顧客売上データ分析（日次売上データ分析がなぜ重要なのか？日次売上データを3次元で総合的に分析！）

日々の売上データ分析が重要なのはなぜですか?日々の売上データを3次元で総合的に分析！

電子商取引の波が世界中を席巻している現代では、オンラインストアが雨後の筍のように出現し、競争はますます激しくなっています。このような課題とチャンスに満ちた環境において、いかにして市場動向を理解し、消費者ニーズを掴み、販売実績を着実に伸ばしていくかが、すべての電子商取引事業者が直面しなければならない課題となっています。これらすべての鍵はデータ分析にあります。

データ分析は、電子商取引事業における中核的な競争優位性の 1 つです。日々の販売データを詳細にマイニングして分析することで、市場における製品のパフォーマンスを明らかにし、消費者の行動傾向を把握し、企業収益の動的な変化を把握することができます。これにより、マーケティング計画の有効性を評価し、製品ミックスを最適化し、顧客満足度を向上させることができるだけでなく、企業の意思決定を強力にサポートし、激しい市場競争において企業が無敵であり続けることを保証できます。

この記事では、注文データ分析、取引データ分析、利益分析など、複数の側面から電子商取引の日々の売上データ分析の方法とテクニックについて詳しく説明します。実際の事例を基に、データ分析ツールを使用して販売プロセスのあらゆる詳細を把握し、eコマース業務の科学的な意思決定の基盤を提供する方法を説明します。次に、eコマースデータ分析の世界に入り、データの背後にある謎を探り、eコマース運営を成功させる道を切り開きましょう。

売上データは企業の経営状況を直接反映するだけでなく、企業の意思決定の重要な基礎にもなります。市場における製品のパフォーマンス、消費者行動の傾向、企業収益の動的な変化を明らかにすることができます。販売データを注意深く分析し、それを市場の状況と組み合わせることで、事業者は自社のビジネスの強みと弱みを把握し、ビジネス戦略をタイムリーに調整し、ビジネス目標を達成するためのマーケティング計画を策定または最適化することができます。

電子商取引業務の分野では、日々の売上データの分析が特に重要であり、通常は以下の側面をカバーします。

• 注文データ分析:注文数量、注文サイズ、注文増加傾向、顧客リピート購入率の分析が含まれます。このデータにより、企業はプロモーション キャンペーンの効果を評価し、どの製品やサービスが最も人気があるのか​​、顧客のロイヤルティのレベルを把握することができます。

• 取引データ分析:取引データには、支払い方法、取引成功率、返金率、返品率などの主要な指標が含まれます。このデータを分析することで、企業は支払いプロセスを最適化し、取引の失敗や払い戻しを減らし、顧客満足度を向上させることができます。

• 利益分析:利益分析では、収益、コスト、利益率などの財務指標に重点が置かれます。利益の詳細な分析を通じて、企業は最も収益性の高い製品ラインを特定し、価格戦略を最適化し、全体的な収益性を向上させることができます。

電子商取引ストアの日常的な運営において、注文状況を監視することは、スムーズなビジネスプロセスを確保し、顧客満足度を向上させる鍵となります。注文ステータスは、顧客が注文を行った後のさまざまな段階での注文の進行状況を反映しており、さまざまな e コマース プラットフォームには独自のステータスの定義があります。 Taobao を例にとると、注文は支払い待ち、発送待ち、アフターサービス待ち、評価待ち、苦情待ちなど、さまざまな状態になる場合があります。これらの状態は、注文処理の各ステップで更新されます。

ある婦人服店を例にとると、店主は最近店の運営効率が低下していることに気づきました。問題を診断するために、店主は過去 7 日間の注文データを収集して分析しました。下の図に示す棒グラフは、支払い、出荷、販売を待っている注文の数が増加しており、店舗全体の運営に悪影響を及ぼしているという明らかな傾向を示しています。詳細な分析の結果、この現象の背後にはいくつかの理由があることがわかりました。顧客サービスと顧客間のコミュニケーションが不十分だったため、保留中の支払い注文をタイムリーに実際の売上に変換できませんでした。店舗内の人気商品の売上が急増し、在庫不足が発生し、配送速度に影響が出ました。配送が遅れたため、一部の顧客が返金を選択し、保留中の注文数が増加しました。

これらの課題に直面して、店舗はプロセスを最適化するために次の手順を実行できます。

1. 顧客サービスチームのフォローアップ業務を強化し、顧客とタイムリーにコミュニケーションを図り、支払い待ちの注文に特別割引を提供して顧客の購買意欲を高め、注文の完了を早めます。

2. 売上が急増している「売れ筋」商品については、午後4時の単一の配達時間から在庫を迅速に補充し、配達手配を調整します。毎日午前10時と午後4時の2回の配達。配送速度を上げるため。

3. 保留中の注文を処理する専任のカスタマー サービス スタッフを割り当てます。物流の遅延により返金を検討している顧客には、カスタマイズされた優先プランを提供して注文を維持するよう促し、これらの注文が優先的に処理され、発送されるようにします。

注文時間データ分析は、eコマース販売者が販売パターンに関する洞察を得て運用戦略を最適化するために使用する重要なアクティビティです。販売者は、1 日または 1 週間以内の注文データを詳細に分析することで、商品の販売ピーク期間を特定し、商品の出品、削除、プロモーションをより科学的に調整できます。

下図はFineBIを使用して作成した注文時間データ分析ダッシュボードで、時間、都市、業種などのフィルタリング条件を通じて注文販売動向を動的に表示します。生成された折れ線グラフにより、販売者は店舗のトラフィックと注文取引のピーク時間を直感的に確認できます。

これらのグラフを使用すると、販売者は、どの時間帯に店舗への来店数と売上がピークになるか、またどの時間帯が比較的少ないかを明確に把握できます。このような洞察により、販売者はターゲットを絞って商品の掲載時間を調整し、トラフィックのピーク時に新商品が潜在顧客の注目を集めることができるようになります。同時に、マーケティング効果と売上コンバージョンを最大化するために、トラフィックのピークに基づいてプロモーションや広告キャンペーンを計画することもできます。

注文支払額、つまり売上高は、電子商取引のパフォーマンスを測定するための重要な指標です。訪問者数、決済コンバージョン率、平均注文額を掛け合わせて算出されます。訪問者数は商品の表示量とクリック率によって決まり、検索での商品順位、価格、メイン画像のデザインと密接に関係しています。決済コンバージョン率は、商品のメイン画像、ストアのホームページ、商品詳細ページのレイアウト、プロモーション活動、顧客レビューなどの要素と密接に関連しており、訪問者に対する商品の魅力を反映しています。平均注文額は、各顧客または各注文の平均支出額を反映しており、製品の価格設定やプロモーション戦略と密接に関連しています。

電子商取引業務の中核は、取引を円滑にすることです。したがって、販売者は注文支払額の変化に細心の注意を払い、市場の状況に応じてタイムリーに販売戦略を調整する必要があります。図に示すように、ある店舗の注文支払額は特定の期間に減少しました。データ分析により、これが決済コンバージョン率の低下に関連していることが判明しました。次に、販売者は支払いコンバージョン率の低下の原因をさらに調査し、それに応じて運用戦略を最適化して支払いコンバージョン率を改善し、全体的な売上を増やす必要があります。

製品の販売構造、完売率、取引顧客構造などの重要な側面を注意深く分析することで、販売プロセスの欠陥を迅速に特定し、マーケティング計画の有効性を正確に評価して、販売実績とサービス レベルを効果的に向上させることができます。

商品販売構造分析とは、一定期間における販売量または売上高における各商品タイプの割合を分析することです。この分析により、運営チームは店舗の主な収入源を迅速に把握し、市場の需要に合わせて販売戦略を調整することができます。

下の図は、FineBI を使用して作成した 2022 年のオンライン ストアの売上ダッシュボードです。トレンドチャートでは、1 年間の売上データの変化傾向や前年比の変化を確認できます。売上高は予想目標には達していないものの、前年同期に比べると大幅に増加したと結論付けることができます。さらに、円グラフを使用してカテゴリの売上を視覚化することで、各カテゴリの売上シェアを直接確認できます。

この調査結果は、店舗がカテゴリー 5 の新製品の選択と棚への投入プロセスを加速し、そのような製品のマーケティング活動を強化することを優先するように導きます。これらのベストセラー商品に重点を置くことで、店舗は既存顧客のニーズを満たすだけでなく、より多くの潜在顧客を引き付けることができ、それによって売上の成長を促進し、ブランド認知度を高めることができます。

売り切れ率は、製品の販売実績を測定するための重要な指標です。これは、特定の期間内の製品の販売量と総購入量の比率を表し、製品の販売速度と市場での受け入れを反映します。売り切れ率を詳細に分析することで、販売プロセスにおける潜在的な問題が明らかになるだけでなく、販売者が適切な戦略をタイムリーに採用し、在庫管理を最適化できるように導くことができます。

下の図は、FineBI を使って作成した、あるブランド衣料品店の 3 月の売上進捗状況を視覚化したチャートです。このチャートにより、さまざまな種類の商品の売上を詳細に把握できます。さらに、商品ごとの累計販売数や完売率を算出し、棒グラフで可視化することで、店舗側は商品ごとの販売実績を直感的に評価することができます。

分析結果によると、この店舗の子供服の売り切れ率は比較的高く、これらの商品が市場の消費者に暖かく歓迎されており、市場の需要を満たすためにタイムリーに補充する必要があることを示しています。一方、トップスの完売率は平凡であり、在庫の滞留を回避し、資本回転率を加速させるためには、プロモーション活動を強化して売上を刺激する必要があるかもしれないことを示唆している。

電子商取引ストアの運営において、販売者は商品が売上にどの程度貢献しているかを注意深く分析する必要があります。同時に、顧客グループの購買行動も同様に重要です。新規顧客の引き込み率、つまり1回の取引あたりの平均購入商品数が、平均注文額を上げる鍵となります。既存顧客の再購入率、つまり再度購入する既存顧客の割合は、ブランドロイヤルティを測る重要な指標です。

下の図は、FineBIを使用して作成した、2022年1月から12月までの衣料品店の売上データ分析ダッシュボードです。この 2 か月間の売上ソースを分析すると、新規顧客と比較して、既存顧客の方が売上に大きく貢献していることがわかります。

したがって、店舗は戦略を調整し、新規顧客向けのトラフィック パッケージを最適化し、既存顧客向けの割引を増やして、新規顧客を引き付け、既存顧客を維持して売上成長を促進する必要があります。

電子商取引事業の最終的な目標は利益を最大化することであり、利益はその有効性を測る重要な指標です。利益の変化に影響を与える要因を注意深く分析することで、オンライン ストアは継続的に運用戦略を最適化し、利益率を向上させ、ビジネス価値をより高めることができます。

利益分析は次の 3 つのレベルで実行できます。

（１）売上総利益と売上総利益率

売上総利益は売上高から売上費用を差し引いたもので、売上総利益率は売上総利益を売上高で割った割合です。この指標は、販売コストをカバーした後に、他の運営費を支払い、最終利益を生み出すために利用できる資金がいくらあるかを示します。粗利益率のレベルは、オンライン ストアの利益の基盤と潜在的な余地を直接反映します。

（２）純利益及び純利益率

純利益は、企業の総収益からすべてのコストと経費を差し引いた後の利益であり、純利益率は純利益と総収益の比率です。この指標は、一定期間にわたる企業の収益性を測定します。純利益率の変化を分析することで、企業は収益性を高めるための業務管理の改善余地を特定できます。

（３）費用利益率

費用対利益率は、純利益と総費用および経費の比率です。企業の収益をさまざまなコストや費用から総合的に評価し、コストを投入した後に企業が獲得できる利益のレベルを反映します。コスト利益率が高いということは、その企業がコスト管理と収益性に優れていることを示しています。

下の図は、FineBI を使用して作成したカテゴリの粗利益構造と傾向分析コンポーネントです。このコンポーネントは、さまざまなカテゴリの粗利益状況を直感的に表示し、店舗の在庫管理や購入計画の調整にデータサポートを提供します。

電子商取引の運営においては、商品の粗利益率を詳細に分析することが重要です。オンラインストアには通常、トラフィックを生成する商品、売れ筋商品、利益を生み出す商品など、さまざまな種類の商品があり、それぞれが異なる役割を果たします。トラフィックを生み出す製品は、より低い価格で顧客を引き付けます。粗利益率は高くなく、時には損失を出すこともありますが、主な機能はトラフィックを誘致することです。売れ筋商品は、市場の需要に基づいて発売される人気商品であり、一般的に妥当な粗利益率を誇ります。収益性の高い商品は、オンライン ストア全体の収益性を確保するように設計されているため、粗利益率が高くなります。

個々の商品の粗利益率と、それらがオンライン ストア全体の粗利益に占める割合を分析することで、運営者はより適切な価格戦略を策定し、商品構成を最適化して、オンライン ストアの収益性を向上させることができます。

電子商取引事業の核心は利益分析にあり、純利益の変動や総コストの構成を注意深く検討する必要があります。純利益の増減は、主に総収益と総コストという 2 つの要因によって影響を受けます。利益の最大化という目標を達成するために、オンラインストアは収益を増やしながらコストを抑制する、つまり「収益を増やして支出を減らす」という戦略を採用する必要があります。通常、運用担当者は全体的なコストを削減することで利益を増加させます。

オンライン ストアの総コストに影響を与える主な要因は次のとおりです。

• 人件費:オンライン ストアが運営中に従業員を雇うために支払う直接費用と間接費用の合計を指します。
• 固定費：固定費とも呼ばれ、一定期間および一定範囲の事業量内では、事業量の変動に関係なく基本的に変わらない費用を指します。オンラインストアの場合、固定費には主にサイトのレンタル料、オフィス費用、水道代、電気代などが含まれます。
• マーケティングコスト: マーケティング活動を実行するために支払われる直接コストと間接コストの合計を指します。オンラインストアの場合、マーケティングコストには主にプロモーションコスト、材料費、ギフトコストが含まれます。
• 商品原価:販売原価とも呼ばれ、総コストの主要な構成要素の 1 つであり、商品の販売に関連する費用の合計を指します。オンラインストアの場合、製品コストには通常、購入コスト、梱包コスト、物流コストが含まれます。
• 返品・交換損益：返品や交換により発生した諸費用の合計額を指します。オンラインストアを運営すると、必然的にアフターセールスの注文が発生しますが、アフターセールスの注文処理にかかるコストはオンラインストアにとって損失となります。オンラインストアの場合、返品や交換には通常、販売者の送料と購入者の送料の補償が含まれます。
• 売れ残り損益：売れ残った商品の取り扱いによって生じた損失と各種費用の合計を指します。市場の需要の変化により、オンラインストアでは売れ行きの悪い商品を低価格で販売する必要があります。売れ残った商品の価格は、通常、商品の原価よりも低いため、損失が発生します。オンラインストアの場合、売れ残った商品から生じる損益は、一般的に、売れ残った商品の原価から売れ残った商品の処理による収入を差し引いた金額になります。
• プラットフォーム控除手数料:これは、オンラインストアの売上に基づいて電子商取引プラットフォームによって請求される手数料の一定割合を指します。ただし、Taobao などの一部のプラットフォームではこの手数料が請求されないことに注意してください。

オンラインストアの全体的な利益を分析する場合、運営者はさまざまなコストに応じて利益を分割し、コスト構造の変化と利益に影響を与える要因を慎重に分析できます。そして、分析結果に基づいて経営を強化し、オンラインストアの収益性を向上させます。

下図はFineBIを使用して作成した、あるブランド衣料品店の営業分析ダッシュボードです。 2023年12月から2024年6月までの店舗の利益の内訳を示します。このダッシュボードを通じて、店舗の売上と利益の変化する傾向を直感的に理解できます。

この記事では、日々の売上データ分析の重要性と、電子商取引業務におけるその実践的な応用について詳しく説明します。注文状況、注文時間、支払い金額の分析から、商品の販売構造、売り切れ率、取引顧客構造の詳細な調査、利益の包括的な分析まで、各ステップは、eコマース事業者に貴重な洞察と行動ガイドを提供します。

これらの重要なデータを継続的に追跡および分析することで、電子商取引企業は市場動向をより正確に把握し、在庫管理を最適化し、顧客サービスの品質を向上させ、より効率的なマーケティング戦略を開発することができます。さらに、この記事では、データ分析ツールの実際の事例と応用を通じて、複雑なデータをシンプルで直感的な洞察に変換し、意思決定者が迅速かつ情報に基づいたビジネス上の意思決定を行えるようにする方法をさらに詳しく説明しています。