EC売上とデータ分析

今日のデジタル時代において、データはeコマースの成功の生命線です。データから実用的な洞察を収集、分析、抽出する能力は不可欠なものとなっています。データ分析のベストプラクティスを理解することで、eコマース企業は競争力を高め、成長を促進し、優れた顧客体験を創造することができます。この記事では、eコマース企業がデータ分析に効果的に取り組む方法についての洞察と戦略の基礎をご紹介します。これらのガイドラインに従うことで、ECビジネスをデータに基づいた意思決定を行い、戦略を最適化し、競争が激化する中での成功確率を高めることができます。

データ分析の流れ

データ分析のライフサイクルは、質問、準備、処理、分析、共有、行動tの6つのステージに分けることができます。

質問

質問フェーズでは、データ分析の目的・目標を明確にします。解決すべき問題、改善すべき点、成長の機会など、ビジネスに関連する重要な質問をすることから始めます。これらの質問を通じて、SMART※1な目標を設定し、定義することが重要です。また必要に応じて、進捗を測定・追跡するための重要業績評価指標（KPI）を設定します。

※1 SMART・・・S具体的・M測定可能・A・達成可能・R長期的な目標に関連した・T期限のある

準備

準備フェーズでは、分析に必要なデータを特定し、収集します。これには、適切なデータソースの選択、関連データの収集、データの正確性と信頼性の確保が含まれます。さらに、データのプライバシーやデータ保護規制の遵守についても考慮することが重要です。正確なデータの収集方法については、【EC担当者むけ】正確なデータの収集方法かGoogle Dataset Searchで検索してみてください。

処理

処理フェーズでは、収集したデータをクリーニング、前処理、変換して、分析に適した状態にします。欠損値の処理、エラーの修正、重複の削除、データ形式の標準化などが含まれます。データ処理は、データの品質を維持し、正確な分析結果を得るために非常に重要です。データ処理には、Excelやgoogleスプレッドシートのような表計算ソフトによる処理とSQLを使った処理方法があります。どちらにもメリット・デメリットがあり、状況に応じて使い分ける必要があります。一般的に数千行程度の小さいデータではスプレッドシートを使い、ビッグデータなどを処理する場合はSQLを使用します。具体的なスキルに関しては、スプレッドシートで使えるEC運営効率化におすすめの関数記事やgoogle公式の関数リストなどをご参照ください。

分析

分析フェーズでは、さまざまな分析手法やテクニックを用いて、処理されたデータから洞察を探り、解釈し、抽出します。統計的手法、機械学習アルゴリズム、データ可視化ツールなどを使用することもあります。その目的は、データからパターン、トレンド、関係を特定し、意思決定に役立て、ビジネスの成長を促進することです。分析には統計学や分析のためのコーディングスキルなど専門的な知識が必要な場合があります。数字の法則性や異常値など様々な視点で解析しつつ、コンテキストを載せることが重要になります。

共有

分析が完了したら、関係するステークホルダーと結果を共有します。ビジュアライゼーション（グラフ化）、ダッシュボード、レポートを作成し、複雑なデータの洞察をわかりやすい形で効果的に伝えます。分析結果を共有することで、組織全体でデータ主導の意思決定を促進することができます。Looker StudioやTableauをなどのツールを使うことでデータ分析結果を伝わりやすいビジュアルに変更することができます。

行動

最後に、データ分析から得られた洞察を用いて、情報に基づいた意思決定を行い、データ駆動型の戦略を実行する段階です。これには、マーケティングキャンペーンの最適化、顧客体験の向上、新たな成長機会の特定などが含まれます。KPIを継続的に監視し、フィードバックに基づいて戦略を調整することで、継続的な改善と成功を確保します。

まとめ

データ分析のライフサイクル（質問、準備、処理、分析、共有、行動）に従うことで、データを効果的に活用し、情報に基づいた意思決定を促進し、戦略を最適化して最大の効果を得ることができます。