オンラインストアの統計にアクセスする方法

「オンラインストア」タブに移動します。レポート期間は、日別と月別の 2 つです。

日次統計には過去 30 日間のデータが含まれ、月次統計には過去 12 か月のデータが含まれます。

このタブでは、過去 30 日間のデータが要約されています。総売上高、総注文数、平均注文額 (中央値)、コンバージョン (注文数をセッション数で割った値)、デバイス統計 (デスクトップとモバイル訪問）、リピート購入率。

そこでは、過去の日/月の上昇傾向と下降傾向をパーセンテージで表示することもできます.

ここでは、注文数(合計注文数)とすべての注文の合計量(総売上高)をインタラクティブな図の形式で表示できます。便宜上、月次ビューと日次ビューを切り替えることができます。

最も売れている商品 は、さまざまな商品の総売上高を降順で報告したものです。

ほとんどの閲覧アイテム は、製品カードが受け取った合計ビューの降順でのレポートです。このレポートは、売れ筋商品に関するデータと組み合わせることで、需要のある商品と、それらがどれだけの価値をもたらすかを判断するのに役立ちます。

チャネル効率グラフと上位都市グラフでは、最も人気のある移行ソースと購入者の都市を特定できます。

ABC分析は、重要性と売上への影響に応じて製品を分類できる方法です。統計の上位注文項目に移動し、「ABC分析」オプションをオンにします。

製品は、赤（売上の約80%）、黄（売上の約15%）、青（売上の約5%）の3つのグループに分けられます。分析結果は、店舗の全体的な収益に最も貢献し、品揃えの計画に役立つ製品を強調しています。

XYZ分析とは、売れ筋商品を、需要の変動が少ない商品（X）、需要の変動がある程度ある商品（Y）、需要の変動が大きい商品（Z）に分類する分析です。このメソッドは、製品の販売頻度が平均値からどれだけずれているかを示します。

ABC-XYZサマリーテーブルを使用すると、年間を通じて需要の変動を確認できます。たとえば、夏にソフトドリンクがよく売れている場合、1月に同じ需要が見られることを期待するべきではありません。この製品は、売上高の平均割合と需要の変動であるBYカテゴリに分類され、中程度の信頼性を持つ製品となっています。

XYZ 分析は、同様のあまり目立たない変動を特定し、ボラティリティを減らし、データ駆動型のビジネスの開発に役立ちます。