ショップをさらに拡大したい、売上をもっと上げたいと思ったときに、現在のショップの状況を知り対策を練ることはとても重要です。

「マーケティングオートメーション」や「データサイエンティスト」などの言葉も最近では多く聞かれ、分析の重要性は周知の事実になっていますよね。

でも、分析という言葉自体に苦手意識があったり、おもに商品作りに力を入れて今まで分析に触れたことのない方にとっては「どうすればいいの?」と疑問に思う方も少なくないでしょう。

難しい印象があるデータ分析ですが、しっかりステップを踏んで行えば誰でもできます。

BASEでは2019年8月にデータページをリニューアルしてより使いやすくなりました。

初心者の方も、すでに分析を行なっている方もデータ分析のステップをあらためて確認し、効果的な施策立案に役立ててみてください。


📝追加情報 [2019/9/17]
BASEのデータページに新たに3つのデータが追加されました!
「平均注文単価」「注文者数(新規・リピーター)」「商品別閲覧数」です。
どれもショップの分析指標として重要なデータですので、ぜひご活用ください。


 

 

「分析」ってなに?

分析とは何か、ここで今一度振り返ってみましょう。

 

分析

「戦略やマーケティングに役立つ情報を導き出すために、事象をいくつかの要素に分けて、その要素や構成などを細かくはっきりさせること」

 

全体だけで見るのではなく、データをそれぞれ細分化する必要があることがわかりますね。

データ分析はただ数字を眺めて終わるのではなく、そこから気づきを得て対策を考えなければ意味がありません。

もし「売上が低下している」という事実があったとして、それだけで「商品が飽きられているからだ」と原因を決めつけてすぐ対策にうつるのは危険です。

重要なのは「本当に商品が飽きられたことが原因なの?」と分析することです。

データを細かくみていくと、「Instagramの投稿が減っていることでショップにくるお客様が大幅に減っていた」「売れ筋商品の説明文を変更したことでカートに追加されなくなった」など全体からは推測できなかった要因が隠れているかもしれません。

それらの要因が売上が戻るもっとも最短な対策である可能性が高いため、データ分析はとても効果があります。

 

データ分析初歩!必要な4つのステップ

実際にどうデータをみていけばいいのか、かんたんに行えるステップをみていきましょう。

 

STEP.1 目標を決めよう

まず重要なのは、具体的な数値と達成するまでの期間を考え、目標を決めることです。
一見当たり前のことのように感じますが、実際に具体的に考えられているショップは一部かもしれません。

ショップで何をいちばんに実現したいのかを考えましょう。
売上アップであったり、お客様を増やすことであったり……ショップによってさまざまですよね。

売上アップであれば「あと3ヶ月で月の売上を100万円にする」、お客様を増やすことであれば「来月はInstagramのフォロワーを100人増やす」といった具体的な数値と期間を定めます。

STEP.2 原因を予測しよう

分析は「結果」と「原因」との関係性を意識しながらする必要があります。
「売上が減っているという結果に対しての原因を調べている」など、今どの結果に対しての原因を探る分析を行なっているのかを意識しないとほかの結果に目移りして本来の分析が進まないことがあります。

また、結果に対しての原因を先にいくつか予測してみることが大切です。
そのような予測を「仮説を立てる」と言いますね。

売上が減っているのは……

 季節が移って、季節ものが足りなくなっているのかな?

 Instagramからきているお客さんが減っているのかな?

 そういえば最近売り切れの商品が増えたけどその影響かな?

など、思いつく原因を書き出してみましょう。

STEP.3 必要なデータを選定しよう

より多くのデータを使って行った分析のほうが、よい分析結果が得られると思いますか?

かなり高度な分析に慣れていれば得られるかもしれませんが、まずは目的に合わせて必要なデータだけを扱うことが重要です。

分析するデータの種類が多すぎると、不要なデータが入っていたり、見るデータ量が過剰になり時間を無駄に使ってしまったり、間違えやすくなり誤った解釈のまま進んでしまったりすることがあります。

原因だと思う仮説の中の一つに照準を合わせて、それを証明するために必要なデータの選定を行いましょう。

STEP.4 データを見比べよう

データが選定できたら比較していきます。
比較するさいには、おもに3つの方法が使えます。

 

時系列で比較する

前月との比較、前年同月との比較など、同じデータを時間で見比べます。
ある時点だけ突然大幅な変動などがないかを見ます。

 

データを分割して比較する

1つのデータを分けて見比べます。

たとえば、売上が減っているとき「どのデバイスの売上が減っているんだろう?」とパソコンやスマホなど分けてみることで気づきを得ます。

 

データごとに比較する

異なるデータの結果を見比べます。

売上が減った原因の仮説である「Instagramからきているお客さんが減っているのかな?」を分析するために、売上が減った時期のInstagramからの流入数のデータを確認します。

流入数が減っていれば、その時期のInstagramの投稿数など状況を確認します。

 

BASEのデータページを使って分析してみよう

BASEでショップを運用されている方は、BASEのデータページを活用するのがもっともかんたんです。

データページは2019年8月にリニューアルされ、その時点で10のデータを確認することができました。
また、2019年9月17日に🆕マークがついているデータを新たに追加し、現在は以下の13のデータを確認いただけます。

  • 売上金額
  • 注文数
  • 商品別注文点数
  • 🆕平均注文単価
  • 🆕注文者数(新規・リピーター)
  • Webショップ閲覧数(PV)
  • 🆕商品別閲覧数
  • SNS経由の流入数(Webのみ)
  • アプリショップ閲覧数(SV)
  • フォロワー数
  • お気に入り数
  • 商品別お気に入り数
  • 総合ショップランキング

BASEでは Google Analytics 設定 Appなどほかの分析ツールでも分析できますが、前項のSTEP.3でもお伝えしたように、データを絞りこんだ方が分析しやすい場合があるので、BASEのデータページでまずは分析してみて、より高度な分析を行いたいタイミングでほかの分析ツールを利用するのがいいかもしれません。

前項のステップでBASEのデータページを活用し、ショップのさらなる拡大にぜひお役立てください!

Google Analytics の活用方法については以下の記事をご覧ください。

ネットショップのアクセス解析の第一歩!Googleアナリティクス用語まとめ【基本編】

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