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曜日、時間、気温と売上の関係は? アクションにつなげるTableauダッシュボードの作りかた

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リスティング広告から在庫管理まで、EC担当者のデータ分析効率を上げるBIツール 「Tableau(タブロー)」を活用して高速PDCAを回しましょう。今回は、アクションにつなげるダッシュボードの作りかたです。

CVが多いのは何時だ?「曜日×時間」でダッシュボードを作成

 ECサイトに来訪するお客様の多くは1週間単位で生活のリズムを持っている場合が多いと思います。読者の皆さんの中にも、土日は休み、月曜日に会議に出て、火曜日から金曜日まで仕事をするというサイクルをお持ちの方も大勢いらっしゃると思います。また、1日の中でもサイクルがあります。6時に起床し、朝9時から夜まで仕事をして、夜は家でゆっくりし、0時近辺に寝付くといったサイクルです。

 ECサイトへのトラフィックや、コンバージョン、平均単価がそれらサイクルに影響を受けるということは商材によっては十分にあり得ることです。そこで、Tableauで、曜日×時間ダッシュボードを作成してみましょう。

 データはGoogleアナリティクスから直接取得します。対象のプロパティ、ビュー、期間を選択した上で以下のディメンションと指標を選択してデータ接続を実行してください。ビューについては、Googleアナリティクス側にeコマーストラッキングが実装されているビューを前提としていますが、もし、eコマーストラッキングが実装されていない場合には、最低でも「購入完了数」が目標として設定されている必要があります。もし、未設定でしたら設定後に一定期間データを蓄積してから本分析を実行してください。

Googleアナリティクスとの直接接続(4-1図)

 次に、列シェルフに「曜日の名前」、行シェルフに「時間」をドラッグ&ドロップで配置してください

「曜日の名前」と「時間」のシェルフへのセット(4-2図)

 さらに、左下の指標群から「訪問数」をマークの「テキスト」にドラッグ&ドロップし、もう一度、今度は同じ「訪問数」を「色」にドラッグ&ドロップします。最後にマークのドロップダウンから「四角」を選択します。

左:「テキスト」と「色」への「訪問数」のセット(4-3図)
右:「マーク」の種類として「四角」を選択(4-4図)

 すると、以下の通りのビジュアライズが完成します。非常に直感的に、曜日×時間ごとの訪問数が理解できます。以下のサイトの場合には、月曜日を除く深夜0時ころに訪問数が集中していることが分かります。

曜日×時間セグメントによる訪問数のビジュアライズ(4-5図)

 新規シートを立ち上げ同様なビジュアライズを、コンバージョン率についても実施します。以下の通りのビジュアライズができます。曜日×時間によってかなりコンバージョン率にばらつきがあることが分かります。

曜日×時間別のコンバージョン率(4-6図)

  1時間単位では粒度が細かすぎるかもしれません。同じデータを1日の時間帯を6分割してビジュアライズしたのが以下です。休日や深夜帯のリラックスタイム(青枠)と平日午前中(赤枠)に比較的高いCVRを記録するセグメントがあるようにも見えます。

 デバイスや参照元/メディア、キーワード、地域などで深堀りすると2種類の異なったニーズを持つユーザーの存在が確認できるかもしれません。それらが分かれば、リスティング広告のキーワードや、地域ターゲティングで高CVRセグメントのセッションをサイトに流入させるよう調整することができます。

曜日×時間帯6分類ごとのCVR(4-7図)

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