Shopifyのレポート分析の見方や便利なアプリを紹介

Shopifyでは、ECサイトの運営に役立つ多種多様なデータがまとめられたレポート機能を提供しています。そこでこの記事では、取得したデータを分析することで、オンライン販売の売り上げアップや集客効果の向上に活かす方法を解説します。

Shopifyのストア分析（レポート）とは？

Shopifyのストア分析は、オンラインストア上でユーザーが取った行動などに関するデータを閲覧でき、高度な分析も可能とするレポート機能です。ストア分析には、以下の3つの機能が用意されています。

• ダッシュボード
• レポート
• ライブビュー

ダッシュボードには、販売や注文、顧客行動を把握するための主要な指標データがまとまっており、日付の範囲内での変化なども把握することができます。レポートは、財務・売上・集客などの種類に基づいて、それぞれに最適な指標データを表とグラフで提供します。ライブビューは、顧客の行動やアクセスしている地域など、ストアのアクティビティをリアルタイムで表示する機能です。

Shopifyのストア分析とレポートの見方

Shopifyにログインして管理画面にアクセスし、左側に見えるメニューからストア分析とレポートを見ることができます。

Shopifyでは、プランによって利用できるレポートの種類が異なり、Shopify Lite、スターター・ベーシック、スタンダードプランでは、表示する指標を細かく編集できるカスタムレポート以外のレポートを利用できます。カスタムレポートを利用する場合は、プレミアムプランまたはShopify Plusへの加入が必要です。プランをアップグレードすることで、Shopify利用開始時までさかのぼった過去のデータも含めて分析を行うことができます。

Shopifyのレポートの種類

1. 財務レポート

財務レポートでは、店舗の売上や返品、税金などの財務情報を確認できます。財務レポートから得られる情報は、以下のとおりです。

• サマリーページ：特定期間内の売上や決済、負債など
• 売上：純売上高や返品など、簿記に必要な数値や日付など
• 販売合計：注文を売上、返品、配送費などに分類したデータ
• 決済：Shop Pay（ショップ ペイ）やクレジットカードなど、決済サービスごとの取引数や総支払額、返金合計額
• 負債：特定の販売チャネルと期間内におけるギフトカードやチップの売上

2. 不正注文レポート

不正注文レポートは、不正の疑いがある注文や不正と確認された注文に関するデータを集計したもので、以下のデータを確認できます。

• 受領率：不正の疑いが高くないと判断されている注文の割合
• 不正なチャージバック率や量：不正利用を理由に顧客から支払いを拒否された決済の割合や注文の合計額
• リスクの高い注文率：不正の疑いが高いと考えられる注文の割合
• 不正注文が理由でキャンセルされた注文：不正注文としてキャンセルされた注文の合計額
• 全体的なチャージバック率：すべての注文において、不正利用などが理由で支払いを拒否された決済の割合
• Shopify Protectの注文合計額や異議申し立て合計額：Shopify Protect（ショッピファイプロテクト）で保護されている注文合計額や注文の異議申し立ての合計額

一部のレポートは、特定の機能が有効な場合にのみ表示されます。たとえばチャージバック率や量のデータは、Shopifyペイメントを使用している店舗のみ閲覧できるようになります。

3. 注文レポート

注文レポートでは、店舗の注文数や配送、返品に関するデータを把握することができます。たとえば、以下のデータです。

• 時間の経過に伴う注文数：特定期間内に受け取った注文数や返品された商品の状況、平均注文額
• フルフィルメント、配送、配達所要時間：注文の受領から配達されるまでの所要時間
• 時間の経過によるフルフィルメント：特定期間内に発送、配送、配達された注文総数

4. 集客レポート

集客レポートには、ウェブサイトへの訪問者に関する以下の情報がまとめられています。

• 時間の経過によるセッション数：特定期間内にウェブサイトを訪れたユーザー数やセッション数
• 参照元によるセッション：アフィリエイトリンクやFacebook（フェイスブック）広告など、どの媒体を通じてウェブサイトにアクセスしたのか
• ロケーションによるセッション：訪問者がどの国や地域からウェブサイトにアクセスしているのか

訪問者数とセッション数のカウントはCookie（クッキー）に基づいており、同じ訪問者が複数の訪問を行うことがあるため、セッション数は訪問者数より多くなる傾向にあります。セッションはページの閲覧やクリックなどのアクティビティがなくなってから30分後、あるいは協定世界時の夜12時に終了します。

5. 在庫レポート

在庫レポートでは、店舗の在庫管理に必要なデータを確認できます。確認できるデータには、以下のものがあります。

• 月末の在庫スナップショット：月末に在庫がある各商品バリエーションの数
• 1日あたりの平均販売在庫：商品バリエーションごとに1日に販売された平均数や販売総数
• 商品別のABC分析：各バリエーションが過去28日間に出した収益の割合に基づき、収益の80％を占めるAクラス、15％のBクラス、5％のCクラスに分類して表示
• 商品販売率：特定期間内に販売された在庫総数の割合
• 在庫残存日数：過去の販売実績に基づいて、現在の在庫がどれくらいもつかを予測した日数

6. 行動レポート

訪問者がウェブサイト上で取った行動に関するデータを得られるのが、行動レポートです。行動レポートに含まれる主なデータは、以下のとおりです。

• 時間の経過によるオンラインストアのコンバージョン：特定期間内にオンラインストアの訪問者が購入に至った割合
• ウェブパフォーマンス：業界標準やほかのShopifyストアと比較して、自分のオンラインストアがどの程度のパフォーマンスを発揮しているのか
• 時間の経過に伴うおすすめ商品のコンバージョン：特定期間に表示されたおすすめ商品がどれだけ販売に貢献したのか
• 上位オンラインストア検索：訪問者がストア内で使用した検索キーワード
• ランディングページ別のセッション：訪問者が初めてストアにアクセスしたときに表示されるページの詳細
• デバイス別セッション：訪問者がウェブサイトにアクセスする際に使用したデバイスの種類
• オンラインストアカート分析：過去30日間に訪問者がカートに追加した商品の詳細

7. マーケティングレポート

マーケティングレポートでは、マーケティングの効果をチェックするための指標を提供します。どのチャネルから顧客がアクセスしたか、売り上げに貢献しているチャネルはどこか、といった分析が可能です。Shopifyのマーケティングレポートで確認できるデータは、次のとおりです。

• マーケティングに起因する売上：特定のマーケティング活動によって生じた売上の数値
• マーケティングに起因するセッション：Facebook広告やGoogle（グーグル）ショッピング広告などの特定のキャンペーンによって生じたウェブトラフィックの量
• 最初のインタラクション別のコンバージョン：初回訪問者からの注文数とその平均額
• 最後のインタラクション別のコンバージョン：最後の訪問からの注文数や平均注文額、購入後に再訪問していないユーザーの数
• 起因モデルの比較：再購入の有無といった訪問者が取った行動の変化を把握するために初回と最終のインタラクションデータを比較

マーケティングレポートのデータは入力されるまで時間がかかる場合があります。キャンペーンの効果をより正確に測定するためには、キャンペーンが終了してから24時間が経過するのを待つ必要があります。

8. 売上レポート

売上レポートには、月や日ごとの売上や、商品別・チャネル別で顧客の注文データがまとめられています。具体的には、以下の注文データを確認できます。

• 時間の経過による売上：月や日ごとに行われた注文数と販売合計を時系列で表示
• 商品別売上：配送料を除いた商品の合計売上の内訳
• 商品バリエーションSKU別売上：バリエーションごとに上位売上商品の総売上高
• 商品販売元別売上：販売元ごとの商品の売上内訳
• ディスカウント別売上：クーポンなど、適用したディスカウントごとに計上された売上
• トラフィックの参照元別売上：Google検索やオンライン広告といった訪問者のアクセス元別に計上された売上
• 請求先ロケーション別の売上：国や地域など、注文の請求先住所別の売上
• チェックアウト通貨別売上：会計に使用された通貨別の売上
• チャネル別売上：販売チャネル別の売上
• 顧客名別売上：顧客別の注文の内訳
• 時間の経過による平均注文金額：日や週、月といった期間ごとの平均注文額の詳細

売上レポートに正確なデータが反映されるまでに、12～72時間ほどかかる場合があります。なお、レポートのデータに削除した注文やキャンセルされた注文、テスト注文の売上は含まれません。

9. POS売上レポート

POS売上レポートは販売時点情報管理（POS）システムを利用して対面販売を行っている場合のみ利用可能で、各販売所の商品や在庫、スタッフに関する詳細なデータを確認できます。確認できるデータは、以下のとおりです。

• 商品別のPOS販売：配送料を除いた商品の販売合計の内訳
• 商品バリエーションSKU別のPOS販売：商品バリエーションごとの上位売上商品の総売上高
• 商品の販売元別のPOS販売：各販売元のデータをPOSの場所別に比較したデータ
• 商品タイプ別のPOS販売：POSロケーションごとにグループ化された商品タイプ別の売上
• POSロケーション別のPOS販売：各POS場所の売上
• レジを担当したスタッフ別によるPOS販売：各スタッフの売上
• 販売に起因するスタッフによる小売売上：販売業務を行ったスタッフの売上

10. 利益レポート

利益レポートには、オンラインストアの費用や利益率、純利益などの把握に必要なデータがまとめられています。利益レポートで出力できるデータは、以下のとおりです。

• 商品別利益：特定期間内における商品ごとの総利益
• 商品バリエーションSKU別利益：特定期間内における各商品バリエーションごとの総利益
• POSロケーション別利益：販売所ごとの粗利益

11. 顧客レポート

顧客レポートを通じて、注文数や注文額の平均値、予想購入額などのデータを確認できます。確認できるデータの詳細は、以下のとおりです。

• 時間の経過によるお客様数の変化：選択した期間中に注文した新しい顧客やリピーターの数
• 新規のお客様とリピーターへの販売の比較：初回顧客とリピーター顧客の注文額を時間帯や日、週、月などで比較したデータ
• ロケーション別のお客様：顧客の地理的なロケーション別に、特定期間内の初注文者やその後の注文数、消費総額などの注文データを表示
• リピーター：注文履歴に2件以上の注文がある顧客データ
• 一度限り訪問したお客様：1件のみ注文がある顧客データ
• お客様のコホート分析：リピーターや重要顧客の判断に必要な、同様の特徴を持つ顧客グループ（コホート）の分析データ
• 予測される購入額の階層：各コホートにおける顧客の予測購入額

12. カスタムレポート

プレミアムプランまたはShopify Plusプランを利用している場合、それぞれのニーズに応じて必要なデータを取得できるカスタムレポートを活用できます。たとえばX（エックス）やFacebook、Instagram（インスタグラム）といった複数のSNSをマーケティングに活用する場合、各チャネルでのセッション数や見込み客数、売上などのデータを取得可能です。マーケティングレポートより詳細なデータを確認できるため、各チャネルでのマーケティング効果をより正確に計測できます。

おすすめのShopifyの分析アプリ3選

1. Recoket（レコケット）

Recoketは、ユーザー行動を詳細に分析したい事業者におすすめのツールです。訪問者の行動を録画し、ヒートマップを生成することができます。ヒートマップとは、サイト上でよく読まれている、またはあまり読まれていない箇所をクリックやタップ、スクロールなどの動きから割り出し、複数の色を用いて示すものです。ユーザーがストア上でどのように動き、何をきっかけに購入・離脱しているかを可視化できるため、ECサイトの長所や改善点を見つけやすくなります。

インストールは簡単で、利用にあたってコーディングの知識も不要です。日本語に対応しているので、安心して利用できるでしょう。無料プランでは月間500件のページビューの記録機能に加えて、ヒートマップ生成機能とページの録画機能を利用できます。有料プランではレコーディングの保存期間が30日間に延長され、ページビューの記録件数によって1,000件なら5ドル、25,000件で15ドル、100,000件では35ドルの月額が設定されています。

2. Peel：Retention Analytics（ピール：リテンション アナリティクス）

Peelは、顧客維持とリピーターの分析に注力したい事業者に適した分析ツールです。顧客生涯価値や平均注文額、費用対効果の測定に加え、サブスクリプションデータの解析やコホート分析、RFM分析も行えます。RFM分析とは、購買行動に焦点を当てるために最終購入日・購入頻度・購入金額の3つの観点で顧客を分類して分析する方法です。このようなデータを活用することで、どの顧客や商品が売上に大きな影響を与えているのかを詳細に分析できます。

無料プランでは、データを自動的にダッシュボードにまとめる「Magic Dash（マジック ダッシュ）」やRFM分析などの機能を利用できます。有料プランには月額499ドルと899ドルのプランがあり、より高度な分析機能やデータの出力機能などが使えます。なお、日本語に対応していないため、問い合わせなどは英語で行う必要がある点は理解しておきましょう。

3. Analyzely（アナライズリー）

Analyzelyは、ウェブトラフィック分析を重視する事業者におすすめできるツールです。Googleアナリティクス4との統合により、ユーザーの行動はもちろん、デバイスやブラウザ、流入経路などのデータを取得できます。コーディングの必要がないため、すぐに分析を開始できる点も魅力です。

無料プランにはGoogleアナリティクス4との統合機能に加えて、セッション数やページビューなどの基礎データを確認できるレポート機能が含まれています。月額19ドルのProプランでは、総注文数や平均注文額などのEコマース事業で役立つ情報がまとめられたレポートが利用できるようになります。

Analyzelyは日本語に対応していないため、何か問題が発生した際にサポート受ける場合などは英語でのコミュニケーションが求められる点には留意しておきましょう。

Shopifyレポートを分析する際のポイント

結果までの過程を考える

分析の際は、なぜそのようなデータになったのかを深く考えることが必要です。単にデータの数字が上下していることを確認するだけでは、成果が上がらない原因に気づけなかったり、最適な改善策を見つけられなかったりといった状況に陥ってしまうでしょう。たとえば先週よりも訪問者が減ったのはなぜか、カートに入った商品が購入まで至っていない原因はどこにあるのか、深く分析することで次のような洞察を得られます。

• 「なぜ売上が伸びないのか？」などの疑問に対する答えや新たな課題
• 気づかないうちにコストがかかっている分野
• 顧客体験やコンバージョン率を改善する方法

知りたい情報はなにかを考える

まずは、どうすればビジネスを改善できるかという仮説を立ててみましょう。その見通しをもっていれば、レポートからどんなデータを見るべきか、数値の変化や分析結果をどうに活用すれば良いかも見えてくるはずです。いくつか仮説を思いついたら、どのような情報を得たいのかを事前にリストアップしてみることをおすすめします。知りたい情報を事前に明らかにしておくことで、レポートにある大量のデータを何度もクリックし、情報を探す必要がなくなります。たとえばプロモーション効率を上げるために、「どの時間帯に最も売り上げが上がっているのか」を見たいと考えます。

答えが午後7時から9時までの間であるとわかった場合、その時間帯に売れ行きが好調な商品をプロモーションすれば、売り上げをさらに伸ばすことができるでしょう。また、該当する時間帯に在庫切れが発生しないように、事前に商品を注文するといった施策も必要だとわかってきます。

知りたい情報がよくわからない、または見つけられない場合は、以下の手順で問題点を見つけ出すことから始めてみましょう。問題点を把握することで、知りたい情報や確認すべきデータが見えてくるはずです。

1. サイト全体をまわってみて、処理速度や説明文に問題はないか探す
2. 発見した問題点や疑問点、懸念事項を書き留める
3. レポートを通じて、関連データを確認する

サイト全体をまわる際は、以下のポイントを押さえることで主観や偏見に囚われずに問題点を見つけやすくなります。

• 摩擦：ユーザーにとって困難な点や購入を妨げる点があるか
• 動機：ユーザーが行動したくなる・したくなくなる点が何か、ある場合は行動したくなる十分な動機になっているか
• 関連性：同一ページ上の記載内容に関連性があるか
• 明確さ：商品やサービスの価値、ユーザーがすべきことが明確か

事業にとって重要な指標が何かを考える

分析するにあたって、事業にとって重要な指標が何かをきちんと考える必要があります。たとえば業績を伸ばすために改善するべき指標の代表例としては、月間アクセス数やコンバージョン率、平均注文額などが挙げられます。

しかし、こうした指標の平均値ばかりに目を向けるべきではありません。目安として参考にすることはできますが、必ずしも自分の事業にとって実用的であるとは限らないためです。

たとえば、業界のネットショップにおける月間アクセス数の平均値が10,000回であることが判明したとします。まだ自社ネットショップの月間アクセス数が10,000回に到達していなければ、10,000回を目指してサイトを改善しようと取り組むでしょう。一方で、10,000件を超えていれば月間アクセス数を高める取り組みが不要になるわけではありません。月間アクセス数を高めることは、売り上げの拡大につながる指標のひとつであるためです。

上記で取り上げたアクセス数のように、事業にとって重要な指標は平均値を超えているからといって無視するのではなく、よりよい成果を上げるために常に改善を試みることが大切です。

成果の出やすい箇所を理解する

分析によって成果を上げやすい箇所から分析を始めることで、業務にかかる時間を短縮できます。以下は、その具体例です。

• アクセス数が多いが成約率の低いページ：成約につながるように工夫すれば、売り上げを高められる可能性がある
• アクセス数は少ないが成約率の高いページ：アクセス数を伸ばす取り組みを行えば、さらなる収益を見込める
• 販売ファネル：購入過程のどのステップで顧客が離脱しているかを特定して改善することで、より多くの人に購入してもらいやすくなる

販売ファネルの分析では、最初に購入過程をトップページ、商品一覧ページ、各商品ページ、カート、購入ページといったステップに細かく分けることが重要です。その後、ステップごとのアクセス数を比較し、どこで顧客が離脱しているかを特定します。たとえば、100人が商品一覧ページを閲覧しており、そのうち50人が商品ページにアクセスしている場合、商品一覧ページで訪問者の半数を失っていることがわかります。このデータをもとに改善策を講じることで、より効果的な成果が期待できるでしょう。

まとめ

Shopifyのレポートを分析することで、ECサイトの売り上げアップやマーケティング効果の向上が期待できます。各レポートから得られるデータは、事業の現状を把握し、適切な改善策を講じる際に役立ちます。目標を設定し、データをもとに分析を行うことで、具体的な改善策を見つけ出すことが可能です。Shopifyを活用して、データに基づいた戦略的なECサイト運営を始めましょう。

文：Yukihiro Kawata