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【必読】reports活用のポイントと分析事例

解説

reportsを活用する際のポイント

「全体状況レポート」を活用したモニタリングからはじめましょう。

まず習慣としていただきたいのは、「全体状況レポート」に含まれるレポートで、定期的なモニタリングを行い、「現状の把握」を行うことです。

現状やボトルネックを大まかに確認・把握し“今”見るべきレポートやデータを明確にして、「データをさらに分析するためのレポート」を活用すると、より効率的・効果的です。

<「全体状況レポート」のモニタリング方法(例)>

「データをさらに分析するためのレポート」を活用する

「全体状況レポート」で「今見るべきレポートやデータ」が明確になったら、「データをさらに分析するためのレポート」を確認します。

<例>

上記の例の他、「さらに分析する」ためには「データ」を分けることがポイントとなります。
分析のポイント -「分析」とは「分ける」ことをご参照ください。

「注文」「顧客」「リピート注文」レポートを効果的に利用するには

3年以上のデータが蓄積されているとさらに有効です。

理由は、reportsでは「リピート期間」を3年と定め、3年間を一区切りとして顧客の動きを分析しているからです。

もちろん、3年未満でもデータは取れますし、活用いただくことはできます。

ただ商材特性上、購入スパンが長い場合には、「新規」と判断される顧客が極端に増えることがあります。
逆に、OPENキャンペーンなどで3か月のみ頻繁に購入された顧客が大半だった場合には、ほとんどが「リピート」としてカウントされます。

3年未満の場合は、時期や施策などに大きく左右されたデータであることを意識し、「レポート設定>表示期間」などでデータの期間を絞り込むなど運用でカバーしてください。

「商品を軸にしたレポート」で商品の持つ力を最大限に活かすNEW

ECサイトでお客様(消費者)がどのように購買を行っているかを分析を行いつつ、「商品」のパフォーマンスを確認しましょう。

どの商品が「売れ筋なのか」「隠れた売れ筋商品はないか」「お気に入りに登録されるのに売れない商品はないか」など、商品の購買行動における特性を洗い出してください。

<活用レポート>

具体的な活用方法は、 「商品」レポートの活用例ご覧ください。

分析のポイント -「分析」とは「分ける」こと

どう分析していいか分からないという場合でも、分析の基礎は、「分ける」ことです。

思いつく限りの「軸(指標)」で、売上や訪問数などの数値を分化してみましょう。

まずは、どのようにレポートを見ていくか、「分けて」いくか、プランを立てます。
プランを立てる場合のポイントは以下の2つです。

  1. データをみる順番は、まとまりの大きなデータから、小さなデータへ
  2. 顧客は「新規」と「リピート」を分けること。
    CRM的な分析を行う(注文や顧客データに基づくレポートを利用する)場合には、特に重要です。

具体的な「分け方」については、以下を参考にしてください。

「注文や顧客情報を元に、CRM的な分析を行うレポート」での「分け方」

【例】「売上が落ちてきた」場合の「分け方」プラン

図を参考に、下降傾向にある指標をどんどん「分け」て、データを見ていきます。
※どのレポートを閲覧するかについては、reportsを活用した分析事例をご参照ください。

[1]「売上金額」を「新規顧客」と「リピート顧客」の売上に「分け」ます。
⇒「リピート顧客売上」が落ちていた。

[2]「リピート顧客売上」を「リピート受注単価」と「リピート受注件数」に「分け」ます。
⇒「リピート受注単価」が落ちていた。

[3]「リピート受注単価」を「購入商品点数」と「購入商品平均単価」に「分け」ます。
⇒「購入商品点数」が落ちていた。

[仮説]一人当たり(一回の注文)の購入商品点数を向上させる施策を行えば、改善するのではないか。

reportsを活用した分析事例

futureshopのreportsならでは特長

futureshopのreportsならではの点は、主に以下になります。

  1. 会員と非会員を「分けて」分析できる。
  2. 注文データを元に顧客を分析できる。
  3. 注文に関するレポートにおいて、「会員から非会員」「非会員から会員」へと会員登録状況が変化した顧客でも、メールアドレスによる判別で同一顧客の注文としてカウントすることができる
  4. CRM的な観点から明確な「リピート期間」に基づいた「新規・リピート」のデータを確認できる。
  5. 2種類のレポートを1つのグラフに重ねて表示できるので、データ同士の相関関係を確認できる
  6. リピート施策として最も重要なF2転換率に関して、業界の平均値を元に、自身のショップの目標値を決めることができる。
    ※F2転換率が最も重要なわけ
    一般的に最も転換が難しく、F2転換した顧客は、F3以降の転換がしやすいといわれているため。
  7. NEW「商品」を軸にしたデータを確認できる。
    「売上をけん引している商品」「隠れた売れ筋商品」「お気に入り登録人気商品」「すぐには買われない傾向にある商品(かご落ち)」などが分かります。

このセクションでは、上記の特長を活かしたreportsの活用方法をいくつかご紹介します。

<分析事例 目次>

売上げが落ちてきた要因を知りたい

売上金額からデータを1つずつ「分けて」確認してきます。
期間指定は直近の「リピート期間」の3年間をおすすめします。

「注文金額」を「新規顧客」と「リピート顧客」の売上に「分け」ます。

活用レポート:注文レポート>注文(全体)

<[レポート設定]を活用>

  1. [対象顧客]-「新規・リピート」を選択
  2. [グラフの表示項目]-「注文金額」を選択
  3. [グラフの種類]-折れ線グラフ「傾向線を表示する」にチェック
  4. [グラフの日付]‐「月単位」が見やすいです。

新規とリピートでどちらが右肩下がり傾向であるかを確認します。

例えば「リピート顧客の注文金額」が右肩下がりである場合

「リピート顧客売上」を「リピート受注単価」と「リピート受注件数」に「分け」ます。

活用レポート:注文レポート>注文(全体)

「リピート受注単価」を確認する
<[レポート設定]を活用>
  1. [対象顧客]-「新規・リピート」を選択
  2. [グラフの表示項目]-「平均注文金額」を選択
  3. [グラフの種類]-折れ線グラフ「傾向線を表示する」にチェック
「リピート受注件数」を確認する
<[レポート設定]を活用>
  1. [対象顧客]-「新規・リピート」を選択
  2. [グラフの表示項目]-「注文件数」を選択
  3. [グラフの種類]-折れ線グラフ「傾向線を表示する」にチェック

リピートの指標でそれぞれ傾向を確認します。

「新規顧客の注文金額」が落ちていた場合は、「新規受注単価」と「新規受注件数」に分け、同様のグラフで新規顧客の指標を確認します。

例えば「リピート受注単価」が右肩下がりである場合

「リピート受注単価」を「購入商品点数」と「購入商品平均単価」に「分け」ます。

活用レポート:注文レポート>注文(平均商品点数)

「購入商品平均単価」を確認する
<[レポート設定]を活用>
  1. [対象顧客]-「新規・リピート」を選択
  2. [グラフの種類]-折れ線グラフ「傾向線を表示する」にチェック

活用レポート:注文レポート>注文(平均商品単価)

「購入商品点数」を確認する
<[レポート設定]を活用>
  1. [対象顧客]-「新規・リピート」を選択
  2. [グラフの種類]-折れ線グラフ「傾向線を表示する」にチェック

リピートの指標でそれぞれ傾向を確認します。

「新規受注単価」が落ちていた場合も、同様のグラフで新規顧客の指標を確認します。

データから見える施策の方向性(例)

例えば「購入商品点数」が落ちていた場合

リピートの購入商品点数をUPさせる施策をまずは実施してみましょう。

リピートの「購入商品点数」が落ちてしまった原因は何か、仮説を立ててみます。
また購入商品点数が多かった際には何を行っていたか、何が購入商品点数を牽引していたかなど振り返ってみるのもよいでしょう。


<さらに分析することも可能>

例えば「購入商品点数」が落ちていた場合、注文レポート>注文(平均商品点数)の[検索条件]にて様々な顧客属性で絞り込んで表示することができます。

以下のような指標を参考にして要因を探ってください。(一部例)

  • [年齢]を指定
      ターゲットとしている年齢層の一部の「年齢」だけ落ち込んでいないか
  • [会員ステージ]を指定
      特定の「会員ステージ」のみ落ち込んでいないか
  • [デバイス]を指定
      スマートフォンからの注文が特に落ち込んでいないか
  • [合計注文回数]を指定
      注文が4回以上のリピートが落ち込んでいないか

訪問した顧客を購入につなげられているか 3年未満3年以上

売上金額からデータを1つずつ「分けて」確認してきます。
期間指定は直近の「リピート期間」の3年間をおすすめします。

「注文金額」を「新規顧客」と「リピート顧客」の売上に「分け」ます。

活用レポート:サイトレポート>訪問者数(全体)

<[レポート設定]を活用>

  1. [対象顧客]-「新規・リピート(購入)」を選択
  2. [グラフの種類]-折れ線グラフ「傾向線を表示する」にチェック

※この場合のリピートは訪問に関するリピートであり、「リピート期間(1年)」です。
注文に関するリピートではありません。詳しくはこちらをご覧ください。

新規(購入)とリピート(購入)でどちらが右肩下がり傾向であるかを確認します。

新規(購入)が右肩下がり傾向である場合

リピート(購入)が右肩下がり傾向である場合

「訪問数(新規訪問数)」レポートと比較する

活用レポート:サイトレポート>訪問者数(全体)

<[レポート設定]を活用>

  1. [グラフの比較表示]-「指定のレポートと比較する」
  2. 比較するレポート:訪問数(新規訪問数)

新規訪問者数との相関関係を確認しましょう。

データから見える施策の方向性(例)

例えば新規訪問数が増えているのに、新規(購入)が下降傾向である場合

導線の不備や新規顧客向けの商品に要因があるかもしれません。

同じレポートで「対象顧客:リピート(訪問)」で比較する

活用レポート:サイトレポート>訪問者数(全体)

<[レポート設定]を活用>

  1. [グラフの比較表示]-「指定のレポートと比較する」
  2. 比較するレポート:訪問者(全体)
    対象顧客:新規・リピート(訪問)

リピート(訪問)の傾向とリピート(購入)に相関関係があるかを確認しましょう。

データから見える施策の方向性(例)

例えば「リピート(購入)」のみが右肩下がりである場合

何度かショップに訪問しているにもかかわらず、購入する顧客が減っているということです。
購入の一押しが足りていないなどの可能性が考えられます。
購入を何度も検討させてしまっている要因について仮説をたて、施策を充てましょう。

新規の集客はうまくいっているか 3年未満3年以上

新規の訪問者数は増えたか

活用レポート:サイトレポート>訪問者数(新規訪問)

新規訪問者数の推移が確認できるので、施策をうった日付を含めて表示してください。

新規の訪問者のうち、注文にどれくらいにつながったか

活用レポート:サイトレポート>訪問者数(新規訪問)

<[レポート設定]を活用>

  1. [グラフの比較表示「指定のレポートと比較する」]-比較するレポート「訪問者数(新規訪問注文)」を選択

新規訪問者数の推移と新規注文者数の推移のグラフを重ねて表示できるので、新規の訪問が右肩上がりにもかかわらず、 新規訪問注文数が横這いなどほとんど変わらない場合、集客後のコンバージョンへ至るまでの施策や導線を見直す指標となります。

※ただし、一度新規で訪問した後、お気に入りなどに商品を追加し、翌日に購入した場合などは新規訪問注文数にカウントされませんので多少のずれが生じます。

会員登録にどれくらい効果があったのか

サイトレポート>訪問者数(新規訪問)

<[レポート設定]を活用>

  1. [グラフの表示項目]-「新規訪問会員登録率」を選択

会員登録率の推移を確認できます。

ただし、何らかの新規顧客獲得キャンペーンを行ったなどで訪問者数が一時的に異常値である場合、「会員登録率」が、指定期間内で極端に低くなる可能性があります。

上記のような場合は、以下をおすすめします。

活用レポート:注文レポート>会員登録数

<[レポート設定]を活用>

  1. [グラフの比較表示「指定のレポートと比較する」]-「新規訪問数」を選択

新規訪問数の推移と会員登録数の推移を重ねて表示でき、相関関係を確認できます。

ショップ内の導線はどうか 3年未満3年以上

訪問者が注文完了に至るまでの導線にボトルネックがないか

活用レポート:活用レポート:全体レポート>訪問注文分析

<[レポート設定]を活用>

  1. [対象顧客]-「新規・リピート(訪問)」を選択

この場合のリピートは訪問に関するリピートであり、「リピート期間(1年)」です。
注文に関するリピートではありません。詳しくはこちらをご覧ください。

まずは、新規(訪問)の指標を中心に確認します。
リピート(訪問)の顧客は、ショップを何度か訪れているので慣れている可能性があるからです。

ショップをはじめて訪れた新規顧客にとって遷移しにくい(遷移率が悪い、低い)ページをフロー図にて確認しましょう。

一部ページを修正(リニューアル)したが、修正後(リニューアル後)の効果を知りたい

活用レポート:全体レポート>訪問注文分析

<[レポート設定]を活用>

  1. [対象顧客]-「新規・リピート(訪問)」を選択
  2. [グラフの比較表示「指定の期間と比較する」]にチェックし、リニューアル前の期間を指定

例えば、リピート(訪問)の指標を中心に確認します。

何度か訪れているリピートが、リニューアルページで遷移しやすくなっているか、遷移しにくくなっているかが1つの指標にしてみましょう。

リピート施策はうまくいっているか

[訪問のリピート]何度もショップに訪問している顧客の購入状況はどうか。
購入につながらないのはなぜか。3年未満3年以上

活用レポート:サイトレポート>訪問者数(全体)

<[レポート設定]を活用>

  1. [対象顧客]-「新規・リピート(訪問)」を選択
  2. [グラフの比較表示「指定の期間と比較する」]にチェックし、期間を指定

この場合のリピートは訪問に関するリピートであり、「リピート期間(1年)」です。
注文に関するリピートではありません。詳しくはこちらをご覧ください。

リピート(訪問)の指標を確認します。

表のCVRが上向いていれば施策は効果を上げていると言えます。

CVRが下降していた場合

ボトルネックを探します。以下は一例です。

活用レポート:全体状況レポート>訪問注文分析

<[検索条件]を活用>

  1. [アクセス]-[デバイス「スマートフォン」もしくは「PC他」]を選択

※両デバイス共に、「分け」て確認しましょう。

<[レポート設定]を活用>

  1. [対象顧客]-「新規・リピート(訪問)」を選択
  2. [グラフの比較表示「指定の期間と比較する」]にチェックし、期間を指定

この場合のリピートは訪問に関するリピートであり、「リピート期間(1年)」です。
注文に関するリピートではありません。詳しくはこちらをご覧ください。

リピート(訪問)のフロー図を確認します。

極端に遷移率が悪い(悪くなっている)ページがないか確認します。
グラフでもCVR欄を確認し、数値が悪い(悪くなっている)ページがないか確認します。

[注文のリピート]1度購入した顧客が2度目の購入をしてくれているか

活用レポート:リピート注文レポート>リピート転換率

<[レポート設定]を活用>

  1. [グラフの表示項目]-「F2転換率」のみを選択
  2. [グラフの種類]-「傾向線を表示する」にチェック

グラフが右肩上がりになっていれば、施策は効果を上げていると言えます。

さらに「現状の数字が商材的によいかどうか]を確認するためには、以下のレポートを活用します。

活用レポート:業界レポート>F2転換率分布

<[業界]を選択>

  1. ショップと同業の業界を選択

futureshopを利用しているショップを業界ごとに分類し、転換率の分布を表示しています。
ご自身のショップがどのあたりに位置するかで、平均以下か、平均以上かを確認できます。

リピート施策を行うベストタイミングを知りたい

活用レポート:リピート注文レポート>日別F2転換顧客数

現状、何日以内に最も多くF2転換(リピート購入)しているかをグラフで確認します。
逆に言うと、何日経過すると、F2転換する可能性が低くなるのかを確認します。

例えば60日以内にピークを迎えていれば、90日以内にリピートに引き上げるための施策を集中して行えば、リピートに引きあがる可能性が高いと言えます。

60日の間に計画的に、メールやLINEなどで接点を設け、引き上げ施策を強化するとよいでしょう。

会員・非会員で別々の施策をとりたい場合は、以下も参考にしてください。

<[レポート設定]を活用>

  1. [レポート設定]>[対象顧客]-「会員・非会員」を選択

参考

一般的にF2転換は30日以内が最も効果的といわれています。

現状のピークを確認しつつ、できる限り30日以内にピークをもっていく施策も併せて行うとよいでしょう。

SNSマーケティングはうまくいっているか 3年未満3年以上

活用レポート:サイトレポート>.訪問者数(集客元別)

「SNS」を押下すると、SNSをさらに分類して集客状況を表示できます。

会員・非会員で別々の施策をとりたい場合は、以下も参考にしてください。

<[レポート設定]を活用>

  1. [レポート設定]>[対象顧客]-「会員・非会員」を選択

活用ポイント

一般的にF2転換は30日以内が最も効果的といわれています。

SNS別に「会員・非会員」「新規・リピート(購入)」「新規・リピート(訪問)」に分類してデータを確認できます。
Googleアナリティクスでは、閲覧できない指標です。

新規顧客獲得用にうったSNSマーケティング施策が、期待通りに成果をあげてるか(集客できたか。購入につながったか)

以下のいずれかで確認できます。

<[検索条件]を活用>

  1. [対象顧客]-「非会員」を選択

ただし、この状態ですと、仮ログイン状態の会員も含まれます。
しばらく本ログインしていなかった顧客(少なくとも180日間は購入はしていない)も含めたい場合は、以下をご利用ください。

<[レポート設定]を活用>

  1. [対象顧客]-「新規・リピート(訪問)」もしくは「新規・リピート(購入)」を選択

「リピート期間(1年)」の間に一度も訪問していない/購入していない顧客を新規として判定し、表示します。
直近1年での推移にて、施策判定をしたい場合はこちらをご利用ください。

[訪問のリピート]リピート用にうったSNSマーケティング施策が、期待通りに成果をあげてるか(集客できたか。購入につながったか)

以下のいずれかで確認できます。

<[検索条件]を活用>

  1. [対象顧客]-「会員」を選択

ただし、この状態ですと、本ログイン状態の会員のみが含まれます。
180日以内の購入実績やマイページの利用など、ショップをよく利用してくれる顧客のみに絞りたい場合は、こちらをご利用ください。

<[レポート設定]を活用>

  1. [対象顧客]-「新規・リピート(訪問)」もしくは「新規・リピート(購入)」を選択

「リピート期間(1年)」の間に訪問している/購入している顧客をリピートとして判定し、表示します。
直近1年での推移にて、施策判定をしたい場合はこちらをご利用ください。

会員ステージ設定の参考にしたい

活用レポート:顧客レポート>顧客数(購入回数別)

購入回数を会員ステージ判定の基準にする場合に活用できます。
ショップの現在の顧客の購入回数の分布を確認し、ステージランクの基準決めの参考にしてください。

購入回数と注文金額を組み合わせたステージランク基準を設ける場合は、以下も参考にしてください。

活用レポート:注文レポート>注文(全体)

<[検索条件]を活用>

  1. [注文]-「合計注文回数」にチェックし、確認したい回数を入力

[例]購入回数4回を確認したい場合4回~4回
※その他セグメント不要な条件についてはチェックを外しておきます。

各購入回数別に、平均注文金額を確認できます。

表中の平均注文金額をご確認ください。

購入回数の引き上げ、会員ステージの運用を改善したい

会員・非会員を含めた顧客については、以下のレポートを利用します。

活用レポート:顧客レポート>顧客数(購入回数別)

会員ステージについては以下のレポートを利用します。

活用レポート:顧客レポート>顧客数(会員ステージ)

顧客数(購入回数別)の表

一部手計算にはなりますが、おおよその各ステージ間の引き上げ率を計算します。
引き上げ率が極端に悪い(低い)会員ステージ間に注力して施策を充てるなど参考にしてください。

例えば以下の場合は、どうでしょうか。

購入回数3回の顧客 100人
↓20%
購入回数4回の顧客 20人
↓75%
購入回数5回の顧客 15人
↓60%
購入回数6回の顧客 9人

購入回数3回から4回への引き上げ率が悪い(低い)ということがわかります。
購入回数3回目の顧客に充てた施策を実施してみましょう。

アクティブな会員の属性を知る

今アクティブな会員の年齢層や会員ステージが確認できます。

長期間ショップを運営していると、顧客は累積されていくので、必然的にご年配の顧客が増えていきます。
また過去の優良顧客であったが、ここ数年は離反してしまった顧客なども蓄積されていきます。
つまり、ショップ全体の顧客の各種比率とアクティブな顧客の各種比率は異なっている可能性があります。

顧客属性に併せた施策を考える際には、できるだけアクティブな顧客の現状を確認しましょう。

活用レポート:顧客レポート>顧客数(年齢×性別)
活用レポート:顧客レポート>顧客数(会員ステージ)

<[検索条件]を活用>

  1. [最新購入日]にチェックを入れ、判定したい期日を選択します。

※直近30日以内が一般的にアクティブといわれる期日です。

[顧客数(年齢×性別)]「最新購入日」指定なし
[顧客数(年齢×性別)]「最新購入日」30日以内指定

顧客別に購入につながりやすい商品傾向を知る

新規顧客とリピート顧客分類すると、購入の傾向が見えてくる可能性があります。

例えば、「リピート顧客は、1000円以上のものを3点同時に購入する」、「新規顧客は、1500円程度のものを1点のみ購入する」など、傾向がある場合は、それぞれの販促施策(メールなど)でおすすめする商品の価格帯やクロスセル用の商品点数を工夫することができます。

活用レポート:注文レポート>注文(平均商品単価)and注文(平均商品点数)

<[レポート設定]を活用>

  1. [対象顧客]-「新規・リピート」を選択
注文(平均商品単価)
注文(平均商品点数)

さらに検索条件を利用すれば、顧客の属性別の購入傾向が見えてくる可能性もあります。

例えば「40代女性が最も平均注文点数が多い」や、「LINEで販促に親和性のある商品の価格帯や点数」などが傾向として見えてくるかもしれません。

顧客の属性別の傾向を把握した上で、施策を工夫することができます。

<[検索条件]を活用>

  1. 年齢別、性別、会員ステージ、LINE ID連携などでセグメント
[注文(平均商品点数)]40歳代女性のみ
[注文(平均商品点数)]40歳代男性のみ

【futureshop omni-channelご利用店舗】出店エリアの参考に

会員の注文数が多い地域で出店が可能となれば、omni-channelの連携もスムーズに行える可能性が高くなるのではないでしょうか。

活用レポート:注文レポート>ご注文者都道府県別

<[検索条件]を活用>

  1. [対象顧客]-「会員」を選択

人口に比例して注文件数は多くなりますが、平均注文金額なども参考にし、既にファンが存在している地域の目安としてご活用ください。

定期的に確認したいレポート&保存しておくべき[レポート設定]

以下の設定は、是非定期的に確認をしていただきたいので、「レポート保存」をおすすめします。

3年未満

  • サイトレポート全て
    [グラフの比較表示「指定の期間と比較する」]常に前年との比較
  • 要確認/他に何かあるか

3年以上

  • 注文レポート全て
    [レポート設定]-[対象顧客「新規・リピート」]
  • リピート注文レポート>リピート転換率
    [レポート設定]-[グラフの表示項目「F2転換率」のみにチェック]