「クレジット分析」機能を使用すると、クレジットの状況を追跡し、配布されたクレジット、適用されたクレジット、期限切れのクレジットのデータを表示できます。申請率と注文転換効率を分析することで、配布戦略を最適化し、申請ルールを洗練させて、転換率を向上させ、GMVの成長を促進できます。
この記事では、以下の内容を扱います:
1. クレジットの概要
SHOPLINE管理画面で、[レポート & 分析] > [Shoplytics] > [売上とプロモーション] > [クレジット分析]に移動して、ストアクレジットのデータを表示します。
i. オムニチャネル/ オンラインストア/ 小売店
このセクションでは、オムニチャネル、オンラインストア、および小売店のデータをそれぞれ表示します。該当するタブをクリックして表示します。
複数のストア支店がある場合は、「小売店」タブに切り替え、すべてのストアドロップダウンメニューをクリックして特定の支店を選択します。
一部のクレジットタイプは特定のチャネルに帰属できます。以下の表は、クレジットタイプとそれに対応するチャネルを示しています。
| チャネル | クレジットタイプ |
|
オンラインストア/ 小売店 (注文が作成されたチャネルに帰属します。) |
|
| オムニチャネル |
ii. 分析範囲/ 比較範囲
このページの右上にある日付ピッカーを使用して、分析範囲を選択できます。
「比較範囲」トグルをオンにして、比較範囲を選択します。これにより、分析範囲と比較範囲のデータを比較できます。
*注意:
- 「比較範囲」機能は「クレジットタイプの帰属」セクションでは利用できません。
- 「保持クレジット」メトリックの比較は2023年1月1日以降のみサポートされています。
トグルをオンにすると、比較データが表示されます。
iii. メトリックの定義
以下の表は、クレジットの概要に関するメトリックを定義しています:
| 指標 | 説明 | 備考 |
| 配布されたクレジット | 選択した分析範囲内で配布された総クレジットとユニークな顧客 | |
| 保持されたクレジット | 分析範囲の終了時点で、まだクレジットを保持しているユニークな顧客の数と、彼らが保持しているクレジットの金額(分析範囲内で使用された金額を差し引かずに)。 |
|
| 適用されたクレジット | 選択した分析範囲内で適用された総クレジットとユニークな顧客 | |
| 期限切れのクレジット | 選択した分析範囲内で配布され、期限切れとなった総クレジットとユニークな顧客 | 「オンラインストア」と「小売ストア」タブのみサポート。 |
| クレジット付きの注文 |
GMV:選択した分析範囲内でチャネルを介して適用されたクレジットを持つ注文からの総売上。 総注文:選択した分析範囲内でチャネルを介して適用されたクレジットを持つ総注文。 平均注文額:GMV ÷ 総注文 |
*Note:
- 手動で差し引かれたクレジットデータは表示をサポートしていません。
- 顧客データを削除しても、配布された、適用された、または期限切れのクレジットの指標には影響しません。保持されたクレジットの指標にのみ影響します。
- 注文データを削除しても、配布された、保持された、適用された、または期限切れのクレジットの指標には影響しません。クレジット付きの注文の指標にのみ影響します。
2. クレジットのトレンド
「クレジットのトレンド」セクションでは、クレジットの配布、適用、期限切れの日付に基づいてデータがリストされたクレジットトレンドのチャートを表示できます。
i. 概要
左側の概要データは「オムニチャネル」タブのみサポートされています。プロポーションバーにカーソルを合わせると、オムニチャネルデータ内のチャネルの割合が表示されます。
ii. クレジット額/ 顧客
「クレジット額」ドロップダウンメニューをクリックして、クレジット額と顧客のトレンドチャートを切り替えます。
iii. 時点と凡例
チャート上の点にカーソルを合わせると、各時点の詳細データが表示されます。
「配布 - オムニ」、「配布 - オンラインストア」、「配布 - 小売ストア」、または「配布 - チャネル特定なし」などの凡例をクリックして、異なる折れ線グラフに切り替えます。
3. クレジットタイプの帰属
「クレジットタイプの帰属」セクションでは、分析範囲内で配布されたクレジットとそれに関連する注文をクレジットタイプに基づいて帰属させます。配布、適用、期限切れの状態を通じて各クレジットタイプのパフォーマンスを分析できます。
*Note:
- このセクションは「比較範囲」機能をサポートしていません。
- このセクションでは、分析範囲内で配布されたクレジットのタイプのみが表示されます。配布されなかったクレジットタイプは表示されません。
i. 帰属ウィンドウ設定
「帰属ウィンドウ」とは、クレジットの配布後のN日間を指し、その期間中に顧客がクレジットを使用して行った注文はそのクレジットに帰属します。デフォルトの帰属ウィンドウは30日です。帰属ウィンドウをカスタマイズするには、右上隅の帰属ウィンドウ設定をクリックし、希望の帰属ウィンドウを選択します。
これが帰属ウィンドウのオプションです:
| 帰属ウィンドウ | 定義 |
| 同じ日 | ユーザーが指定されたタイプのクレジットを受け取り、同じ日にクレジットを適用した注文を作成します(24時間)。 |
| 7日 | ユーザーが指定されたタイプのクレジットを受け取り、7日以内にクレジットを適用した注文を作成します(168時間)。 |
| 30日(デフォルト) | ユーザーが指定されたタイプのクレジットを受け取り、30日以内にクレジットを適用した注文を作成します(720時間)。 |
| 90日 | ユーザーが指定されたタイプのクレジットを受け取り、90日以内にクレジットを適用した注文を作成します(2,160時間)。 |
| 180日 | ユーザーが指定されたタイプのクレジットを受け取り、180日以内にクレジットを適用した注文を作成します(4,320時間)。 |
ii. 指標の定義
以下はこのセクションの指標を定義します:
| 指標 | 定義 |
| 配布されたクレジット額 | 選択した分析範囲内で配布されたクレジットの総額 |
| 配布されたクレジット数 | 選択した分析範囲内で配布されたクレジットの総数 |
| 配布された顧客 | 選択した分析範囲内でクレジットを受け取ったユニークな顧客の総数 |
| 適用されたクレジットを持つ配布された顧客 | 選択した分析範囲内でクレジットを受け取り、帰属ウィンドウ内の任意の注文に適用したユニークな顧客の総数 |
| 配布された適用率 | 適用されたクレジットを持つ配布された顧客 ÷ 配布された顧客 |
*Note: "すべてのタイプ"は、すべてのクレジットタイプのユニークな顧客および注文数を認識し、すべてのクレジットタイプのデータの合計ではありません。
例
ストアAは、クレジット使用ルールを設定したオンラインファッションストアです:「500以上の注文の場合、顧客は総注文額の最大10%のクレジットを適用できます。」ダブル11イベントの前に、ストアは11月4日に手動でプレセールクレジットを割り当てました。
- 受取人:250人のVIP
- 金額:1人あたり200ドル、合計50,000ドル
- 有効期限:7日間(11月11日まで)
1. 分析範囲を11月4日に設定し、同日に帰属ウィンドウを設定します。データは次のように表示されます:
| クレジットタイプ | 配布されたクレジット額 | 配布されたクレジット数 | 配布された顧客 | 適用されたクレジットを持つ配布された顧客 | 配布された適用率 |
| 手動割り当て | 50,000 | 250 | 250 | 3 | 1% |
2. 分析範囲を11月4日に設定し、帰属ウィンドウを7日間に設定します。データは次のように表示されます:
| クレジットタイプ | 配布されたクレジット額 | 配布されたクレジット数 | 配布された顧客 | 適用されたクレジットを持つ配布された顧客 | 配布された適用率 |
| 手動割り当て | 50,000 | 250 | 250 | 57 | 19% |
*分析の結論:クレジットを受け取った最初の24時間以内に、クレジットを使用した顧客はごくわずかでした。しかし、7日後には57人の顧客がクレジットを使用し、使用率は19%に達しました。
- 使用ルールに基づくクレジットを使用して行われた最小注文数の推定:
- 適用されたクレジット:57人の顧客 × 50クレジット = 2,850クレジット
- GMV:57人の顧客 × 500ドル = 28,500ドル
- 使用ルールに基づくクレジットを使用して行われた最大注文数の推定:
- 適用されたクレジット:57人の顧客 × 200クレジット = 11,400クレジット
- GMV:57人の顧客 × 2,000ドル = 114,000ドル
*さらなる評価:
- 今回の配布されたクレジットのリストは正確ですか?
- 「顧客グループ」を使用して、パーソナライズされたリマインダーを送信することを検討してください(例:3日目と5日目のメッセージ)。
- ダブル11イベント中にVIPに特別なギフトや割引を提供してください。
4. レポートのエクスポート
右上のエクスポートボタンをクリックし、エクスポートするレポートタイプを選択します。次に、メールからレポートをダウンロードできます。
「クレジットタイプ帰属」レポートを例として:
さらに読む
この記事はAIを使用して翻訳されており、不正確な部分が含まれている可能性があります。最も正確な情報については、元の英語版を参照してください。

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