[[企画メモ&Tips/Google Analyticsのeコマースレポートまとめページ]]
 
 &pgid;
 
 目的:
 Google Analyticsのeコマースレポートで何が分析できるのかを把握する
 
 ** 目次 [#b52b4c13]
 #contents();
 
 
 * eコマースレポート用にGAへあげるデータ(1)〜e コマース トランザクション [#t32a8c1c]
 
 e コマース トランザクション
 http://www.google.com/support/analytics/bin/answer.py?answer=55528&cbid=gde2jdudj18s&src=cb&lev=answer
 
 
 領収ページのトラッキング コードの下で、_addTrans() 関数と _addItem() 関数を呼び出します。 
 
 ** 最初に _addTrans() を呼び出して、トランザクションを作成する。 [#t1b4e65c]
 
 (1注文につき1つのトランザクションデータ)
 
 *** _addTrans() の引数 [#mb86319d]
 
 - 注文 ID
 - アフィリエーション(提携先またはストア名)
 - 合計 →この値がレポートの"収益"の計算に使われる?
 - 税
 - 配送料
 - 都市
 - 都道府県
 - 国
 
 サンプル
 	pageTracker._addTrans(
 	"1234", // 注文 ID - 必須
 	"マウンテンビュー", //提携先またはストア名
 	"11.99", // 合計 - 必須
 	"1.29", // 税
 	"5", // 配送料
 	"鎌倉市", // 市/区
 	"神奈川県", // 県または郡
 	"日本" // 国
 	);
 
 ** ユーザーが購入したアイテムごとに、_addItem() を呼び出す。 [#z870bcf9]
 
 (商品ごとの注文データ:注文明細)
 
 *** _addItem() の引数 [#te94edd5]
 
 - 注文 ID
 - 在庫管理コード(SKU)≒商品コード
 - 商品名
 - カテゴリ
 - 価格
 - 数量
 
 サンプル
 
 	pageTracker._addItem(
 	"1234", // 注文 ID - 必須
 	"DD44", // SKU/コード
 	"T シャツ", // 商品名
 	"緑 M サイズ", // カテゴリまたは種類
 	"11.99", // 単価 - 必須
 	"1" // 数量 - 必須
 	);
 
 
 * eコマースレポート用にGAへあげるデータ(2)〜他のレポートでも使える [#z5e2f3a1]
 
 ** ユーザー定義変数 [#e0b7f741]
 
 http://www.google.com/support/analytics/bin/answer.py?answer=57045
 
 独自のユーザ属性を変数としてあげられる。これを使うと"職種別"とか"ユーザ種別"など任意のユーザ・セグメント単位で分析できるようになる。
 
 ユーザー セグメントを設定するには、Javascript の _setVar 関数を呼び出します。
  <script type="text/javascript">pageTracker._setVar('Marketing/PR');</script>
 
 
 例)業種
 
 * eコマースレポートでわかること [#defd7274]
 
 ** レポート:サマリー: [#mf664c9e]
 
 <わかること>
 - [収益] 購入額
 - [コンバージョン率]セッション数のうち購入に至った割合
 - [トランザクション] 注文件数
 - [平均注文額] これらの注文から得られる収益の平均
 - [購入商品] 販売した商品の種類を在庫管理単位で表す
 
 
 ** レポート:合計収益 [#jc9c9199]
 
 <わかること>
 - 一定期間の売上合計の変動
 
 <合計収益アップのための施策>
 収益は、購入数と平均購入値によって決まります。
 - ターゲット広告を購入して効果的な広告を作成する (トラフィック ソース レポートを参照します)
 - 広告で宣伝する情報、サービス、または商品をリンク先ページに掲載する (コンテンツ レポートを参照して直帰率を最小にします)
 - コンバージョン達成までのプロセスを簡略化して顧客が清算手続きを放棄する可能性を低くする (目標レポートを参照します)
 
 ** レポート:コンバージョン率 [#hb6e12ef]
 
 <わかること>
 - 一定期間のコンバージョン率の変動
 
 <チェックポイント>
 - 例えばマーケティング施策効果検証のために、実施前後のコンバージョン率の変化を見るなど?
 - コンバージョン率は、同じ業種でもビジネスによって大きく異なるため、マーケティングやサイトの効果を評価する際に企業固有の最も有効な指標となります。 
 
 ** レポート:平均注文額 [#h6a7bf07]
 
 <わかること>
 - 一定の期間の平均注文額の変動
 
 <チェックポイント>
 - この値を観察し、それぞれの宣伝活動が効果を上げているかどうかを確認します。
 
 ** 商品のサマリー (商品のパフォーマンス) [#afd92984]
 
 <わかること>
 商品(商品名)ごとの
 - 販売数(何個売れたか)...[a]
 - 固有の購入数(何回買われたか)...[b]
 - 収益(=売上合計)...[c]
 - 平均価格(=平均単価)...[d]=c/a
 - 平均注文数量...[e]=a/b
 
 *** レポート:SKU (Stock Keeping Units) [#ne3729e4]
 
 <八木note>"商品"と"SKU"の違い:
 SKUは、同じ商品でもパッケージの違いや値段の違いなど,アイテムより小さい単位で分類される在庫管理上の商品単位。
 
 例えば、商品A、商品Bにそれぞれカラー展開"レッド""ホワイト"があったとすると、
 - [商品]="A" "B"(Aレッドも、Aホワイトも同じ"商品A")
 - [SKU]="Aレッド""Aホワイト""Bレッド"、"Bホワイト"(カラーが異なれば別"SKU")
 という関係にある。
 
 <わかること>
 各SKU(商品の在庫管理単位)ごとの
 - 販売数(何個売れたか)...[a]
 - 固有の購入数(何回買われたか)...[b]
 - 収益(=売上合計)...[c]
 - 平均価格(=平均単価)...[d]=c/a
 - 平均注文数量...[e]=a/b
 
 ** レポート:商品カテゴリ (商品のパフォーマンス) [#yeebefff]
 
 各カテゴリごと (× SKU/商品名/キーワード etc..ごと)
 - 販売数(何個売れたか)...[a]
 - 固有の購入数(何回買われたか)...[b]
 - 収益(=売上合計)...[c]
 - 平均価格(=平均単価)...[d]=c/a
 - 平均注文数量...[e]=a/b
 
 ** レポート:トランザクション(≒ユーザ別購入レポート) [#jfbcd152]
 
 <わかること>
 トランザクションID(1注文)ごとの
 - 収益(=売上合計)
 - 税金
 - 配送料
 - 購入数
 - 購入商品と、商品の収益、注文数
 
 <不明点>
 "収益"に"税金"や"配送料"は含むのか?
 
 ** レポート:購入までのセッション数: [#f3b5e8e7]
 
 <わかること>
 - ユーザーが購入に至るまでのセッション数
 
 <ポイント>
 - どんなコンテンツを追加すればユーザが目標を達成するか検討する。
 
 ** レポート:購入までの時間 [#v255b800]
 
 <わかること>
 - ユーザーが購入に至るまでの日数
 
 <ポイント>
 - "C"の字を描く(すぐ買う人と、しばらく期間をおいてから買う人にハッキリ分かれる傾向)
 
 
 #blikifooter(八木)
 tag: [[GoogleAnalytics>tag/GoogleAnalytics]], [[EC>tag/EC]]
 
 

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