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アパレルECの週次対策としてよく挙げられるものの中に、
・表示回数が少ない割りに売れているアイテムの露出を増やす
という施策があります。型数が多いブランドほど、新商品の発売の際に新作をプッシュしても見落とされるアイテムが複数あり、しばらく時間が経過してからリマインドをしたいけれど、何を優先的に露出したら良いのか?というお悩みの際に使われる施策ですね。簡易なものでしたら、
・アイテムの閲覧数×購入数
のレポートをGA4の探索で作成しておき、そこから適切な商品を選択してSNSやメルマガ、広告などでプッシュ、という流れでしょうか。これと同様に、アイテムカテゴリーをGA4で取得しておけば、カテゴリー別での売上推移がわかり、どれを強化したら良いのか?が週次で確認可能です。気温の変化が激しい時期などは、短期間で対策すべきアイテムカテゴリーが変わりますから、あらかじめ広告キャンペーンを作成しておき、数値の変動によってキャンペーンごとの予算を変動させるというやり方は比較的やりやすい方法でしょう。
しかし、これらのレポートには課題がありまして…。それは、
「その時点での在庫数がわからない」
という点です。アイテムごとにカートから現在庫を拾ってきて突合すれば、わかると言えばわかるのですが、そのデータを出すだけで時間がかかりすぎてしまいます。これについて良い方法は無いのか?と聞かれる事が稀にありますので、本日はそんな内容を記載しておきたいと思います。
筆者が対応したケースはShopifyしかありませんので、Shopifyをベースに記載いたします。
{% for variant in product.variants %}
<script>
dataLayer.push({
‘event’: ‘productVariantView’,
‘item_id’: “{{ product.id }}”,
‘item_name’: “{{ product.title }}”,
‘sku’: “{{ variant.sku }}”,
‘variantTitle’: ‘{{ variant.title }}’,
‘inventoryQuantity’: {{ variant.inventory_quantity }}
});
</script>
{% endfor %}
(みたいな感じですね。view_itemに在庫データを組み込んでもいけそうな気がする。)
「item_id」「item_name」「sku」「variantTitle」「inventoryQuantity」の変数を作成します。
イベント発生時に、②で作成しました変数をイベントパラメータに設定します。
これでまずは、商品詳細ページに遷移した際にGA4に在庫データを送信する、という設定が完了しました。GA4のデータを自動でBigQueryにエクスポートしておけば、在庫データも同様に送信されます。
カラーやサイズ別にデータも出せますので、variantTitleも取得しておきBigQueryで算出しておきましょう。在庫はMINも出しておくと、在庫切れしているものはすぐわかりますね。(MAXを出しておくと、初期登録した在庫数もわかります。)
と、このような手順になります。結構手間がかかるのですが、これで商品別の平均在庫に対し、閲覧×購入数がわかりますので、在庫がまだ手厚いものに対して露出を強化したい、という時に使えますね。Shopifyの在庫データをそのままBigQueryにアップロードしている、という事業者様の場合、商品回転日数とかも出せるかと思いますので重宝しそうですが、閲覧数・ユーザー数などが出ないのでGA4に在庫データを送っている方がECの対策はしやすいでしょう。(そういやShopify Editionsでストア分析にてSQL使えるようになる、と書いてありましたので、ShopifyのデータをBigQueryにあげる必要がそのうち無くなるかもしれませんね。)
ちょっとややこしい内容でしたが、結局は在庫に合わせて対策取らないと売上のインパクトは出せませんので、可能でしたらレポートは出せるようにしておいた方が良いでしょう。アパレルの商材は気温の変化や季節に沿って売れるものが大きく変わるので、アイテムやカテゴリー単位で短期間にどのような変動があったか?を細かく見て対策をとる必要があります。幸いにもECは、商品を露出する為の手段は豊富にありますから、あとは分析をどれだけ細かくやるか?ですね。週次の対策で何をやったら良いかわからない、という方は参考にして頂けますと幸いです(他にもっと簡単な方法がある、という場合はスルーしてください)やり方が不明、という方はこちらまでご相談ください。
株式会社StylePicks CEO。ECサイト構築・運用・コンサルティング、リテールのソリューション事業を中心に活動。並行してファッション専門学校の講師も務める。Twitter(@fukaji38)
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