間にリードイン商品を閲覧したユーザー数。 |
| 閲覧リードイン率 |
（リードイン商品訪問ユーザー数 ÷ メイン商品訪問ユーザー数）× 100% 過去7日間で商品Aを閲覧したユーザーのうち、商品Bも閲覧した割合を示します。値が高いほど、A→Bへの閲覧誘導が強いことを意味します。 |
カート追加リードインレポートの項目定義
| 項目 | 説明 |
| メイン商品名 | カート追加リードインを持つメイン商品の名称。 |
| メイン商品カート追加ユーザー数 | 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 |
メイン商品から誘導されたカート追加商品の名称。 過去7日間に商品Aを閲覧後、商品Bをカートに追加した場合、商品Bがリードイン商品となります。 |
| リードイン商品カート追加ユーザー数 | 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。 |
| カート追加リードイン率 |
（リードイン商品カート追加ユーザー数 ÷ メイン商品カート追加ユーザー数）× 100% 過去7日間で商品Aを閲覧またはAページ上でBを直接カートに追加したユーザーのうち、Bを追加した割合を示します。値が高いほど、A→Bへの購買誘導が強いことを意味します。 なお、商品Aの詳細ページ上でユーザーが商品Bを直接追加した場合（最近の閲覧履歴やおすすめ表示による追加など）、ユーザーが商品Bのページを訪れていないため、閲覧リードイン率は0%となり、このような組み合わせはレポートに表示されません。 |
注：
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バンドル購入
バンドル購入レポートでは、指定した期間内に複数の商品が同一注文で同時に購入された状況を確認できます。このレポートを活用することで、どの商品が他の商品と一緒に購入されやすいか（組み合わせ傾向）を把握し、クロスセルやセット販売の戦略立案に役立てることができます。
データの集計対象
本レポートは、24時間前までに作成された注文データを対象としています。各指標の統計は、注文が作成された時点のタイムスタンプに基づいて記録されます。
項目定義
| 項目 | 説明 |
| 商品名 | 商品の名称。顧客が注文を行った後に商品名を変更した場合、レポートには変更後の商品名が表示されます。商品画像が未登録の場合、この欄の画像は空欄になります。 |
| 関連商品名 | 同一注文内で一緒に購入された商品。 例：顧客が商品A・B・Cを同時に購入した場合、A・B・Cは互いに関連商品として表示されます。 |
| 注文数 |
指定期間内に、商品Aと商品Bが同一注文内に含まれている回数。注文が作成された時点を基準としてカウントされます。 例
この場合、
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在庫切れアラート
在庫切れアラートレポートでは、残り在庫が15日分未満の商品を表示します。これにより、販売傾向に基づいて在庫切れの可能性を予測し、早期の在庫補充や販売戦略の見直しを行うことができます。
このレポートでは、過去28日間の販売実績をもとに、在庫切れリスクを推定します。対象となるのは、過去28日間に販売数が1以上の商品のみであり、平均販売速度をもとに在庫残存日数を算出します。
販売実績が少ない、または販売データが不足している場合には、ページ上で「データがありません」と表示されることがあります。
本レポートは24時間前のデータを基に表示され、時刻基準は GMT+8:00（北京時間） です。
例：2024年2月20日（GMT+8:00）の時点では、2024年2月19日（GMT+8:00）以前のデータを参照します。
項目定義
| 項目 | 説明 |
| 商品名 | 商品のタイトル。 |
| 仕入先 | 商品のブランド名。 |
| バリエーション仕様 | SKU（在庫管理単位）の仕様。例：赤 Lサイズ。 |
| 過去28日間の販売数量 | 過去28日間に販売された合計数量。注文内容の修正によって数量が減少した場合、販売数量がマイナスになることもあります。 |
| 分析対象日数 |
過去28日間のうち、販売実績があった日数。販売数が1以上の商品だけが分析対象になります。
例：2023年10月31日時点で最新データが10月30日分まで反映されているとします。 |
| 現在の在庫数量 | 現在の在庫にある商品の総数。 |
| 1日あたり平均販売数量 |
過去28日間の平均販売速度。 計算式： 1日あたり平均販売数量 = 過去28日間の販売数量 ÷ 分析対象日数 |
| 推定在庫残存日数 |
残りの在庫があと何日分販売可能かを推定した値。 計算式： 推定在庫残存日数 = 現在の在庫数量 ÷ 1日あたり平均販売数量 値がマイナスの場合は「0」と表示され、すでに在庫切れ状態を示します。すぐに補充が必要、またはオーバーセル対策（販売継続のための措置）を検討する必要があります。 |
商品変動レポート
商品変動とは、売上・セッション数・コンバージョン率の前日比が30%以上変動した商品を指します。このレポートでは、異常な増減を自動的に検出し、売れ筋商品の発見や販売戦略の改善に役立てることができます。レポートは「売上」「セッション」「コンバージョン率」の3つの観点から変動を分析します。
売上
このレポートでは、前日の売上が0より大きい商品のみが表示されます。
- 売上が大幅に増加している場合：新たな売れ筋商品の可能性があります。
- 売上が大幅に減少している場合：広告投下の強化、キャンペーンの実施、セット割引の提供などによる販促を検討できます。
指標の定義
| 指標 | 定義 |
| 前日の売上 | 選択した日付の前日における商品の売上金額。 注文内容の修正が行われた場合、売上がマイナスになることがあります。 |
| 当日の売上 | 選択した日付における商品の売上金額。 注文内容の修正が行われた場合、売上がマイナスになることがあります。 |
| 前日比増減率 | （当日の売上 − 前日の売上） ÷ 前日の売上 × 100% |
セッション
このレポートでは、前日のセッション数が0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：広告施策や露出強化の効果が出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：商品タイトルや説明文の最適化、外部プロモーションの強化などを検討してください。
指標の定義
| 指標 | 定義 |
| 前日のセッション数 | 選択した日付の前日における商品のセッション数。 |
| 当日のセッション数 | 選択した日付における商品のセッション数。 |
| 前日比増減率 | （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
このレポートでは、前日のコンバージョン率が0より大きい商品のみが表示されます。
- コンバージョン率が大幅に上昇している場合：価格設定や販売戦略の見直しが成功している可能性があります。
- コンバージョン率が大幅に低下している場合：クーポンや限定特典など、購入促進施策を検討してください。
指標の定義
| 指標 | 定義 |
| 前日のチェックアウト完了セッション数 | 選択した日付の前日に商品購入を完了したセッション数。 |
| 前日のコンバージョン率 | 前日のチェックアウト完了セッション数 ÷ 前日のセッション数 × 100% |
| 当日のチェックアウト完了セッション数 | 選択した日付に商品購入を完了したセッション数。 |
| 当日のコンバージョン率 | 当日のチェックアウト完了セッション数 ÷ 当日のセッション数 × 100% |
| 前日比増減率 | （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では、セッション数とコンバージョン率の関係を、国・地域、キャンペーン、デバイス種別、OS（オペレーティングシステム）などのさまざまな観点から視覚的に分析できます。これにより、流入経路の傾向や改善の機会を把握することが可能です。
確認方法：管理画面の 分析 ＞ レポート ＞ インサイト ＞ トラフィックインサイト から閲覧できます。
グラフの仕組み
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では2次元グラフを用い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。グラフ上の各ドットは、特定のデータポイントを示します。これにより、セッション数とコンバージョン率の相関関係を直感的に把握できます。
例：
- 左上 → セッション数は少ないが、コンバージョン率が高い → 流入を増やせば売上拡大の可能性があるセグメント
- 右下 → セッション数は多いが、コンバージョン率が低い → サイト体験や広告戦略に課題がある可能性
レポートの構成要素
| 項目 | 説明 |
| 日付範囲 | 「昨日」「過去7日間」「過去30日間」「過去90日間」などの期間を指定可能。データは前日までの最新情報を表示します。 |
| 国／地域 | 全地域または特定の国・地域ごとのデータを表示。 |
| キャンペーン | UTMパラメータに基づいてキャンペーンデータを分析します。以下の指標を利用可能：
|
| デバイス種別 | デスクトップ、モバイルなど、デバイス別にデータを分割して表示。 |
| オペレーティングシステム | Windows、iOS、Android など、OS別にデータを分割して表示。 |