購入と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、サイトまたはアプリでの購入行動を分析できます。商品と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、購入までの間隔などのデータを確認できます。
e コマースデータをアナリティクスで確認するには、以下を行う必要があります。
この記事の内容:
- 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 の編集と JavaScript を使ったコード作成に関する知識、または経験豊富なウェブ デベロッパーのサポートが必要です。
詳しくは、e コマース トラッキングの設定をご覧ください。
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にある [エクスプローラ] タブの [e コマース] で確認できます。これらの指標は、次の手順で e コマース専用のレポートでも確認できます。
- Google アナリティクスにログインします。
- 目的のビューに移動します。
- [レポート] を開きます。
- [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 | 常に収集されてレポートに表示 | 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）。 |
注: アナリティクスではトランザクション ID を使用しているため、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）場合でも、同じトランザクション ID の各トランザクションはセッションごとに 1 回だけカウントされます。ただし、トランザクション ID を除外して e コマース収益に関するレポートを作成することも可能です。
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 | 常に収集されてレポートに表示 | アイテムが購入されたトランザクション（例: 1234）。 |
| 名前 | 常に収集されてレポートに表示 | 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
次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: 収益を日付別に確認できます。
- トランザクション: 収益、税金、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を確認できます。
これらのデータは次のような分析に役立ちます。
- 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。