EC運営のための店舗データ分析（ECデータ分析のやり方がわからず、ビジネスの成長ポイントが見つからないという方のために、この記事ではECの爆発ポイントの見つけ方を解説します）

電子商取引のデータ分析方法がわからず、ビジネスの成長ポイントを見つけられない場合は、この記事で電子商取引の爆発ポイントを見つける方法を説明します。

トラフィックがピークに達し、消費者の選択肢が広がる時代では、電子商取引はもはや単一の電子商取引プラットフォームに限定されず、当然、電子商取引分析も単一のプラットフォームのデータだけに焦点を当てることはできません。

単一のプラットフォームからのデータのみが必要な場合は、Taobao の公式プラットフォーム Business Advisor、ByteDance の公式プラットフォーム Douyin E-Commerce Compass、Alimama、Bytedance で十分です。各プラットフォームのデータの使用方法について詳しく学ぶ必要があります。

複数のプラットフォームに携わり、業界データ、ビジネスデータ、eコマースデータの分析ニーズがあり、データ分析を活用してビジネスを強化し、成長ポイントを見つけたい場合は、BIツールを学ぶ必要があります。

今日の電子商取引分析には、Taobaoデータ、Baiduインデックスデータ、Magic Mirrorマーケットインテリジェンスなどの業界データ、Wangdiantong、ERP、OAなどの業務システムデータ、そしてもちろんTaobao、Douyin、JD.comなどの主要な電子商取引チャネルのデータなど、多くのソースからのデータが必要です。通常の方法は、手動でダウンロードし、オペレーターを見つけて半日かけてさまざまなプラットフォームからデータをダウンロードし、分析して整理することですが、これは非効率的でエラー率も高くなります。

優れたBIツールは、完全自動のデータ取得を実現でき、使用される主な手段はRPA+APIです。 RPAはロボットであることがわかります。たとえば、提供された製品と競合他社の ID リストに従って、Business Advisor プラットフォームの競合製品分析にアクセスし、分析レポートをダウンロードして月ごとの計算を実行するなどの指示を与えます。 30 分以内に必要なデータを提供します。ロボットは 100% の精度で継続的に動作でき、クローラーよりも安全であるため、店舗が閉鎖されることはありません。

同じデータでもプラットフォームによって名前が異なります。たとえば、「ストア名」フィールドの場合、一部のプラットフォームでは「プロモーション チャネル名」と呼ばれていますが、これはまったく一致しません。 Fine BI は、同じ意味だが命名方法が異なるフィールドを関連付けて統合し、配信分析用のビジネス テーマ パッケージを出力できます。

最初の 2 つの問題は、 FineBI自体の機能に頼ることで解決されます。ここでのデータ分析は、本当に学ぶ必要があるものです。以下では、運用監視シナリオの事例を紹介します。

背景:電子商取引会社は、日常業務において、豊富な業務スキルと市場ルールを含む大量の業務データを生成します。ステートメントやレポートを介した従来の分析方法では、1 回限りの分析しか実行できず、継続的な監視を行うことはできません。これは時間がかかり、労力がかかり、タイミングが悪く、エラーが発生しやすくなります。そこで、データのクリーニングと監視分析に BI を使用することを選択しました。

分析のアイデア:日次、月次、年次のディメンションを通じて、3 つのリンクされた運用監視プラットフォームを作成します。コンポーネントをリンクできるだけでなく、テンプレートをジャンプして持続可能な運用監視プラットフォームを構築することもできます。

具体的な分析プロセス:

①事業概要

視覚化形式:ダッシュボード + テキストチャート

注目すべき主な指標：売上高（前年比、前月比、完了率）、粗利益（前年比、前月比、完了率、粗利益率）、注文件数、顧客数、平均注文額、連動率など。

2018年12月30日時点の累計売上高を例にとると、売上高29,000元の達成率は95％を超え、前年比、前月比ともに大幅に増加しましたが、粗利益は610元にとどまり、達成率は20％未満で、前年比、前月比の伸びも大幅に低下しました。業績概要から、割引額（6,000元）とマイナス粗利益（マイナス3,000元）が大きすぎることがわかりました。年末の大きなプロモーションにより粗利益が減少したことが主な原因と考えられます。

② 地域別パフォーマンス分析：

視覚化形式:マップ

注目すべき主な指標:売上高、粗利益率、業績分布、地域マネージャーの業績ランキングなど。

2018年12月30日の1日累計を例にとると、まずその日は西南地域での売上がなく、華北地域の売上が1.1万元で最も高く、前年比187.9%増で、そのうち河北省が70.1%と最も大きな割合を占めていることがわかります。パフォーマンスの概要から、粗利益が低く、マイナスの粗利益が高いことがわかります。地図から、華東地区の粗利益は-1,300元であり、マイナス粗利益は全体のマイナス粗利益の半分近くであることがわかります。中国東部地域の営業担当者は、年末の目標を達成するために価格を下げて販売を促進する可能性があります。

③最近の日/月/年のパフォーマンス傾向:

視覚化形式:折れ線グラフ、棒グラフ

注目すべき主な指標:売上、顧客フロー、平均顧客支出、リンク率など。

2018年12月30日を例にとると、その日の売上は平均を上回りましたが、粗利益は平均を下回りました。主な理由は、粗利益のマイナスが平均よりはるかに高かったことです。この日の乗客数は過去 30 日間で最大でしたが、顧客の平均支出額は平均を大幅に下回りました。これはプロモーションによるものと考えられます。当日返品率は6%と高くなく、平均を大きく下回っています。

④受注・顧客分析：

視覚化形式:円グラフ、棒グラフ

注目すべき主な指標：郵送方法の割合、売上高上位 10 社の顧客の割合など。

2018年12月30日を例にとると、当日の売上高の38.3％は500～1000元の商品で、注文の半分以上は普通郵便で発送され、その中で最も多くの売上と注文があったのは消費者でした。上位10位のほとんどは消費者で、支出額が最も多いのは法人タイプのHong Qiangです。

⑤メンバー分析：

視覚化: RFM モデル、ボストン マトリックス、円グラフ、グループ テーブル

注目すべき主な指標:顧客あたりの平均売上、会員売上など。

a) RFM分析:

長方形のツリー図には各 RFM カテゴリのユーザー数と割合が表示され、円グラフには各カテゴリの売上と割合が表示され、棒グラフには各カテゴリの平均顧客支出のランキングが表示されます。

下の図から、一般継続顧客数が 21.1% と最も多いことがわかります。重要な継続顧客の売上高が最も高く、約30％を占めています。顧客一人当たりの平均売上高が最も高いのは、重要な継続顧客と重要な価値顧客で、それぞれ 40,000 元と 39,000 元です。

b) 価格感度分析:

ボストンマトリックスは、価格に対する顧客の感度を分析するために使用され（バブルの大きさは売上高を示します）、円グラフは各象限の売上高と会員数を示します。象限 1: 割引率が高く価格が高い 象限 2: 割引率が低く価格が高い 象限 3: 割引率が高く価格が安い 象限 4: 割引率が低く価格が安い

下の図を見ると、第 2 象限の会員数が最も多く、約 40% を占め、売上高も 50% 以上を占めていることがわかります。第 1 象限は会員数の 22.4%、売上高の 25.8% で 2 位です。これら 2 つの象限に共通する特徴は、高価格の商品に対して鈍感であることです。違いは、第 1 象限は割引商品を好むのに対し、第 2 象限は割引に敏感ではないことです。営業担当者は顧客特性に基づいて独自の販売戦略を立てることができます。

c) メンバーの特徴の詳細:グループ化テーブルにはメンバーの主な特徴が表示され、上記の分析結果に基づいて必要なメンバーを直接選別できます。

⑥カテゴリー分析：

視覚化形式:長方形グラフ、円グラフ、表

注目すべき主な指標：売上高、販売量、粗利益率、返品率など。

各カテゴリーのパフォーマンス分布は長方形のツリー図で表示され、各カテゴリーの売上率は円グラフで表示され、グループ テーブルには売上と返品数で上位 10 位の製品が表示されます。 2018年12月30日までの累計売上高を例にとると、事務用品の売上高が1万2000元（42.6％）で最も高く、そのうち家電製品が事務用品の59.6％を占め最も高かった。売上高トップ2製品はフーバーの電子レンジとサムスンの信号ブースターで、それぞれ4,313元と3,189元で売れた。返品された商品は3点あり、返品率は100%でした。

⑦分析とまとめ

2018年は販売数が500万個を超え、目標達成率は92.6％となりました。近年、売上高は年々増加傾向にあるものの、粗利赤字や返品率も年々増加傾向にあります。企業は具体的な原因を見つけ出し、業務を改善することに注意を払う必要がある。

華東・中南米地域の売上シェアが50％以上を占めており、地域分布が偏っているため、他地域でのシェア拡大が必要です。売上の半分以上は個人消費者によるもので、売上はさまざまなカテゴリーに均等に分配されています。

各年の月別データを見ると、1月～4月と7月の売上が比較的低いことがわかります。その理由をさらに分析する必要がある。これらの月の売上を向上することで、年間売上を大幅に増加させることができます。

重要な継続顧客を呼び戻すことは、売上を伸ばすための良い選択です。なぜなら、このタイプの顧客は総売上高と平均顧客支出が最も高く、重要な継続顧客のほとんどは第 1 象限と第 2 象限にあり、価格にあまり敏感ではないからです。

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