現代の世界では、市場競争が常に高まっており、技術の変化がほぼ毎日新しいツールや機会を提供しています。そのため、ビジネスの安定性と継続的な成長を確保することが重要です。適応力があるだけでなく、最大限の柔軟性を持つことも重要です。柔軟性は、企業が新しいトレンドに適応し、顧客と効果的に対話することを可能にします。
一方で、eコマースビジネスの成功には、データ分析、報告、運営活動のためのさまざまなツールを活用する必要があります。Shopifyストアをさまざまな外部システムと統合することは、この継続的なプロセスにおいて重要かつ避けられないステップとなります。
この記事では、Google SheetsやMicrosoft Power BIなどの一般的なソリューションから、Exploratoryのようなより専門的なツールまで、Shopifyとデータ分析および報告システムを統合するさまざまな側面を探ります。異なるシステムとの相互作用の例を表面的に検討し、効果的な統合に関する実用的なアドバイスを提供します。また、意思決定のための分析ツールの使用可能性や、オンラインストアの最適な機能を確保する方法についても議論します。
Shopifyデータへのアクセス方法
選択したデータ分析および報告システムに関わらず、効果的に機能させるための重要な要素はデータです。Shopifyが外部システムと相互作用する文脈において、いくつかの重要な質問が浮かび上がります：
- 必要なデータをShopifyからこれらのシステムに簡単に転送する方法は？
- それらの継続的な更新をどのように確保するか？
この課題に取り組む最初のステップは、分析および報告に必要な具体的なデータを特定することです。必要な情報は、売上データ、在庫、顧客の詳細、ショッピングカートなど、非常に幅広いものです。具体的なデータニーズを理解することで、この情報を収集し伝達するための最適な方法を特定するのに役立ちます。
データ転送の容易さに関しては、Shopifyと外部システムの統合は手動または自動化されたソリューションを通じて実現できます。
手動データのエクスポートとインポート
Shopifyの標準メカニズムを使用してCSVファイルにデータをエクスポートすることは、最初の論理的な解決策に思えるかもしれませんが、その重要な欠点を考慮することが重要です：
- エクスポートできるデータの制限;
- 手動でのデータ更新の必要性。
- 生データ（集約されていないデータ）のエクスポートができない。
最も重要な制限の1つは、エクスポートできるデータの量に対する制限です。これは、サンプルサイズや内容の両方において特に重要です。特に大量の注文や製品を扱うビジネスにとっては、非常に重要です。
生データ（集約されていないデータ）をエクスポートできないことも、このアプローチの別の制限です。元のデータには、詳細な分析やパターン認識に重要な情報が含まれている場合があります。集約データのみをエクスポートする制限は、徹底的な分析や状況の全体像を把握することを複雑にする可能性があります。
これらの欠点を克服するために、Shopify APIを利用するなど、より高度で自動化された統合方法を採用することができます。これにより、リアルタイムでより多くのデータを取得できます。
Shopify APIを介した統合
このソリューションは、高度な開発者をチームに持ち、Shopify APIを使用した統合の開発と維持にかなりのリソースを投資する意欲のある企業に適しています。APIを使用することで、ストアは統合プロセスを完全に制御でき、特定のニーズに応じてカスタマイズし、リアルタイムでデータをインポートできます。
ただし、考慮すべきいくつかの欠点があります。その1つは、一度に大量のデータを取得できないことです。これにより、ストア側に中間データリポジトリを作成する必要があり、常にShopifyと同期させる必要があります（ここでShopify APIのWebhookが役立ちます）。
リクエストに応じたデータエクスポートのためのShopifyアプリ
ほとんどのデータ分析および報告システムは、URLを介してデータの読み込みと更新をサポートしているため、以下の要件を満たすシステムがあれば十分です：
- 単一のリクエストで必要なデータの全量をエクスポートする能力;
- 利用可能なデータの幅広い範囲;
- 事前に集約されたデータをエクスポートする能力;
- 生データをエクスポートする能力;
- タイムリーなデータ更新（ライブデータ）。
MiplerをShopifyデータプロバイダーとして
Miplerは、さまざまな複雑さのあるShopifyレポートの構築のためのデータ統合と分析を促進する人気のあるShopifyアプリです。短期間で、Shopifyプラットフォーム上の何千人ものストアオーナーの間で大きな人気を得ており、ビジネスの課題に効率的に対処する手助けをしています。このアプリはすでにShopifyデータと相互作用しているため、報告のために他のプラットフォームをサポートする機能を拡張することは、その適用範囲を広げるための論理的なステップです。
Miplerの主な利点の1つは、集約データと生データの両方を取得できる能力です。これにより、Shopifyストアのオーナーは、自分のニーズやレポートの仕様に最も適した形式を選択する柔軟性を持つことができます。
現在、Miplerはデータにアクセスするためのいくつかの方法を提供しています：
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Shopifyカスタムレポートのユニークリンク:
このアプリは、ユーザーがカスタムレポートへのユニークリンクを介して、CSV、JSON、HTML、PDFなどのさまざまな形式でデータを取得できるようにします。
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Google Sheetsとの直接統合:
このアプリは、MiplerデータをGoogle Sheetsに便利かつ直接に統合するためのGoogle SheetsアドオンであるShopify Data Connectorを提供します。
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さまざまなクエリタイプを持つAPI:
Miplerは、さまざまな形式や構造を持つクエリタイプをサポートするAPIを提供し、データの操作や他のシステムとの統合においてより多くの柔軟性を提供します。
要約すると、MiplerはShopifyデータへの便利なアクセスを確保するだけでなく、その機能を拡張し、ユーザーにデータの取得と処理のさまざまな方法を提供して、ビジネス分析を最適化します。
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Mipler APIを介したShopifyデータアクセス
Miplerは独自のエンドポイントを実装しており、さまざまな形式で多様なデータにアクセスする能力を提供します。このエンドポイントは非常に柔軟で、ユーザーが取得したい特定のデータと期間を簡単に定義し、特定の列やその関係を指定できます。
たとえば、このエンドポイントを使用することで、ユーザーは曜日や月ごとの注文数に関するデータを瞬時に取得できます。また、特定の製品に対する特定の期間の注文数に関する情報をフィルターを使用して収集することも可能です。この機能により、Miplerの使用は非常に便利で効率的になり、ユーザーは特定のニーズやビジネスの問い合わせに応じてデータ取得パラメータを正確に設定できます。
異なる出力データを持つAPIリクエストの例：
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https://app.mipler.com/api/[secret_key]/mql.json?expr=orders
すべての列を持つすべての注文のリスト（65列以上）
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https://app.mipler.com/api/[secret_key]/mql.json?expr=orders.select_columns(orders.name, orders.price, orders.processed_at).sort_by(desc(orders.processed_at))
日付でソートされたすべての注文のリスト（列に制限あり）
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https://app.mipler.com/api/[secret_key]/mql.json?expr=products
すべての製品のリスト
-
https://app.mipler.com/api/[secret_key]/mql.json?expr=summarize_columns([orders.processed_at_day, orders.count, orders.total_price])
日ごとの売上統計
-
https://app.mipler.com/api/[secret_key]/mql.json?expr=summarize_columns([product_variants.name, orders.count, orders.total_price], filter(orders, is_in_range(orders.processed_at, LAST30DAYS)))
過去30日間の注文数を持つ製品のリスト。デモデータでリクエストを確認。
さまざまなシステムとの統合方法を探ってみましょう。
ShopifyデータをGoogle Sheetsに
Google Sheetsは非常に人気のあるツールで、多くの可能なアプリケーションがあり、その柔軟性は何百万ものユーザーにとって不可欠です。Shopifyデータとの統合に関しては、データへの便利なアクセスを提供する2つの主要な方法があります：
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Google Sheetsアドオンの使用:
Shopifyデータとの統合のために特別に設計されたGoogle Sheets用の別のアドオンをインストールするオプションがあります。
このアドオンは、Google Sheets内でのデータの取得、分析、表示を便利に行うための高度な機能を提供します。詳細な説明は、Shopify Google Sheets統合にあります。
Google Sheetsとの統合 -
組み込みの
=IMPORTDATA関数の使用:便利で迅速な方法は、Google Sheetsの組み込み
=IMPORTDATA関数を使用することです。この関数を使用すると、ユーザーはCSVファイルから直接データを挿入できます。ShopifyデータからのCSVファイルへの直接リンクを指定することで（これはたとえばMipler APIを介して提供できます）、ユーザーはGoogle Sheets内でデータを簡単かつ効率的に取得および更新できます。
Google Sheetsとの迅速な統合（=IMPORTDATA）
どちらのアプローチもShopifyデータへの便利なアクセスを提供し、ユーザーが自分のニーズや要件に最も適した方法を選択して、Google Sheets内でデータを直接操作できるようにします。
ShopifyデータをExploratoryに
Exploratoryは、さまざまなデータ操作を実行するための広範な機能を提供する人気のある多機能プログラムです。その独自の機能により、ストアオーナーは指定された操作を実行するだけでなく、トレンドを分析し、チャートを作成し、「データサイエンス」と総称される多くの他の便利なオプションを使用することができます。
同様のプログラムと同様に、ExploratoryはURLからデータを便利に読み込み、その後の使用を可能にします。以下のスクリーンショットは、Mipler APIを使用してShopifyからデータを追加する基本的な手順を示しています。このプロセスは複数のステージを含み、ユーザーは指定されたソースからデータを簡単に統合して、Exploratoryプログラム内でさらに探索および分析できます。
ShopifyデータをExcelに
Microsoft Excelは、データ分析ツールとして広く知られ、使用されているもので、ウェブリソースからCSVファイルを含むデータを直接インポートする便利な手段を提供します。この操作を実行するには、次の手順に従います：
- Microsoft Excelを開き、「データ」タブに移動します;
- 「ウェブから」ボタンを「外部データの取得」グループでクリックします;
- 「ウェブから」をクリックすると、新しいウィンドウが表示され、インポートしたい.csvファイルのURLを指定できます;
- このウィンドウで、適切なフィールドに.csvファイルのURLを貼り付けます。このURLは、Mipler APIを介して取得できます;
- 「インポート」または「OK」をクリックします。
この簡単なプロセスにより、ユーザーは必要なデータを迅速にインポートし、不必要な手順なしで簡単に更新できます。
ShopifyデータをMicrosoft PowerBIに
Microsoft Power BIは、強力なデータ分析および視覚化ツールであり、さまざまな形式（JSONやCSVなど）のデータを外部ソースからインポートするための便利な機能も提供します。「データ取得ウィザード」インターフェースを使用することで、外部データへの簡単かつ迅速なアクセスが可能です。以下は、プロセスの一般的な概要です：
- 「ホーム」を選択し、「データ取得」を選択します;
- 「データ取得ウィザード」で、使用したいデータソースの種類を選択します。外部URLからデータをインポートする場合は、「ウェブ」を選択します;
- データソースのURLを適切なフィールドに入力します。ウェブリクエストの出力に応じて、データ形式（JSONまたはCSVなど）を選択できます;
- 「読み込み」または「データの変換」をクリックします。
この外部URLからのインタラクティブなデータインポートプロセスにより、ユーザーはさまざまなデータをシームレスかつ効率的にPower BIプロジェクトに統合し、その後の視覚化や分析を行うことができます。
