EC業務データ分析（ECデータをどう分析するか？EC業務で毎日見るべき基礎データ5つ）

電子商取引データを分析するにはどうすればいいですか?電子商取引事業者が毎日確認すべき5つの基本データ

電子商取引ストアの運営には、ユーザーの行動、取引記録、在庫情報など、大量のデータが関係します。電子商取引データ分析を効果的に実行するにはどうすればよいでしょうか。

店舗運営を正確に評価し、運営成果を効果的に改善するために、eコマース事業者はどのようなデータを毎日確認する必要があるのでしょうか。

この記事では、データ分析の基本的なロジックに基づいて、電子商取引で注目すべき 5 つの点を整理します。

1.店舗運営データを見る

2. 製品販売データを見る

3. 運用とプロモーションのデータを見る

4. 業界市場を見る

5. 競合店の行動を観察する

電子商取引事業者は、これら 5 つの側面に基づいて、自社の電子商取引ストアのデータ ダッシュボードを整理できます。毎朝仕事を始める前にデータを確認することで、自分の店舗の状況を明確に把握できるだけでなく、市場の状況をタイムリーに観察し、ホットスポットを把握することができます。 （この記事の掲示板は九樹雲を使用しています）

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店舗全体の視点から営業データを分析し、店舗全体の営業状況を明確に把握する

1. 店舗販売実績：

• 粗利益
• 粗利益率
• 注文数量
• 総流通総額
• 売上高
• 平均注文額

2. 店舗トラフィックパフォーマンス

• 暴露
• クリック
• 訪問者数（ユニーク訪問者数 UV、ページ訪問者数 PV）
• 直帰率
• 平均閲覧時間
• カートに追加する
• 訪問-カートに追加-注文コンバージョン率

3. 運営コストと経費

• マーケティング費用 – プロモーション費用
• 運営コスト - 人件費など
• 手動元帳 - その他の運営費など

一般的に、重点を置くことが推奨されるディメンションは次のとおりです。

1. 取引金額、購入者数、平均注文額、取引商品

取引額は、電子商取引のパフォーマンスを最も直接的に表す指標です。購入者数は、製品を購入する独立した消費者の数を示しており、店舗が新規顧客を引き付け、既存の顧客を維持する能力を理解するのに役立ちます。平均注文額は、顧客の購買力と製品の価格戦略が合理的かどうかを測定するのに役立ちます。取引商品は、商人が消費者の嗜好を理解し、市場の動向を予測するのに役立ちます。

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2. 取引額の推移

取引額の推移を分析することで、市場の需給や消費者行動、価格変動などの情報を反映させることができます。例えば、年間の取引額の傾向を分析することで、店舗の売上のピークシーズンと閑散期を予測することができます。四半期ごとの取引額の動向を分析することで、気温が取引額に与える影響を観察することができます。

取引額の変動傾向分析により、取引額が異常に高い時期や低い時期を素早く特定し、原因を究明して効果的な運用方法を見出すことも可能です。

3. カートに追加率の傾向

カートに追加率は、ユーザーの製品への関心を測る重要な指標です。カートに追加率の傾向に注目すると、プロモーションやページが異常かどうかをタイムリーに把握するのに役立ちます。

4. 訪問者の追加購入コンバージョンファネル

訪問者による購入への追加コンバージョンは、ショッピング プロセス中の顧客の行動パターンを販売者が理解するのに役立ちます。ファネル モデルを通じてこのプロセスを測定すると、異常なコンバージョン リンクを迅速に特定し、コンバージョン率を向上させるための的を絞った対策を講じることができます。

主に商品の種類を分析し、どの商品がよく売れるのか？どの製品のコンバージョン率が高いですか?どの製品の関連率が高いですか?

総製品指標: SKU 数、SPU、オンライン SPU、e コマース製品売上、e コマース製品在庫

製品優位性指標：主に独占製品からの収益の割合

ブランド在庫指標：ブランド数、オンラインブランド数など。

棚上:棚上の製品の SKU 数、棚上の製品の SPU 数、オンラインの棚上の製品の SPU 数、棚上の製品数、オンラインの棚上の製品数が含まれます。

初回発売:初めて棚に並べられた製品の数と、初めてオンラインで並べられた製品の数が含まれます。

1. 店舗の商品数、商品カテゴリー、商品カテゴリー別の売上、販売数量比率

2. 店舗で最も売れている SKU と、過去 7 日間の売上成長率。

3. 物品の共同購入

ショッピング バスケット分析モデルを使用して、ユーザーが一緒に購入する可能性が高い製品を分析し、一致する購入の推奨を行って平均注文額を増加させます。

4. 店舗商品価格セグメントの構築

ボストン マトリックスを使用して店舗商品を分析します。右上の象限は売上の増加に重点を置き、左上の象限はコスト管理に重点を置き、右下の象限は在庫のバックログの解決に重点を置き、左下の象限は投資の削減と処理の最適化に重点を置きます。

店舗プロモーションは、店舗の知名度、ブランドイメージ、販売実績に直接関係します。

マーケティング活動指標:新規訪問者、新規登録、総訪問数、注文数、活動注文変換率、投資収益率 (ROI) など。

広告指標:新規訪問者、新規登録、総訪問数、注文数、UV 注文変換率、広告投資収益率など。

1. 全体的なプロモーション効果データと傾向: 総コスト、表示回数、クリック数、カートへの追加数

2. 店舗全体のトラフィックソース

3. キーワードプロモーション効果

4. 単一製品プロモーションのコストと効果

業界メディア、eコマースプラットフォームのバックエンドデータ、RPAツールを通じて業界動向を観察し、データを取得します。

• 業界の市場動向、上昇または下降を監視する
• 業界の検索用語の変化、最近のホットワードの有無、ホットワードの順位

• 業界商品ランキング、急に人気が出る商品ってあるんですか？

競合店やサードパーティプラットフォームの背景データなどに注目することで、

• 競合店が全体の価格帯を調整しているか、競合商品の価格を調整しているか、販促活動を行っているか
• 競合店のプロモーションチャネルにはキーワード訪問者が何人いるか、クリック価格はいくらか、取引額はいくらか、自社製品と比較して不足しているキーワードを見つけ出す
• トラフィック チャネルからの訪問者数。検索、推奨、アクティビティ、コンテンツ、支払いなどのさまざまなチャネルからの訪問者数を観察

以上がeコマースデータ分析の内容です。この記事のダッシュボードはJiusuyunから提供されたものです。

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