ecom-analytics

Eコマース分析

概要

Eコマース分析では、トラフィック、コンバージョン、収益の各側面からオンラインストアのパフォーマンスを測定します。このスキルでは、GA4のEコマーストラッキングの設定、ファネル分析、主要指標の解釈を取り上げ、ストアのパフォーマンスが高い、または低い理由を診断します。

フレームワーク

IRON LAW: Diagnose by Funnel Stage, Not by Symptom

"Sales are down" is a symptom, not a diagnosis. Decompose into funnel stages:
Traffic × Conversion Rate × AOV = Revenue

If revenue drops 20%, is it because traffic dropped (acquisition problem),
conversion dropped (UX/pricing problem), or AOV dropped (product mix problem)?
Each requires a completely different fix.

Eコマースのファネルと主要指標

段階	指標	分かること
獲得	セッション数、ユーザー数、トラフィックソース、CPC、CAC	十分な訪問者を獲得できていますか？どこからですか？コストはいくらですか？
エンゲージメント	セッションあたりのページ数、サイト滞在時間、直帰率、商品閲覧数	訪問者は関心を持っていますか？商品を見て回っていますか？
コンバージョン	カート追加率、チェックアウト開始率、購入コンバージョン率	ファネルのどの段階で離脱していますか？
収益	収益、AOV、注文あたりの商品数、セッションあたりの収益	どれくらい購入していますか？商品構成は健全ですか？
リテンション	リピート購入率、購入頻度、顧客生涯価値	再び購入していますか？

GA4のEコマースイベント

イベント	トリガー	主なパラメーター
view_item	商品ページの表示	item_id, item_name, price, category
add_to_cart	カートに追加のクリック	items array, value, currency
begin_checkout	チェックアウトの開始	items, value, coupon
add_payment_info	支払い情報の入力	payment_type
purchase	注文の完了	transaction_id, value, tax, shipping, items

診断フレームワーク

フェーズ1：トラフィックの確認

• 前の期間と比べて、全体のトラフィックは増加、減少、横ばいのどれですか？
• どのチャネルに変化がありましたか？（オーガニック、有料、ソーシャル、ダイレクト、リファラル）
• トラフィックの質は低下していますか？（ソース別の直帰率、セッションあたりのページ数）

フェーズ2：コンバージョンの確認

• ファネルで最も大きな離脱が起きているのはどこですか？
• 比較：閲覧 → カート追加 → チェックアウト → 購入
• 業界のコンバージョン率ベンチマーク：全体で1～3％、カート追加率で5～10％

フェーズ3：収益の確認

• AOVの推移：上昇（アップセルが機能）していますか、それとも低下（値引きで価値が損なわれている）していますか？
• 商品構成：収益は利益率の低い商品へと移行していますか？
• セッションあたりの収益：最重要指標（トラフィックの質 × コンバージョン × AOV）

フェーズ4：リテンションの確認

• コホート別のリピート購入率
• 初回購入から2回目の購入までの期間
• 獲得チャネル別のLTVの推移

出力形式

# E-Commerce Performance Report: {Store}

## Summary Dashboard
| Metric | Current | Prior Period | Change | Status |
|--------|---------|-------------|--------|--------|
| Sessions | {N} | {N} | {%} | 🟢/🟡/🔴 |
| Conversion Rate | {%} | {%} | {%} | 🟢/🟡/🔴 |
| AOV | ${X} | ${X} | {%} | 🟢/🟡/🔴 |
| Revenue | ${X} | ${X} | {%} | 🟢/🟡/🔴 |

## Funnel Analysis
| Stage | Volume | Rate | Drop-off | Benchmark |
|-------|--------|------|----------|-----------|
| Sessions | {N} | 100% | — | — |
| Product Views | {N} | {%} | {%} | — |
| Add to Cart | {N} | {%} | {%} | 5-10% |
| Checkout | {N} | {%} | {%} | 40-60% of ATC |
| Purchase | {N} | {%} | {%} | 1-3% overall |

## Diagnosis
- Primary issue: {funnel stage} — {specific problem}
- Root cause: {analysis}

## Recommendations
1. {action targeting the diagnosed stage}

注意点

• トラフィックの質を考慮しないコンバージョン率には意味がありません：購買意欲の高いメール経由でのコンバージョン率5％も、購買意欲の低いディスプレイ広告経由での0.5％も、どちらも通常の範囲です。チャネルをまたいで比較しないでください。
• GA4のセッション数 ≠ Universal Analyticsのセッション数：GA4はイベントベースのモデルを使用します。セッションのタイムアウトやアトリビューションのルールも異なります。移行中は5～15％の差が生じることを想定してください。
• モバイルのコンバージョン率は常に低くなります：モバイルは1～2％、デスクトップは3～5％が一般的です。1つの数値にまとめず、個別に分析してください。
• 季節性が重要です：前月比だけでなく、前年の同じ期間と比較してください。Eコマースには強い季節性のパターンがあります（11.11、クリスマス、春節）。
• 収益 ≠ 利益：積極的な値引きによる収益の20％増加は、利益を減らす可能性があります。収益とあわせて利益率も追跡してください。

参考資料

• GA4の設定ガイドについては、references/ga4-setup.mdを参照してください
• 業界別のEコマースベンチマークデータについては、references/ecom-benchmarks.mdを参照してください