ECビジネスを運営していくうえで、売り上げや顧客行動、販売チャネル別の成果などを可視化したレポートの活用は欠かせません。課題の発見から改善施策の立案まで、eコマースレポートによるデータ分析が意思決定の基盤となります。
そこで本記事では、eコマースレポートの概要やeコマース分析の主な種類、おすすめアプリを紹介します。ECサイトの売上改善や顧客分析、データ活用によるマーケティングの最適化を進めたい方は、ぜひ参考にしてください。
eコマースレポートとは
eコマースレポートとは、売上データや顧客の購買行動に関する情報を可視化したレポートのことです。eコマースレポートをもとに分析することで、顧客理解を深めながら、商品分析や売上目標の管理、マーケティング施策の改善、在庫管理などに役立てられます。
たとえば、以下のような分析が可能です。
- 売り上げが伸びている商品の把握
- マーケティング施策の成果分析
- リピート率の確認
- 顧客行動の分析
- 在庫状況の把握
- 利益率の分析
これらのデータを分析することで、ビジネスの現状把握や課題発見、改善施策の立案を行いやすくなります。特に、マルチチャネルで販売している企業や取扱商品数が多い企業では、eコマースレポートによるデータ分析が重要です。
Shopify（ショッピファイ）を含めたECプラットフォームの多くには、こうしたデータを提供するレポート機能が搭載されています。これにより、ショッピングカートの状況や検索エンジン経由の流入数、SNSからのアクセス数など、さまざまなデータを確認できます。また、ECプラットフォームの標準機能以外にも、自社で使いやすいレポートツールやアプリを利用するケースもあります。
重要なeコマースレポートの種類
ここでは、Shopifyで利用できるeコマースレポートを例に、EC事業で注目するべき指標や分析項目を紹介します。
パフォーマンスレポート
パフォーマンスレポートは、ストアの表示速度やユーザー体験に関する指標を分析するためのレポートです。サイトスピードや操作性の改善、SEO対策にも活用できます。
パフォーマンスレポートで確認できる主な項目は、以下のとおりです。
- 最大コンテンツ表示（LCP）の推移：オンラインストアの表示速度に影響する画像などの表示速度を確認
- Cumulative Layout Shift（CLS）の推移：オンラインストア表示時のレイアウトずれを分析
- Interaction to Next Paint（INP）の推移：ユーザー操作に対する応答速度を確認
- 最大コンテンツ表示（LCP）ページURL、ページタイプ別：ページごとの表示パフォーマンスを分析
- Cumulative Layout Shift（CLS）ページURL、ページタイプ別：ページごとの表示の安定性を比較
- Interaction to Next Paint（INP）ページURL、ページタイプ別：ページごとの操作応答速度を比較
マーケティングレポート
マーケティングレポートは、どのマーケティング施策が集客や売り上げに貢献しているかを把握したい場合に役立つレポートです。成果の高いマーケティングチャネルやキャンペーンを特定できます。
主なマーケティングレポートの項目は、以下のとおりです。
- Shopチャネルの商品インプレッション：Shopチャネルで商品が表示された回数を商品別に分類
- UTMキャンペーン別のパフォーマンス：オンラインストアの売り上げとセッションの指標を、広告やキャンペーンページなどの流入元別に表示
- マーケティングチャネル別のパフォーマンス：売り上げ、セッション、ROAS（広告費用対効果）、CPA（顧客獲得単価）などの広告指標をマーケティングチャネル別に表示
- 参照元のチャネル別のパフォーマンス：オンラインストアの売り上げとセッションの指標を参照元のチャネルとトラフィックタイプ別に表示
不正注文レポート
不正注文レポートは、ストア内で発生する不正行為やリスクの高い注文を確認できます。不正利用やチャージバックによる損失リスクの軽減に役立ちます。
主な不正注文レポートの項目は、以下のとおりです。
- Shopify Protect（ショッピファイ・プロテクト）で保護されている注文：損失を補償するShopify Protect（現在はアメリカ国内のストアが対象）のフルフィルメント要件を満たす注文数
- Shopify Protectの対象となる注文：保護対象となる注文数
- チャージバック率（不正注文）：不正注文として報告された不審請求が発生した決済割合を表示
- チャージバック金額（不正注文）：不正注文として報告された全不審請求の総額を表示
- リスクの高い注文率：不正注文のリスクが高いと判定された注文割合を表示
- 不正注文のためキャンセル済み：不正注文によりキャンセルされた売り上げを表示
- 承認率：不正注文のリスクが低〜中と判断された注文割合を表示
利益率レポート
利益率レポートでは、全体のコストや利益、収益性を分析できます。利益率の高い商品や収益性の低い商品を把握することで、価格戦略や商品構成の最適化に役立ちます。
主な利益率レポートの項目は、以下のとおりです。
- POSロケーション別の粗利益：売上総利益を構成する、店舗のロケーション別の内訳
- 商品バリエーション別の粗利益：商品バリエーション（SKU）別に分類された利益率
- 商品別の粗利益：商品別に分類された粗利益
在庫レポート
在庫レポートは、在庫の数や評価額、商品の販売状況などを確認できます。適切な在庫管理や補充計画、売れ筋商品の分析に役立ちます。
主な在庫レポートの項目は、以下のとおりです。
- ABC商品分析：収益構成比などに基づき、商品をABCに格付けした結果を表示
- 商品別の日次販売在庫：販売個数を商品別に分類
- 在庫残り日数別の商品：過去のデータに基づいた、在庫が売り切れるまでの予想日数
- 在庫転送：ストアの在庫転送の一覧を表示
- 月末在庫スナップショット：月末時点での在庫数のスナップショットを表示
- 月末在庫金額：月末時点の在庫金額を表示
- 棚卸による在庫調整：在庫調整を棚卸別に分類
- 販売済み在庫率別の商品：在庫のうち販売された割合で商品を分類
小売販売レポート
小売販売レポート（POS売上レポート）は、POSを通じた実店舗販売の状況を分析するためのレポートです。店舗別やスタッフ別、商品別の売上状況を把握でき、店舗運営や販売施策の改善に活用できます。
主な小売販売レポートは、以下のとおりです。
- POSロケーション別の販売合計：店舗ごとの販売合計
- スタッフ別のPOSでの販売合計：スタッフごとの販売合計
- 商品別のPOSでの販売合計：商品ごとの販売合計
- 商品タイプ別のPOSでの販売合計：店舗での販売合計を商品カテゴリに分類
- 商品バリエーション別のPOSでの販売合計：店舗での販売合計を商品バリエーション別に分類
- POSスタッフの日々の売上合計：日々のスタッフ売上推移
注文レポート
注文レポートは、注文状況や返品、配送、フルフィルメントの状況などを分析できます。販売傾向の把握や業務改善、顧客満足度向上にも役立ちます。
主な注文レポートの項目は、以下のとおりです。
- 一緒に購入されたアイテム：顧客が1回の注文で頻繁に一緒に購入する商品の組み合わせを表示
- 商品別の注文と返品：注文数や返品数を表示
- 注文からフルフィルメントまでの時間：注文処理から配送完了までにかかった時間
- 注文別の配送ラベル：各配送ラベルの費用と削減額
- 注文数の推移：すべての販売チャネルでの注文数
- 発送済み注文の推移：発送済みとしてマークされた注文の合計
- 配送ラベルの推移：配送ラベルの数と、その合計費用、平均費用
行動レポート
行動レポートは、オンラインストア内での顧客行動や購買パターンを分析できます。ユーザー行動を把握することで、ストア導線の改善やコンバージョン率向上に役立ちます。
主な行動レポートの項目は、以下のとおりです。
- お客様の行動：カートへの追加や支払いの完了など、それぞれの行動に至ったユーザーセッションの数
- コンバージョン率の推移：販売につながったオンラインストアセッションの割合の内訳
- チェックアウトコンバージョン率の推移：チェックアウトページに至ったセッションのうち、購入を完了した割合の推移
- デバイスタイプ別のセッション：利用デバイス別のアクセス状況を表示
- ランディングページ別のセッション：ユーザーが最初にアクセスしたページ別に分類
- 検索クエリ別の検索：検索キーワードを表示
- 検索コンバージョン数の推移：検索経由で販売につながったキーワードの割合
- 結果のなかった検索：結果がなかったキーワードを表示
財務レポート
財務レポートは、ストアの売り上げや利益、決済状況、税金などを把握するためのレポートです。売り上げ、割引、税金、決済状況、負債の財務レポートに加え、ギフトカード関連の管理情報などが確認できます。販売状況の分析だけでなく、税務管理や決済管理にも活用可能です。
主な財務レポートの項目は、以下のとおりです。
- Shop Payでの決済：Shop Payによる純決済額を注文別に分類
- ギフトカードによる未利用残高：利用可能なギフトカードの残高を表示
- ゲートウェイ別の支払いサマリー：受け取った純支払い額の概要を決済サービスやゲートウェイ別に分類
- チャージバック率：不審請求が発生した決済の割合
- 決済方法別の純決済額：決済方法ごとに分類した純決済額の合計
- 注文別の売上原価：商品の原価
- 注文別の粗利益：直接製造費用を考慮に入れた注文ごとの利益
- 注文別の純売上高：ディスカウントや返品を反映した売上収益
- 注文別の総売上高：ディスカウントや返品などを反映する前の、おおよその売上収益
- 注文別の返品合計：返品の金額
- 税金：売上税の概要
販売レポート
販売レポートは、売上傾向や商品パフォーマンスなどの販売状況を分析できます。人気商品や割引施策の効果、重要顧客の把握などにも役立ちます。売上レポートを活用することで、商品戦略や販売施策の改善、季節ごとの需要予測につなげやすくなります。
主な売上レポートの項目は、以下のとおりです。
- 期間別の総売上高：ディスカウントや返品などを反映する前の、期間別のおおよその売上収益
- 商品別の販売合計：商品別に分類された販売合計
- 販売チャネル別の総売上高：ディスカウントや返品などを反映する前の、おおよその売上収益を販売チャネル別に分類
- 新規顧客とリピーターの売上：はじめて購入した顧客とリピーターの売り上げ
- サブスクリプションの売上の推移：サブスクリプションの売り上げ金額
- ディスカウントコード別の売上：適用された割引コード別に分類
- 参照元別の販売合計：注文につながったサイト名別に分類した販売合計額
- バンドル別の販売合計：販売合計額をバンドル別に分類
- 平均注文金額の推移：ディスカウントを考慮に入れた平均注文金額
- 請求先のロケーション別の販売合計：請求先のロケーション別に分類された販売合計額
集客レポート
集客レポートは、オンラインストアへのユーザー流入状況を分析できます。訪問者の流入元や地域、トラフィック推移などの把握が可能です。このレポートは訪問者データに特化しており、売上情報は含まれません。
主な集客レポートの項目は、以下のとおりです。
- セッション数の推移：オンラインストアでのユーザーセッション数
- ソーシャルの参照元別セッション：SNSの参照元からオンラインストアへのセッションを名前別に分類
- ロケーション別のセッション：オンラインストアのセッションをロケーション別に分類
- 参照元別のセッション：セッションにつながったサイト名別に分類
- 現在の訪問者：オンラインストアを訪問している人の人数
- 訪問者数の推移：オンラインストアへの訪問者数
顧客レポート
顧客レポートでは、顧客属性や購買行動、LTV（顧客生涯価値）、顧客セグメントなどを分析できます。これらのデータを活用することで、パーソナライズ施策やロイヤルティプログラムの最適化、リピート率向上につなげやすくなります。
主な顧客レポートの項目は、以下のとおりです。
- 新規顧客数の推移：オンラインストアではじめて購入した顧客数
- 新規顧客による売上の推移：新規顧客による売り上げの推移を表示
- リピーター率の推移：リピーター比率の変化を確認
- 新規顧客とリピーターの比較：はじめて購入する顧客とリピーターの数の比較
- RFM顧客分析：最終購入日と顧客当たりの注文数、収益をもとに顧客リストを抽出
- 顧客コホート分析：初回購入月別にグループ化された顧客のリピート購入率
- ロケーション別の顧客：地域ごとに分類し、顧客が費やした金額を確認
eコマースレポートを分析する際のポイント4つ
1. 一貫した基準で分析する
分析を行う際には、常に同じ指標やレポート項目を対象にすることが重要です。たとえば、売上推移を分析する際は、総売上や純売上、売上合計などの指標をそれぞれ個別にモニタリングし、刑事的な変化の比較と分析をする必要があります。
また、明確に定義したKPIをもとにECサイトの業績を分析することで、必要以上にデータに振り回されることなく、より実用的なビジネスインサイトを得やすくなります。
2. チェックアウトファネルを確認する
オンラインストアでは、最終的なコンバージョン率だけでなく、それぞれの顧客が購入プロセスのどの段階にいるかを把握したファネル分析も重要です。
このファネル分析では、購入完了までの各ステップで、どの程度ユーザーが離脱しているかを特定していきます。離脱が多いステップを具体的に把握することで、入力項目の多さや送料表示の不備、決済方法の不足など、購入を妨げている要因を特定しやすくなります。
たとえば、セール時に送料が商品価格より高くなっていたり、希望する決済方法が利用できなかったりすると、購入手続きの途中でユーザーが離脱する可能性があります。購入プロセスのファネル分析を行うことで、こうした改善点の発見につながります。
3. 検索結果が表示されないキーワードを確認する
「結果のなかった検索」のレポートを活用することで、販売機会の損失に気づけます。顧客がどのようなキーワードで商品検索しているかを把握することで、商品名や検索広告（PPC広告やSEM）で使用するキーワードの改善にも役立ちます。また、検索されたにもかかわらず該当商品が表示されていないケースが多い場合は、UniSearch（ユニサーチ）のようなAI搭載型のサイト内検索ツールの導入を検討することで、ニーズに近い検索結果を提供できるようになります。
4. 購買データをもとに顧客をセグメント化する
購買データをもとに、購入商品や購入頻度、利用チャネルなどに応じた顧客セグメントを作成することができます。顧客ごとの行動履歴や接点を可視化することで、どの施策やチャネルが購入につながったのかを分析しやすくなります。
これにより、顧客ライフサイクルを把握し、ターゲットに合わせたマーケティング施策や販促施策が可能となります。
おすすめのeコマースレポートアプリ
ECPower
ECPowerは、Shopifyの顧客データを自動で収集・分析し、リピート率やLTVの向上につながる顧客分析ツールです。購入回数やリピート状況などの条件を選択するだけで顧客をセグメント化でき、購買傾向やロイヤル顧客、離脱リスクを可視化します。また、外部ツールとの連携も可能で、顧客セグメントをそのままLINE配信やメールマーケティング、広告施策などへ活用することができます。
LTVや平均注文額、リピート率などの指標も自動で可視化でき、集客チャネルごとの傾向分析にも対応しています。Shopifyの標準レポート機能を補完する分析ツールとして導入しやすく、データ活用を強化したいEC事業者に活用されています。
Zoho Analytics
Zoho Analyticsは、売り上げや顧客データ、広告データなどを一元管理できるクラウド型のレポート作成サービスです。Shopifyをはじめ、GoogleドライブやExcel（エクセル）、SNSなど複数サービスとの連携にも対応しています。
売上推移や顧客動向、広告効果などの指標をダッシュボード上にまとめることができるため、EC運営に必要なデータを一目で確認できるようになります。テンプレートも用意されており、専門知識がなくてもレポートを作成しやすくなっています。
また、会話型AIアシスタント機能が搭載されており、分析結果に基づく洞察や解説が生成されるほか、トレンド予測や異常の検出なども自動化することができます。
Googleデータポータル
Googleデータポータル（旧：Google Looker Studio）は、Googleが提供するBIツールです。ShopifyやGoogle関連サービスなど1,400以上のデータソースと直接接続し、売り上げや広告効果、顧客動向などを可視化できます。
ドラッグ＆ドロップの直感的な操作で、自社に必要な指標をダッシュボードやレポートにまとめることができます。また、データを可視化するグラフやチャートも様々な選択肢が用意されており、情報が伝わりやすいインタラクティブなレポートを作成可能です。
レポート共有機能にも対応しており、チーム内でデータを共有しながら分析や編集を進めやすい点もメリットです。
Microsoft Power BI
Microsoft Power BIは、大量データの分析や高度なレポート作成に対応したBIツールです。ExcelやMicrosoft（マイクロソフト）製品との連携性が高く、複数データを統合した分析にも適しています。
売り上げや利益、広告効果、顧客データなどをダッシュボード上で一元管理できます。レポートではフィルター機能や詳細分析にも対応しているため、売上低下の要因分析や顧客傾向の把握にも活用できます。
また、AIによりデータ内のパターン検索やレポートの自動作成なども可能となっています。
まとめ
eコマースレポートは単なる数値確認だけではなく、データに基づいた意思決定を支える重要なツールです。
レポートにより売り上げや利益、顧客行動、販売チャネル、コンバージョン状況などが分析しやすくなることで、課題の発見や改善施策の立案につなげられます。また、購買データや顧客傾向を把握することで、マーケティング施策や商品戦略の最適化にも役立ちます。
Shopifyでは、販売や財務、顧客、パフォーマンスなど、さまざまなレポートを標準機能として提供しているため、自社に必要な指標を継続的に分析し、運営改善へ活用できます。
eコマースレポートに関するよくある質問
eコマースレポートを利用する目的は？
eコマースレポートを利用する主な目的は、オンラインストア内の問題を可視化することです。在庫管理や価格設定、商品バリエーション、マーケティング施策など、ストア運営に関するデータを提供し、重要な意思決定をサポートします。
eコマースレポートに含めるべき指標や項目は？
eコマースレポートをECサイトの改善に活用する際には、以下のようなデータに着目して分析を行います。
- 売上推移
- マーケティング施策の成果
- 商品パフォーマンス
- コンバージョン率
- 在庫状況
- 顧客行動データ など
Google Analyticsはeコマースに活用できる？
Google Analyticsは、eコマースにも適した分析ツールです。顧客が流入してきた販売チャネルの特定やECサイト内での顧客の行動パターン、売り上げに貢献しているページなどを分析することができます。
