あなたのストアのトラフィックはどのサereplicationトから来ていますか?ビジタはいったいどこにいるのでしょう?昨年のブラックフラの調子はどうでしたか?一番検索されている商品は何でしょうか?
あなたのビジネス，あなたの顧客，あなたのマ，ケティング活動にいて，問うべき質問はたくさんあります。
アップデ，ト:ラブビュ機能により，ビジタが実際に購入する瞬間をリアルタムで確認できます。売上が発生したその瞬間に，お祝いできます。詳しくはこら。
上に挙げたような質問の答えは，実はShopifyの中だけでもすべて完結するのです。今回はそんな多くの機能があるShopifyレポ，トとShopifyストア分析にいてご紹介します。
レポ，トと分析
1日(または1週間か1ヶ月)の終わりに，あなたは分析ルをチェックして重要指標(kpi)（kpiとは)をいくか確認します。「先週と比べてトラフィックが2%アップ!」とデータを見て、喜ぶこともあるでしょう。
これがデ，タレポ，トですね。上がれば好吧，下がるのはNG。
デ、タとデ、タ分析に、いては、氷山の一角という考え方をすべきでしょう。たしかに,水面上に見えている輝かしい指標もあるのですが,水中にはもっとたくさんのものが隠れているのです。
分析とは，水面下にもぐって，あなたのビジネスにとって重要な発見をするプロセスです。eコマ，スの基本指標から数値を取ってくるだけではなく，“なぜ?”“それで?”」と問いかけてさらに調査をします。
分析は，”上がれば好吧，下がるのはNGという単純なことではありません。谷歌アナリティクスやShopifyストア分析を使用するにしても，水面下に隠れた要素は圧倒的に複雑です。
それでも,水面下にあるものの中から次のような発見が得られるので,何としても追求しなければいけなません。
- ビジネスにおける重要な質問への答え(新しく問うべき質問も含む)。
- あなたが気づいていなかったコストのかかっている問題領域。
- ユ、ザ、エクスペリエンス(用户体验)とコンバ，ジョン率を向上させる要素の早期発見と修正。
デタにいて正しい質問をする
わたしたは，この水面下にある気づきを求めています。そこで，次のような問いが生まれます。「どのようにして水面下にもぐっていけばいいのか？」
答えは，ストアにいて意味のある質問をすること，です。
ストア分析のダッシュボ，ドを開くと，大量のデ，タが目に入ります。これだけで圧倒されてしまってもおかしくありません。やることを明確にするためにも、答えるべき質問リストを用意するといいでしょう。
いろいろクリックして,新たな発見が飛び込んでくるのを待っているだけではダメです(こうなればいいのですが,実際には起こりません)。あなたには，目的が必要です。
では，良い質問とは何でしょうか?
良い質問が思い浮かんだとします。まずは自分に聞いてみてください。「この質問の答えに基づいて自分は何を変更しようとしているのか？」
この答えが何もないようであれば，それは"良い質問"ではないのです。
それぞれの質問ごとに，”もし.．.なら，その場合.．.というシナリオを考えましょう。答えが是的なら，こうなる。答えが没有なら，こう”という具合に。
デタにいて問うべき意味のある質問を見けるためのシンプルなプロセスがこらです。
- 問題のある領域を探してサ@ @トを見ていきます。期待どおりに働いていない箇所を見つけるため,基本的にはストアを壊そうという意思があなたには必要です。
- サ▪▪▪▪トを見ていくなかで気づいた問題エリア，懸念，疑問点などを書きとめます。
- 問題エリアや懸念事項を確認するためにストア分析へ向かい，質問に答えていきます。
ステップ1では，構造的な調査プロセスがあると役に立ます。たとえば，主観やバイアスを排除するために、前もっていくつかの重要な要素を設定しておきます。
- フリクション:サereplicationト内にむずかしいところはないでしょうか?どうやったらもっと簡単にできるようになりますか?ビジタの購買行動を妨げているものは何?
- ディストラクション:ビジタに一番取ってほしい行動を遠ざけている要因があるとしたら何でしょうか?商品のカ，トへの追加，チェックアウトなどが考えられます。
- モチベ，ション:ビジタ，のモチベ，ションを上げたり下げたりするものは何でしょうか?あなたが一番取ってほしい行動をするのに十分な動機が彼らにありますか?
- 関連性：ペジ上のすべてのものに関連がありますか?無関係だったり重要ではないものがありませんか?ペ，ジ上のすべてが，求めるアクションに有利に働いていますか?
- わかりやすさ:商品やサビスの価値はわかりやすく伝わっていますか?次のステップが何か明確になっていますか?取ってほしい行動は明らかですか?困惑させる要素はないでしょうか?
調査が済んだら，デ，タに，いて問うべき質問リストが大量にできていると思います。
ここで一点注意を。統計に関して，こんな格言があります。「データを長く尋問すれば、何でも告白する」
あなたが特定の答えを探しているなら，それを見けるでしょう。デ，タ分析にあたって，認知バ，アスを完全に排除するのは，かなりむずかしいです。しかし，自分が想定している答えではなく，あくまで質問に重点を置くように心がけてください。
良い○○とは?
良い月間トラフィック量とは?良いコンバジョン率とは?良い平均注文額とは?良い.．.とは?
これらの問いに本当の正解はありません。業界にベンチマ，クすべき平均値はたしかにあるでしょう。しかし，それらはだいたい実用的というより，参考になる程度のものです。
たとえば，業界の平均月間ビジタ，数が100000年人と判明したとして，あなたは自分のビジネスの何を変えられますか?
あなたのストアのビジタ，が月に100000年人より少なかったとしても，トラフィックを増やすと誓うことぐらいしかできないでしょう。でも，わたしたはねにトラフィックを増やそうとしていませんか?ビジタ，が100000年人超えを達成しているなら，トラフィックを増やすことなど忘れてしまうでしょうか?
良いトラフィック量とは，先月よりも多いトラフィックです。これと同じことは，ほかの指標にいてもいえます。
あなたとあなたのストアにとって，何が“良い”のか，それがすべてです。
価値の高いところから始める
ストア全体を調査する時間がなく,どこから始めたらいいかわからない場合,機会を最大化できるところからスタートしましょう。要約すると，3.のカテゴリに集約されます。
- ボリュ，ムが大きく，価値の低いペ，ジ。多くのトラフィックを生み出しているものの，利益にはなりにくいペ，ジです。たとえば，過去のブログ記事などが考えられます。
- ボリュ，ムが少なく，価値の高いペ，ジ。トラフィックの量自体は少ないものの,コンバージョンしやすい質の高いトラフィックを生み出しているページ。たとえば，チェックアウトペ，ジなど。
- 購入ファネル。購入ファネルを決定的なステップへと分解します。たとえば，トップペ，ジはステップ1，商品コレクションペ，ジはステップ2，商品ペ，ジはステップ3.，カ，トはステップ4，チェックアウトはステップ5，と分解できます。直線的なファネルプロセスは過去のものとなりつつあるので,ビジターが購入へ至る複数のルートを考えるほうが適切です。
ファネルはとくに興味深いですね。ファネルの各ステップのデータを収集できたら,ファネルの漏れがどこに生じているかをピンポイントで指摘できるでしょう。そこが，多くの人が脱落しがな場所なのです。以下はその例です。
- One hundred.人が商品コレクションペ，ジに到達している
- 50人が商品ペ，ジを見ている
- 40人が商品をカ，トに入れている
上記の(超基本的な)ファネルの例からわかるように，コレクションペ，ジで最大の脱落が起こっていて，50%のビジタが失われています。そのため，あとでデ，タを分析するために使う質問を掘り下げるのに良いスタ，ト地点は，ここになります。
ファネルプロセスをさらに下っていくと，必要な影響力が小さくなることに注意が必要です。
- One hundred.人が商品コレクションペ，ジに到達している
- 50人が商品ペ，ジを見ている
- 40人が商品をカ，トに入れている
- 20.人がチェックアウトボタンをクリックしている
- 4人がチェックアウトを完了
この例では，チェックアウトを完了した人を4人から6人に増やすことを想像してみましょう。収益にもっとも近い数値が50アップしたことになりますね。次に，商品ペ，ジを見る人を50人から52人に増やすことを想像しましょう。ファネルの上部のため，影響力は小さいです。
ファネルの底の部分を完璧に仕上げることに価値があるのは，これが理由なのです!
Shopifyレポ，トの主要3.カテゴリ，を分析しよう
Shopifyには，ストア分析のダッシュボ，ドと，フル分析レポ，トの両方があります。
Shopifyのプランに応じて，いろいろなレポ，トが利用できます。ダッシュボ，ドの概要と財務レポ，トは，すべてのプランで参照可能です。スタンダ，ドプランかそれ以上のプランの場合，ほかの3.のレポトカテゴリにもフルアクセスできます。集客レポ，ト、行動レポ，ト、マ，ケティングレポ，トの3.です。
1集客レポ，ト
集客レポトは，あなたのサトを訪れるビジタにフォカスします。注意すべき重要な点は以下になります。
- 訪問(セッション)数とビジタ数は饼干に基づき，1つはデバイス(ビジター)を特定し,もう1は滞在時間を特定します。まり，1人のビジタ，が複数のセッションを生成することも可能です。
- 1のセッションは，アクティビティが30.分間ない場合やUTCの0時に終了します。
時間の経過によるセッション
これは"レポ，ト"の"集客"セクションで確認できます。
時間の経過によるセッションは，指定期間におけるビジタ，とセッション数を示します。
デ，タテ，ブルの上に棒グラフが表示され，わかりやすくなっています。
デ，タテ，ブルのヘッダ，をクリックして，昇順や降順でソ，ト可能です。そのため,たとえばビジターがもっとも多かった日を上部にもってきたり,シンプルに時系列に並べたりできます。
デフォルトの指定期間以上に深く踏み込むことができる点も注目です。
直近30.日間とその前の30.日間を比較したり，今期の第3问を前期の第3问と比べたりできます。デ，タを細かく切り分け，深掘りすることで，より多くの発見があるでしょう。
トレンドを優先付けすることも重要です。デ，タは変動します。往々にして，先週分との比較は，8週間前との比較より重要ではありません。小さな変動を見けるのではなく，発展しているトレンドを探しましょう。
参照元によるセッション
こらのレポトも“集客”セクション内で確認できます。
参照元によるセッションには，ソ，スごとの訪問者数とセッション数が表示されます。
こらのケスでは，谷歌検索が一番の参照元となっています。谷歌は,54人の訪問者をストアに呼び，58のセッションを生み出しています。
参照元の名前で分類されていますが，絞り込みの基準を変更すれば次のような表示結果も得られます。
こうして見ると，SNSでは少ないながらもフェ@ @スブックが一番の参照元であることがわかります。
このレポ，トは，時間の経過によるセッションレポ，トに別のレ，ヤ，を付け加えます。だれが,どれくらいの頻度であなたのサイトを訪れているかがわかるだけではなく,どこから来ているかを把握することができます。
これは，マ，ケティングの時間と資金をどこに費やすべきか決定するのに役立，ます。あなたは忙しい起業家で，すべてを同時にはできません。成果を出し，利回りのいい箇所に集中すべきです。いっそのこと,新しい参照元で実験をおこない,その期間にどれくらいトラフィックを生むかを追跡してもいいでしょう。
訪問者数とセッション数の違いには注意が必要です。参照元からの訪問者数が多く,同じソースからのセッション数が同等である場合,それ自体が悪いわけではありませんが,トラフィックの質やエンゲージメントはあまり高くないといえるかもしれません。
ロケ，ションによるセッション
こらのレポトも同じ“集客”セクションで見ることができます。
ロケ，ションによるセッションは，いろいろな国別の訪問者数とセッション数を示します。
どの国からあなたのサイトを見に来ているかがわかるだけではなく,地理的情報にもかなりインサイトがあり,興味深いです。
たとえば，一番人気の商品ペ，ジをフェ，スブックで広告するとしましょう。どの地域をタ，ゲットとすべきか，あなたは正確に理解できます。
または，広告キャンペ，ンを国別にわけて，どこからのトラフィックが多いかを確認することもできます。また,地理情報を利用して,スペルや文法、文化的引,用画像(スキントーンや顔)などを通知することもできます。さらに一歩進んで，配送や送料にいて知らせましょう。
2行動レポ，ト
行動レポ，トは，ビジタ，の行動にフォ，カスします。重要な注意点は次のとおりです。
- ウェブサトカト分析はこのカテゴリに該当しますが，Shopifyプランかそれ以上のプランでのみ使用可能です。
- これらのレポ，トの半分は，検索バ，のあるテ，マを使用する必要があります。それがないと，次の4つのレポートのうち2はデタが表示されません。
上位オンラ@ @ンストア検索
“レポト”“の”行動”セクション内で確認できます。
上位オンラインストア検索では,あなたのサイトでビジターが商品検索のために使ったワードが表示されます。
“元のクエリ”は，ビジタ，がストア内検索で使用した正確なワ，ドを表示します。「总搜索では，そのワ，ドが使用された回数が示されます。
このレポトから引き出せる洞察がいくかあります。
- お客さまの声:あなたが売っている商品をお客さまがどう捉えて描写しているかがわかります。ここで使われているワードを,商品タイトルや商品説明,価値提案やコレクション名などに反映してみましょう。
- 商品の人気度:おそらく，検索回数はその商品の人気度とある程度関連しているでしょう。このレポ、トを長期的な観点で見て、人気の増減の可能性がある商品を見、けてください。
- 用户体验の混乱:商品の検索をしているということは,それがサイト内で見つけにくいということを示しています(とはいえ,検索バーを最初から好むユーザーもいますが)。あなたのナビゲ，ションが明確で使いやすいものになっているか，確認しましょう。たとえば，用户体验ナビゲーションを改良することなく,商品数の急な上昇が見られた場合,検索ボリュームの増加に気づくかもしれません。
結果の得られない上位オンラ@ @ンストア検索
こらも"レポト"の"行動"セクション内にあります。
結果の得られない上位オンラインストア検索は,ストアで検索されたのにも関わらず,当てはまる商品がないなどで,結果を返すことのなかった人気のある検索ワードを示します。
検索結果は没有のフィルタ，がかかっていることがわかりますね。これは，レポ，トセグメンテ，ションの典型例です。なぜなら，1。しかし，ここであなたは新しい洞察を得ています。
ビジタ，が何かを検索するとき，そこにはある程度の購入意思があると推定できます。検索結果が何も出てこないと，大いに落胆します。この落胆を減らすために，このレポ，トを利用しましょう。
- 商品の需要。もしビジターがあなたの商品やストアと関係のないワード検索をしているなら,なぜそのようなことが起こるのでしょうか吗?あなたは間違ったキ，ワ，ドや属性に基づいて広告を出しているのかもしれません。ビジターの検索ワードに関連性があり,しかしあなたの商品と検索結果が一致しない場合は,需要に対する供給を考えてみましょう。
- 商品のラベリング。上述したように，このクエリを商品タ。そうすれば，人気のあるキ，ワ，ドに対して検索結果が返ります。
- 商品の序列。人気のあるクエリにマッチした関連商品があるのに,検索結果が出てこない場合には,その商品をビジュアル的に上の階層に配置しましょう。埋もれていたり，ほかの要素に紛れていたり，ビジタ，が見逃している可能性があります。もっと目立ようにしましょう!
ランディングペ，ジ別のセッション
“レポト”“の”行動”セクション内で確認できます。
ランディングページ別のセッションは,あなたのストアの中でビジターが最初に到着したページを表示します。
上記の例では，ブログが最大のトラフィックをもたらしホ，ムペ，ジと商品ペ，ジがそれに続きます。このデ，タから，どこに力を入れることを決められるでしょう。
もろん，機能していない部分を発見することもできます。
最近のパフォ，マンス(過去7〜30.日)と長期的なパフォ，マンスを比較するようにしてください。新しいランディングペジが登場していませんか?以前は効果的だったランディングペジの機能が衰えていないでしょうか?
ランディングページの最適化に向けて,どのページに時間と労力を費やすかを決めるのに,このデータが役立ちます。以前は機能していたランディングページのパフォーマンスが現在は落ちているなら,そのページにフリクションがあることが想定できます。以前と比べて急速に効果が出ているペジがある場合は，サトの調査中に優先順位を付けましょう。
これはとくに,たとえばブラックフライデー・サイバーマンデーセールのように,専用のランディングペ，ジをテスト運用している場合に有用です。「ランディングページタイプ」でソートして並べ替え、どのランディングページがベストなパフォーマンスをしたかを確認できます（一个バ，ジョンとBバ，ジョン，またはメンズアパレル版とレディ，スアパレル版の比較など)。
デバ@ @ス別セッション
こらのレポトも“行動”セクションの中で確認できます。
デバ▪▪ス別セッションは，あなたのストアにアクセスするために使われたデバ▪▪スのタ▪▪プを表示します。
なぜそれが重要なのでしょうか?一見した感じでは，“知っておく分にはいいだろう”という程度のデ，タに思えるかもしれません。しかし，これはとても実用的なレポ，トなのです。以下のような用途があります。
- 広告タ，ゲティング。ほとんどの主要な広告プラットフォームは,デスクトップ広告,モバイル広告,またはその両方を作成するかどうかを尋ねます。このレポ，トは，その決定を知らせるのに役立，ます。上記のデータを使うなら,デスクトップ広告もモバイル広告も同じくらいに見えるので,どちらも堅実な選択といえるでしょう。
- 用户体验の差異チェック。良いモバ@ @ル用户体验と良いデスクトップ用户体验は，見た目も操作感もまったく異なります。これは多くの人が無視している点です。レスポンシブデザesc escンは正しい方向への一歩ですが，あなたはもう一歩深く前進する必要があります。モバイルでは,ボタンのサイズやキーボードのスタイル,スワイプ,タップなどの要素を考慮しなくてはいけません。デスクトップで使われる直感的なナビゲションは，モバルに用いると煩わしいかもしれません。このレポトは，デスクトップとモバルの間の用户体验課題にフラグを立てる役割を果たします。
- セパレ，トテスト。モバesc escルとデスクトップはとても異なるので，個別にテストをすることは重要です。デバスごとに分かれているレポトは，そのようなセパレトテストを容易にします。
3マケティングレポト
マ，ケティングレポ，トは，あなたのマ，ケティングキャンペ，ンの効果にフォ，カスしています。注意すべき重要な点はこらです。
- ほかの4，Shopifyプランかそれ以上のプランでのみ利用可能です。
- マケティングレポトは，すべてのオンランストアチャネルからの注文デタを要約します。
マ，ケティングに起因するセッション
このレポトは，“レポト”の“マケティング”セクションで見ることができます。
マ，ケティングに起因するセッションは，UTMマ，ケティングキャンペ，ンによって生成されたビジタ，数を表示します。
UTMマ，ケティングに慣れていない場合，こらに素晴らしいガド(英語)があります。基本は次のとおりです。
- UTMパラメ，タは，マ，ケティング活動の全容が見えやすいようにリンクに付加される小さな情報のピ，スです。
- これら3.のパラメタをもっとも目にするでしょう。
- ソース（utm_source）：これは通常，リンクが配置されるサ。たとえば，utm_source = shopifyやutm_source =通讯などです。
- メディア（utm_medium）：これは一般的に，マ，ケティング活動を定義するために使われます。たとえば，utm_medium =支付など。
- キャンペーン（utm_campaign）：これは運用している特定のキャンペ，ンを定義します。たとえば，utm_campaign = bfcm、utm_campaign = summer19などが考えられます。
最終的に，あなたのUTMマ，ケティングリンクは次のようになります。
www.yoursite.com ? utm_source = shopify&utm_medium = paid&utm_campaign = bfcm
マ，ケティングレポ，トでビジタ，を見るときに，このUTMパラメ，タを引き出すことができます。これで,あなたはニュースレターや有料キャンペーンなどのマーケティング活動の成果を包括的に把握できるようになりました。
列と絞り込みを理解する
今まで見たきたように，Shopifyストア分析には有用なデ，タが大量にあります。あなたの課題エリアのリスト，または調査すべきエリアのリストは，すでにかなり長くなっているでしょう。
しかし，わたしたはまだ表面をなぞっただけです。水面下にはまだまだたくさんの▪▪ンサ▪▪トが眠っています。
では，どのようにデ，タの海に飛び込んだらいいのでしょうか?セグメンテ，ションが鍵となります。
セグメンテ，ションというのは少し怖いワ，ドですが，実際は単純です。今までにマ，ブルチョコレ，トを色分けしたことはないでしょうか?それがセグメンテ，ションです。
Shopifyストア分析には，2のオプションがあります。絞り込みと列です。
絞り込みによって，レポトのデタを特定の要素(例:赤のマブルチョコレト)のみに分離できます。絞り込みは，おもに3.の構成要素で成り立っています。
- 項目名：絞り込みを定義し，列に対応させます。たとえば，「デバイスタイプ」「都市名」などがあります。
- 演算子：“等しい”か“等しくない”を選択します。
- 値：絞り込みの基準となる特定の数値やワ，ドです。たとえば，“モバ▪▪ル”“名古屋”など。
データテーブルの左上に”絞り込みを管理する”というボタンがあるので,クリックするとポップアップが開きます。
デバイス,ランディングページ,ロケーション,マーケティングキャンペーン,参照元,検索結果など,多様なフィルターを追加したり削除したりできます。
一部のレポ，トでは，検索バ，のオプションなど，独自の絞り込みオプションが提供されます。
複数のフィルタ，を追加することもできます。絞り込みによってデタを切り分けるほどに，水面下のンサトを見けやすくなるでしょう。
列は，デフォルト表示以上のデ，タを閲覧できるようにします。デ，タテ，ブルをソ，トするために使用してきたヘッダ，を，追加したり削除したりするのが基本です。
“列を編集する”をクリックすると，ドロップダウンが表示され，閲覧可能な列を確認できます。
デバイス,ランディングページ,ロケーション,マーケティングキャンペーン,参照元,期間,セッションなどのカテゴリーから,多様な列を追加したり削除したりできます。
では，こらのデタを実際に見ていきましょう。
ロケ，ションによるセッションのレポ，トを覚えていますか?絞り込みと列のオプションを使ってデタをセグメントし，深いンサトを発見しましょう。
ここでは,ビジター,カートに追加(列),チェックアウト(列)を生成した米国の都市(絞り込み)を確認しています。
お金に近いところから測定していくのが，ねに得策であることを知っておきましょう。なので，たとえばチェックアウトのデ，タは，ビジタ，のデ，タよりも強い成功指標となります。
ランディングペ，ジ別のセッションを思い出してください。これは,ファネル上部のビジターよりもファネル下部のチェックアウトのほうが指標として洞察に満ちていることを示す完璧なレポート例といえます。
わたしたちがここで追加したのは”チェックアウト”の列だけですが,得られるインサイトは大きく変化します。セッション数を見ているだけのときは,ブログが大量の訪問者を生み出しているので,もっとブログに注力したほうがいいという理解でした。
ここでは,ブログは訪問者を生み出しているものの,それほど売上には直結していないことが示されています。どうやったらブログからのコンバ，ジョン率を改善できるでしょうか?では、これを調査リストに書き加えておきましょう。
もっと訪問者が増えればありがたいですが，もっと売上を増やすことが目標です。コンバージョンに結びつかないクオリティの低いトラフィックは,マーケティング予算と時間を浪費するだけです。
さて，それでは，もう1つ。デバ▪ス別セッションのレポ▪トがありましたね?絞り込みと列を新しくしてみます。
2の絞り込みを追加してみました。1つは,モバイルユーザーを抽出し,もう1つはiOSを使っているビジタ，を抽出しています。そのため，ここで示されているのは，iOSを使用しているモバルユザの情報です。
また，列を3.追加しました。1つはiOSのバ，ジョンを表示し，1は平均セッション時間，もう1はチェックアウトの数を示しています。
このレポトは，いくかの理由で役に立ます。
- 関連性がないと思われる古い操作系统と古いバージョンのブラウザ(ブラウザで絞れば同様のレポートを作成できます)を使っている人の数に驚くでしょう。2016年の操作系统であなたのカスタムテマが見栄えよく表示されることを知っていましたか? iOS10.0経由での訪問者が86人もいるのですよ。
- デバ@ @スの操作系统バ，ジョンによって滞在時間やチェックアウト数が低くなっているなら，そのバ，ジョンの操作系统では用户体验に問題がある可能性が示されています。ただし，同じ操作系统で比較することを忘れずに。たとえば，わたしたちは意図的にiOSを抽出しています。iOSと安卓を比較する気はありません。比較するなら，iOSとiOS、安卓と安卓です。
- 多くのデバイスのバージョンやブラウザバージョンであなたのストアがどう機能するかをチェックするには膨大な時間がかかります。このレポートは,あなたのストアでもっとも人気がある(そしてもっとも懸念される)バージョンを知ることで,どこからスタートしたらいいかを把握するのに役立ちます。
レポ，トをCSVで出力することもできます。
この形式は，Excelでのデタ分析を好む人にとって役に立でしょう。Excelは，より高度なアナリストのための素晴らしいルです。
絞り込みと列による試行を繰り返すうちに,セグメンテーションのアイディアがパッと思いつくようになります。オプションは無限といっても過言ではありません。何よりも実践が，完璧への道です!
ビジネスの分析と最適化は，継続的なプロセス
必然的に，あなたが知りたいことへの答えは，また別の質問にながります。
レポートの分析とは,質問をして,回答を探し出し(レポートとサイトの両方で),より情報量の多い質問を次に投げかける,という絶え間ないプロセスなのです。
課題を切り分け，列と絞り込みで実験をおこないましょう。単純に水面上にあるものをレポ，トから得たくなる衝動と戦ってください。
そして，Shopifyで出せるレポ，トを実際に試してみたいと感じた方は，ぜひこらから無料登録をお試しください。
よくある質問
ストア分析の目的は?
- ビジネスにおける重要な質問への答え(新しく問うべき質問も含む)
- あなたが気づいていなかったコストのかかっている問題領域
- ユザエクスペリエンス(ux)とコンバジョン率を向上させる要素の早期発見と修正
ネットショップのデ，タを分析するプロセスが知りたい
- 問題のある領域を探してサ@ @トを見ていきます。期待どおりに働いていない箇所を見つけるため,基本的にはストアを壊そうという意思があなたには必要です。
- サ▪▪▪▪トを見ていくなかで気づいた問題エリア，懸念，疑問点などを書きとめます。
- 問題エリアや懸念事項を確認するためにストア分析へ向かい，質問に答えていきます。
