Shopee 運営データ分析（Shopee ストアのバックエンドデータをどのように分析するか？）

Shopee ストアのバックエンドデータを分析するにはどうすればいいですか?

Shopee を使っていると、多くの人が問題に遭遇し、どこから始めればよいのか、どのように最適化すればよいのかがわかりません。このとき、ストアバックエンドのビジネス分析モジュールは、販売者が参照する必要がある基礎となります。

ビジネス分析モジュールには大量のデータがあります。以前、Wan Ye は、背景データを通じて問題のある製品を見つける方法についてお話ししました (クリックしてジャンプします)。この記事と合わせてその記事もお読みいただけます。

広告データや総合的なデータを分析できる必要があります。実際、多くのものは相互に関連しています。知識が深まるほど、ストアの運営が容易になり、より快適に過ごせるようになります。

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データの紹介

バックエンド データ センターで、「ビジネス分析」セクションをクリックして、次に示すように次のページに進みます。

このページには、ダッシュボード、製品、販売、マーケティング、チャット、ライブ ビデオ、FAQ の 7 つのセクションがあります。

ダッシュボードページ

ダッシュボード ページには、主要指標、製品ランキング、カテゴリ ランキングが含まれます。主要な指標では、店舗のトラフィックと注文の毎日の変化を確認できます。特別セールや広告効果をリアルタイムで追跡できます。データの比較を通じて異常を発見することができます。

推奨される使用方法:ダッシュボード ページで、注文タイプを「支払済み」に設定します。 4 つの主要指標を自由に選択してチャートを作成できます。ここで推奨される指標の組み合わせは、注文数と訪問者数です。

カテゴリランキング：二次カテゴリ商品の売上ランキング。たとえば、3C カテゴリでは、携帯電話ケースのほうが上位にランクされるのでしょうか、それともスクリーン プロテクターのほうが上位にランクされるのでしょうか。ここでランキングを見ることができます。

商品ランキング:さまざまな指標に従って商品を選択した後、ストア内の商品の順序を確認し、コンバージョン率の低い商品を最適化します。トラフィックが多く、コンバージョン率が低い製品も、タイムリーに最適化する必要があります。

製品ページ

---概要: ビジネス分析の製品ページで、「概要」をクリックし、データ期間として「過去 30 日間」を選択します (店舗の平均 1 日の注文数が 20 件を超える場合は、「過去 7 日間」を選択できます)。次に、次のインターフェイスまで下にスクロールします。

注：6つの指標のうち、20%↑または20%↓を超えるデータの増加または減少には特別な注意が必要です。

データが増加している商品の場合、ページビューと売上の両方が増加している場合は、リストを最適化する必要はありません。ページビューは増加しているのに売上が増加していない場合、最適化を検討する必要がある部分はタイトルまたは価格です（タイトルの関連性が低いか、価格が高い）。

データが減少している商品の場合、閲覧数と売上の両方が減少している場合は、まず画像に注目する必要があります。一連の最適化を行った後も製品データが改善されない場合は、製品を棚から削除することをお勧めします。

---パフォーマンス:ビジネス アナリティクスの製品ページで、「パフォーマンス」をクリックし、「過去 30 日間」を選択して、データをエクスポートします。テーブルをエクスポートすると、ストア内のすべての製品のさまざまな指標を確認できます。店舗訪問者数に基づいて上位 20 の製品をフィルタリングします。

店舗訪問者数に基づいて上位 20 製品を絞り込みました。計算の結果、これらの商品の平均直帰率は 51% であることがわかりました。上位 20 の商品のうち、直帰率が 51% 未満の場合は、これらの商品のリストを最適化する必要があります。

---製品診断:ビジネス分析の製品ページで、「製品診断」をクリックします。具体的な定義と最適化策は以下の通りです。

販売ページ

ここには、「概要」と「構造」の 2 つのセクションがあります。概要には、売上概要と指標の傾向が含まれます。売上概要: 訪問-注文-支払い、各リンクのコンバージョン分析。指標の傾向: 訪問-ショッピングカート-支払い、各リンクのコンバージョン分析。

構造: 製品分類構​​造、価格構造、購入者構造に関する詳細な統計があります。

マーケティングページ

ここでは、販売された合計数、合計注文数、売上高など、割引の対象となるすべての製品を確認できます。

では、このデータを表示する頻度をどのように調整すればよいのでしょうか?下の写真を見てみましょう。

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データの役割

事例:店舗への来店者数は増加したのに注文数は減少したのはなぜでしょうか?

他の要因が変わらなければ、訪問者数の増加に伴って注文数も増加するはずです。来場者数だけは増えているのに注文数が増えていない場合、どのように調整すればよいでしょうか？

具体的には、 13日午後8時の時点で訪問者数は増加しましたが、コンバージョン率は1％未満で、ショッピングカートへの追加のコンバージョン率は5.4％（通常は20％）、支払いのコンバージョン率は0.8％（通常は3％）でした。購入者は来店後に購入意欲が非常に低いことがわかります。

データの変更を確認し、製品モジュールに移動して問題のある製品を見つけます。訪問者数の増加には、広告や活動など、さまざまな理由があります。まず最初に言いたいのは、この製品の宣伝方法が正しいに違いないということです。そうでなければ、これほど多くの閲覧数を得ることはできないでしょう。

では、コンバージョン率が低い理由は何でしょうか?例えば、価格が購入者の期待に応えていない、タイトル画像が明確でない、商品の評価が悪すぎる、ストアが送料無料を提供していないなどです。今回例として挙げたストアでは、商品のコンバージョン率が低かった理由は価格が高すぎることでした。割引が設定された後、すべてのデータが正常に戻りました。

実際、バックグラウンド データの観察を通じて、いくつかの最適化手法を習得できます。

閲覧数が多く、カートに追加された数が多いにもかかわらず、注文のコンバージョン率が低い商品については、出品者に引き続きリストを最適化することをお勧めします。ただし、商品ビュー数が高いということは、メイン画像に問題がないことを証明している点には留意すべきです。リストを最適化するには、他の点をテストする必要があります。 (Shopee 販売者ツール: www.quxiapi.com)

販売ページの構造セクション、購入者の集中度、コンバージョン率の高い価格帯に注目してください。新製品を発売する際には、この価格帯に応じて製品を選択できます。広告をする際には、この価格帯の商品を宣伝することができます。この価格帯の製品は、パッケージ割引や追加割引も提供できるため、他の製品へのトラフィックを誘導できます。

店舗データについては以上です。店舗を運営する際には、データを活用して商品や店舗を分析する必要があります。最適化や広告を行う際には、良い結果が得られるように、それを裏付けるデータにも頼る必要があります。