電子商取引業界の継続的な成長は、他の分野で成功が証明された慣行の徐々に採用されることにつながっています。慣行とは、多くのプロセス、レポート、指標、アプローチなどを指します。
ビジネスインテリジェンスは、データを収集、分析、解釈し、その結果を意思決定プロセスに活用するプロセスとして定義されます。電子商取引の文脈において、ビジネスインテリジェンスは、利用可能なデータを活用して洞察を提供し、電子商取引ビジネスの最適化と成長のための戦略を調整することを目的としています。
ビジネスインテリジェンスは、意思決定を通知するためにデータを収集、分析、解釈することを含みます。
ビジネスインテリジェンスは抽象的に思えるかもしれませんが、電子商取引の場合、そのタスクはオンラインストアの運営のあらゆる側面をサポートすることに集約されます：
- 売上
- 顧客
- マーケティング
- 在庫と物流
- 市場動向
ビジネスインテリジェンス（BI）とビジネスアナリティクス（BA）
これらの用語の一般的な解釈において、これら二つの概念の違いは重要です。しかし、電子商取引の文脈では、その区別はあまり明確ではなく、いくつかの定義に絞り込むことができます：
- BIは通常、現在の主要業績評価指標（KPI）と多数の指標の計算に焦点を当て、現在および過去のデータに基づいて意思決定を支援します。
- 一方、BAはより深い分析、トレンドやパターンの特定、行動モデルの構築などに集中します。
- BIは主にオンラインストアの現在または運用活動に影響を与えます。
- 対照的に、BAは長期的なトレンドを研究するため、戦略的な側面により多くの影響を持ちます。
電子商取引のための典型的なビジネスインテリジェンスレポート
電子商取引において、BIは広範なShopifyレポートを生成するために利用されます。BIの機能を完全に活用するには、幅広いデータを扱う必要があり、カスタムデータウェアハウスを作成することが、BIから有用で正確な洞察を得る一つの方法です。
データは新しい石油です。それは価値がありますが、未精製のままでは実際には使用できません。
レポートの明確なリストは存在しませんが、販売される製品の種類や供給者によって異なるため、基本的なレポートを列挙することができます。
売上レポート
Shopify売上レポートは最も一般的な例です：
- 特定の期間の一般的な売上：固定期間内の日/週/月ごとの売上を表示する典型的なレポート。
- Shopify製品別売上レポート：最も人気のある製品を特定します。
- Shopifyコレクション別売上レポート：最も人気のある製品グループを発見します。
- ABCレポート：すべての製品を三つのグループに分けます
(A - 売上の70%を占める、B - 15%、C - その他すべての製品)。
これらすべてのレポートは、ウェブ分析からのデータにリンクでき、各製品のコンバージョンを理解することが可能です。このようにして、特定の製品の良好または不良な売上の根本的な理由を特定できます。
コンバージョンレポート（ウェブ分析）
このレポートセットは、オンラインストアへの訪問中のユーザー行動を詳細に追跡することを可能にします。
コンバージョン率自体は、オンラインストアが訪問者を顧客に変換する効率を決定します。
ユーザーは選択と購入プロセスの間にいくつかの段階を経るため、主な焦点は全体の販売ファネルを探求し、次の段階への移行のコンバージョンにあります。
コンバージョンレポートを使用する結果は、製品リスト、製品ページ、フィルタリング、検索、注文処理、FAQの配置、その他の類似要素など、オンラインストアの特定の部分の改善です。
顧客レポート
このBIレポートのグループには、顧客行動を分析するレポートのセットが含まれます。典型的な例には、顧客生涯価値（CLV）の計算、RFM分析、さまざまなパラメータに基づくセグメンテーションが含まれます。Shopify顧客別売上レポートは、マーケティング施策の構築または強化の基盤を形成します。
マーケティングレポートと広告
この広範なレポートグループは、数十の指標を計算し、ROIが重要な指標となります。ROIは、最適化の目的で全体的に、または各特定のマーケティングチャネルごとに計算できます。
このレポートグループを構築するには、ストアのデータベース（Shopify、Magento、または他のプラットフォーム）にのみ保存されたデータでは不十分であることに注意が必要です。
使用中のさまざまなマーケティングおよび広告プラットフォームからのデータも統合する必要があります。
この段階では、さまざまなソースからの情報が保存されるカスタムデータウェアハウスの作成を考慮することが重要です。ここで、いわゆるETLプロセス（抽出、変換、ロード）が役立ちます。
財務レポート
電子商取引における利益と費用、マージン、および収益性の分析は、効果的なビジネスマネジメントの基盤です。これらもBIの要素です。
レポートは一般的なビューを持つこともあれば、特定の製品グループ、ベンダーなどに焦点を当てることもあります。
特に注意が必要なのは、税務レポートの全範囲もこのグループに含まれ、特別な注意が必要です。
在庫レポートと予測
このレポートグループは、利用可能な在庫とその効果的な管理をカバーします（電子商取引が自社の在庫を扱う場合）。例としては、Shopify在庫価値レポート、コストレポート、ロケーション別在庫、Shopify在庫計画レポートなどがあります。
サポートレポート
サービスに対する顧客満足度のレベルは、ブランドを形成し、マーケティング活動を最適化する上で重要です。したがって、サポートサービスとのコミュニケーションに対する顧客満足度の指標、NPS、または類似の指標を出力するレポートは、モニタリングリストに含める必要があります。
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データについてはどうですか？
ビジネスインテリジェンス（BI）はさまざまな分野を包含しているため、質の高い分析には相当量のデータが必要です。
ストアのデータベースに保存されたデータのみに依存することは不十分です。
さらに、さまざまな分析およびマーケティングサービスからのデータを統一された屋根の下に統合することが重要です。BIでは、これをデータウェアハウスを通じて実現します。
データウェアハウスは、BIの主要なデータプロバイダーとして機能し、ストア（顧客、注文、カート、製品、在庫）からのデータと、Mailchimp、Facebook、Google Ads、Google AnalyticsおよびSearch Console、Twilio、Help Scout、Zendeskなどのサードパーティサービスからのデータを統合します。
データウェアハウスは、さまざまな利用可能なデータソースからの情報を含むビジネスインテリジェンスの主要なデータプロバイダーです。
データが単一のデータベースに統一されると、単純なレポートと、複数のチャネルからデータを取得するブレンドレポートの両方が実現可能になります。
電子商取引のためのBIツール
まず第一に、ほとんどの電子商取引システム（Shopify、Magento、Shopware、Bigcommerce）には、基本的なBI要件を満たすための組み込みのレポート機能があります。追加の強化には、これらのプラットフォーム専用に設計されたソリューションに目を向けることができます：
- たとえば、Shopifyの場合、Miplerを活用したShopifyカスタムレポートは、ビジネスインテリジェンスにおける重要な飛躍となります。
- Magentoユーザーは、Mirasvit Advanced Reportsのような類似の拡張機能を検討できます。
これらのソリューションの利点には、比較的低コスト、電子商取引システムとのシームレスな統合、既製の基本設定やレポートが含まれます。これらのシステムは、カスタマイズ可能なShopifyダッシュボード、メール通知、レポート共有、Google Sheetsとの統合などの追加機能も提供します。
より包括的（かつ高価な）ソリューションが必要な場合は、抽出、変換、ロード（ETL）プロセスを使用してカスタムデータウェアハウスを構築し、Microsoft Power BIやGoogle Looker StudioのようなプロフェッショナルなBI分析システムを統合することを検討すべきです。これらのシステムを使用するには、立ち上げ段階での投資が必要であり、レポートの基盤セットを構築する必要があります。しかし、長期的には、データ分析（BI）のニーズをほぼ完全に満たすソリューションを得ることができます。
最終的な考え
BIはデータ、データに基づく回答、そして意思決定に関するものです。すべての電子商取引ビジネスは、ある程度BIを利用していますが、継続的な成長のためには、意思決定はますますデータ主導であるべきです。これは、包括的なBIアプローチの実施によって達成可能です。
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