Analytics

ユーザー×マーケット
独自のデータを見える化

独自の分析プラットフォームが数千のデータポイントを集約し、購入者、商品、予測に関する明確で実用的なインサイトを提供します。
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ユーザー×マーケット独自のデータを見える化

独自の分析プラットフォームが数千のデータポイントを集約し、購入者、商品、予測に関する明確で実用的なインサイトを提供します。
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ユーザー×マーケット独自のデータを見える化

独自の分析プラットフォームが数千のデータポイントを集約し、購入者、商品、予測に関する明確で実用的なインサイトを提供します。
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What is Analytics?

自社のファーストパーティデータとVirtusizeが所有するユーザーデータ。これらをかけ合わせたデータ分析プラットフォームがAnalyticsです。ストアの実績をリアルタイムに、直感的に、かつてない深いレベルで分析することが可能です。

Why Analytics?

レポート作成にかける時間を大幅に短縮
売上やCVRなど重要なビジネスKPIを、日・週・月別に一目でわかるチャートへすばやく出力します。フィルター機能を利用したカテゴリ、デバイス、ブラウザ別の結果表示や、ブランドや商品別の購入ランキングなど、売上に留まらずその背景を分析する豊富な切り口を提供します。
高度なユーザー分析でマーケティングに活用
ユーザー行動に基づいたセグメント作成と分析を誰でも容易に設定することができます。各セグメントの購入頻度の高いカテゴリやブランドを抽出することはもちろん、ストアの購入データとVirtusizeの身体データを組み合わせることで、身体データ別の購入傾向を把握することができます。
マーケットのトレンドを逃さずキャッチ
見逃しがちな日々の急上昇アイテムや好調、不調ブランド、カテゴリを自動でお知らせ。さらに需要予測をチェックすることで急なトレンド変化も事前に対策できます。またストアの売上動向だけでなく、ファッションEC市場の動きも把握できるので、自社の売上分析に新たな軸が加わります。

Features

売上分析
返品分析
ブランド分析
カテゴリ分析
ユーザー分析
セグメント分析
ランキング分析
マーケット分析

活用方法

さまざまな機能を搭載したAnalyticsにはたくさんの活用方法があります。

CASE A

1週間の売上を把握、分析する

売上トレンドを掴む

セールスレポートで1週間の売上トレンド、コンバージョン率を確認。チャートのデータはJPGでダウンロードできるので、わざわざエクセルからグラフを作成する時間も短縮できます。

カテゴリ軸で詳細分析

カテゴリ別のコンバージョン率や平均購入単価、売上トレンドはプロダクトレポートで把握。各カテゴリは商品IDレベルまで細かく絞り込んで分析することが可能です。

主力商品を確認

売上に貢献した商品やブランド、カテゴリはランキング形式でひと目で確認。データをダウンロードして集計する作業も必要ありません。好調の商品は露出強化して売上の最大化を狙います。

CASE B

返品トレンドの分析を簡単に

返品データをアップロード

必要な作業は返品データをCSVファイルでVirtusizeチームに送るだけ。データはアナリティクスに自動で反映されます。オーダーデータと照合したり複雑な関数を書く必要もありません。

返品トレンドを把握

返品金額や返品率の推移をチャートで確認。よく返品されるカテゴリやシーズンごとの返品率のトレンドも直感的に理解できます。問題となっているカテゴリは商品別に確認してさらに深掘り。

理由を紐解く

返品データは商品企画にも活用できます。Virtusizeの持つ購入ユーザーの身体データと返品データをかけ合わせることで、サイズミスマッチの起こっているユーザーの体型群が把握できます。

CASE C

セグメント別にユーザー理解を深める

ユーザーの体型を理解

自社ユーザーの身体データがひと目で確認できます。身長や体重はもちろん、ヒップやウエストサイズなどの細かなパーツまで把握することができ、商品企画への強力なインサイトとなります。

セグメント化して深堀り

身体データや購買データに基づいたユーザーセグメントを簡単に作成することができます。分析したいユーザーの条件を設定し、各セグメントの購入傾向を把握することで顧客理解を次のレベルへ。

購買傾向と特徴を掴む

身体データと購入データを組み合わせることで、これまで見えなかったオンラインユーザーの具体的なユーザー像を把握。購入した理由、されない理由を購入サイズと体型視点から更に深掘り。

Our solution

サイズやイメージ違い、返品の手間…。私たちがつくるユニークなエコシステムが、オンラインショッピングにつきまとう不安を解消します。

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