e コマースについて

購入やトランザクションに関するデータを収集、分析します。

e コマース レポートでは、お客様のサイトやアプリでの購入行動を分析できます。商品やトランザクションに関する情報、平均注文額、e コマースのコンバージョン率、購入まで期間などのデータが表示されます。

アナリティクスで e コマースデータを表示するには、以下を行う必要があります。
  • レポートで e コマースを有効にする
  • e コマースデータを収集するコードをサイトまたはアプリに追加する。この作業を行うには、HTML の編集や JavaScript を使ったコード作成に関する知識や、経験豊富なウェブ開発者のサポートが必要です。

e コマース トラッキングの設定をご覧ください。

この記事の内容:

レポートの検索

e コマースの指標(トランザクション数、収益、e コマースのコンバージョン率など)は、多くの標準レポートの e コマース [エクスプローラ] タブで確認できます。これらの指標は e コマース専用のレポートにも表示されます。

  1. Google アナリティクスにログインします。
  2. 目的のビューに移動します
  3. [レポート] を開きます。
  4. [コンバージョン] > [e コマース] を選択します。

使用可能なデータ

e コマースデータはトランザクションのデータとアイテムのデータで構成されます。

トランザクション データは、サイトやアプリで発生した各トランザクションについて収集された情報で構成されます。これらのデータには以下のディメンションが含まれています。

トランザクション ID 常に収集され、常にレポートに表示 トランザクション ID(例: 1234)。
アフィリエーション オプションで収集 トランザクションが発生したショップやアフィリエーション。
収益 オプションで収集 トランザクションで発生した合計収益額か合計販売額(例: 11.99)。この値には送料や税金など、合計収益の計算に含める調整額を設定できます。
送料 オプションで収集 トランザクションに伴う送料の総計を指定(例: 5)。
税金 オプションで収集 トランザクションに伴う税金の総計を指定(例: 1.29)。
: アナリティクスでは、トランザクション ID を使用して、ユーザーがセッション中に確認ページを何度も表示した(チェックアウト時にページを更新するなど)場合にも、同じトランザクション ID の各トランザクションがセッションごとに 1 度しかカウントされないようにしています。

アイテムは、トランザクションで購入された個々の商品を表します。アイテムには以下のディメンションが含まれています。

トランザクション ID 常に収集され、常にレポートに表示 アイテムが購入されたトランザクション(例: 1234)。
名前 常に収集され、常にレポートに表示 アイテム名(例: Fluffy Pink Bunnies)。
SKU オプションで収集 SKU または アイテムコードを指定(例: SKU47)。
カテゴリ オプションで収集 アイテムが属するカテゴリ(例: Party Toys)。
価格 オプションで収集 アイテムの単価(例: 11.99)
数量 オプションで収集 このトランザクションで購入されたアイテムの単位数。トラッキング コードが整数以外の値(例: 1.5)を収集する場合は、小数点以下を四捨五入して最も近い整数値が割り当てられます。

標準レポート

以下の標準レポートを使用できます。拡張 e コマースをご利用の場合は、追加のレポートも使用できます。

  • 概要: 収益、e コマースのコンバージョン率、トランザクション数、平均注文額、その他の指標がまとめられています。
  • 商品の販売状況: 収益、購入数、数量、平均価格、平均数量を、SKUおよびカテゴリ別に確認できます。
  • 販売実績: 収益を日付で確認できます。
  • トランザクション: 収益、税金、配送料、数量をトランザクション ID別に確認できます。
  • 購入までの間隔★: トランザクションまでの日数とトランザクションまでのセッション数がわかります。

これらのデータは次の事柄を分析する際に役立ちます。

  • 売れ行きの好調な商品。また、顧客層に最も受け入れられている商品や、マーケティング活動の成果が表れている商品を推測できます。
  • トランザクションあたりの収益や購入商品数。1 回のトランザクションあたりの購入商品数が少なければ、数量割引や注文額に応じて配送料を無料にするサービスを取り入れてもよいでしょう。
  • ユーザーが購入を決定するまでの期間(日数とセッション数)。販売サイクルが安定している場合、または商品や季節ごとに一定の変動パターンが見られる場合、(全体的な販売予測と併せて)その情報を基に、信頼性の高い収益予測を立てることができます。ユーザーが購入に至るまで何度もサイトを訪問している場合は、サイトのデザインを見直して購入手続きをわかりやすくすることや、他社の商品や価格との比較機能を導入することを検討します。
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