成功指標

売上高の目標は、合計売上高と平均注文額を増やすことです。

売上高指標について

測定対象： 選択した期間にストアで生成された合計利益。

計算方法： 売上高は、レポート期間中に販売されたすべての製品のすべての完了済み注文（基本価格×数量）の合計です。 計算には、ストアフロントで取得 place-order たイベントのデータが使用されます。

式：

Total Revenue = Sum of (Product Base Price × Quantity) for all completed orders

データソース： ストアフロントイベント（特にイベント place-order）

対象：

• 選択した日付範囲内のすべての完了済み注文。
• 基本製品の価格に購入数量を掛けた値。
• Commerce Optimizerで追跡されるすべての販売チャネルからの売上高。

重要な注意事項：

• 売上高は、ストアフロントイベントで取得した基本価格に基づいて計算されます。
• レポート期間は、レポート設定で選択した日付範囲によって決定されます。
• 新しい注文イベントが処理されると、売上高指標が更新されます。

戦略

• AI を活用したレコメンデーションの実装：オプティマイザーのレコメンデーションエンジンを使用して、コンバージョン率を高める関連製品を表示します。 これを表示した顧客も閲覧 し、これを購入、それを購入 レコメンデーションタイプをデプロイして、クロスセルの機会を増やします。

• マーチャンダイジングルールの作成:​ マーチャンダイジングルール ​ を使用して、検索結果でマージンの高い製品をブーストします。 トラフィック量の多いクエリの検索結果の上位にベストセラー項目をピン留めする。

• 製品検出の最適化:​ インテリジェントファセット ​ を使用すると、お客様がより効率的に製品を見つけることができ、コンバージョン率と売上高が増加します。

• 季節的な機会の活用：時間ベースのマーチャンダイジングルールを作成して、ピーク時の買い物アイテム中に季節的またはプロモーションアイテムを宣伝します。

コンバージョン率を向上させる目的は、より多くの訪問者を顧客に変換することです。

コンバージョン率指標について

測定値： 製品を表示した後に購入を完了した訪問者の割合。ストアがブラウザーをバイヤーにどの程度効果的に変換したかを示します。

計算方法： コンバージョン率では、製品を購入したユニーク訪問者の数と、製品を閲覧したユニーク訪問者の数が比較されます。

式：

Conversion Rate = (Total Number of Orders ÷ Total Unique Visitors) × 100

データソース： ストアフロントイベント。

仕組み：

• 製品表示回数 は、訪問者が（product-view イベントを使用して）製品ページを表示する際に追跡されます。
• 購入 は、注文が完了するとトラッキングされます（place-order イベントを使用）。
• 計算では、特定の製品を表示したユーザーと、購入したユーザーを照合します。

重要な注意事項：

• 複数の製品を表示したが、1 回の購入を行った訪問者は、1 回のコンバージョンとしてカウントされます。
• この指標は、ブラウザーベースの識別子を使用してユニーク訪問者を追跡します。
• 製品ビューイベントには常にクリックが含まれるので、ビューは純粋なユーザーの関心を表します。

戦略

• 検索関連性の最適化:​ 同義語 ​ を実装して、様々な検索用語を使用しても、顧客が探しているものを確実に見つけられるようにします。 動的ファセットを使用して、関連するフィルタリングオプションを提供します。

• 戦略的なレコメンデーションの配置：製品の詳細ページやカテゴリページなどの高トラフィックのページにレコメンデーションユニットをデプロイします。 信頼と緊急性を構築するには、最も多く閲覧された**最も多く購入された 推奨事項を使用します。

• 製品の可視性の向上：マーチャンダイジングルールを使用して、ベストセラー製品やコンバージョンの高い製品が検索結果に目立つように表示されるようにします。

• A/B テストのレコメンデーションタイプ：様々なレコメンデーションタイプやプレースメントを試して、オーディエンスに最適なものを見つけます。

エンゲージメントを強化する目的は、顧客のインタラクションを増やし、サイトでの時間を増やすことです。

エンゲージメント指標について

測定対象： ユーザーがストアとどのように積極的にやり取りし、チェックアウトプロセスを通じた最初の参照から有意義なアクションを追跡します。

計算方法： エンゲージメントでは、商品の閲覧、買い物かごアクティビティ、チェックアウトアクションなど、ストアへのアクティブな参加を示すすべてのインタラクションを追跡します。

データソース： Storefront イベント

エンゲージメントと見なされる項目：

エンゲージメントには、以下のイベントカテゴリおよびアクションが含まれます。

• 製品インタラクション： 製品表示、製品クリック、製品比較。
• 買い物かごアクティビティ： 買い物かごへの項目の追加、数量の更新、項目の削除。
• チェックアウトアクション： チェックアウトの開始、チェックアウト手順の完了。
• カテゴリの参照： カテゴリページの表示、ファセットによるフィルタリング。
• ウィッシュリストアクティビティ： ウィッシュリストへの追加、ウィッシュリスト項目の表示。

イベントトラッキングの詳細：

イベントに次の条件がある場合、システムはエンゲージメントを追跡します。

• カテゴリ：product、shopper、shopping-cart、checkout。
• プロパティ：Product、Checkout、Cart、Category、Wishlist。

重要な注意事項：

• エンゲージメントの増加は、通常、コンバージョン率の増加と相関します。
• エンゲージメント指標は、ユーザーがジャーニーで最もアクティブな場所を特定するのに役立ちます。
• エンゲージメントデータを使用して、高トラフィックのページを最適化し、ユーザーエクスペリエンスを向上させます。

戦略

• レコメンデーションタイプの多様化：同じレコメンデーションを繰り返し表示することは避けます。 コンテンツを新鮮で魅力的な状態に保つには、あなたにお勧め、トレンド、最近表示された を組み合わせます。

• インテリジェント検索の実装:AI 駆動の動的ファセット設定と結果の再ランキングを使用して、買い物客の行動に基づいて検索結果をリアルタイムで適応させます。

• パーソナライズされたエクスペリエンスの作成:「お勧め」のユニットをホームページやカスタマージャーニー全体にデプロイして、パーソナライズされた製品提案を提供します。

• 検索エクスペリエンスの最適化：同義語を使用して検索の関連性を高め、顧客が探しているものを迅速に見つけられるようにします。

より多くの成長を獲得するために、あなたの目標は、より多くの新規顧客を引き付け、獲得効率を向上させることです。

獲得指標について

指標： ストアを訪れる新規ユニーク訪問者の数。マーケティングや顧客獲得の取り組みの効果を理解するのに役立ちます。

計算方法： 獲得は、ストアへの最初の訪問時に割り当てられたブラウザー ID に基づいてユニーク訪問者をカウントします。

データソース： ストアフロントイベント。

仕組み：

• 各訪問者のブラウザーは、ファーストパーティ cookie を介して一意の ID （domain_userid）を受け取ります。
• セッションインデックスが 1 （初回訪問）に等しい場合、新規訪問者が識別されます。
• システムは、これらの識別子を追跡して、新規訪問者と再訪問者を区別します。

重要な注意事項：

このトラッキング方法には、次のような既知の制限事項があります。

• クロスデバイスユーザー： 異なるデバイス（デスクトップ、モバイル、タブレット）またはブラウザーから訪問した同じユーザーは、各デバイスおよびブラウザーが異なる識別子を受け取るので、複数のユニーク訪問者としてカウントされます。
• Cookie の消去： ブラウザーの Cookie を消去したユーザーには、新しい識別子が割り当てられ、再び新しい訪問者としてカウントされます。
• プライバシー設定： 厳密なプライバシー設定または cookie ブロッカーを持つユーザーはトラッキングされない場合があります。

次の場合に最適：

• 新しい訪問者のトレンドの推移を追跡する。
• マーケティングキャンペーンの有効性の分析。
• トラフィックの増加パターンを把握する。

解釈のヒント： 上記の制限事項により完全に正確ではありませんが、取得指標は、ほとんどのユーザーが同じデバイスを閲覧し、Cookie を頻繁にクリアしない場合の傾向を特定し、期間を比較するのに信頼性があります。

戦略

• 検索パフォーマンスデータの活用:​ 検索パフォーマンス ​ レポートを使用して、トレンドのある製品と一般的な検索用語を特定します。 これらの項目をハイライト表示するマーチャンダイジングルールを作成します。

• レコメンデーションパフォーマンスの最適化: ​ レコメンデーションパフォーマンス ​ 指標を監視して、トラフィックとコンバージョンを最も多く推進するレコメンデーションタイプを特定します。

• 新規およびプロモーションのアイテムをハイライト：マーチャンダイジングルールを使用して、検索結果の新製品やプロモーション項目をブーストし、新規訪問者の注目を集めます。

• トラフィックソースの追跡：イベントデータを使用して、最も価値のあるトラフィックをもたらすチャネルを理解し、それに応じてマーケティング活動を最適化します。

バウンス率を減らすには、訪問者のエンゲージメントを維持し、単一ページ訪問を減らすことが目標になります。

バウンス率指標について

測定値： 1 つのページのみを表示した後にサイトを離れた訪問者の割合。ユーザーエクスペリエンス、ページの関連性、サイトエンゲージメントなどに関する潜在的な問題を示します。

計算方法：バウンス率 単一ページセッションと合計セッション数を比較し、追加のインタラクションを行わずに離脱した訪問者の割合を算出します。

式：

Bounce Rate = (Number of Bounced Sessions ÷ Total Sessions) × 100

データソース： ストアフロントイベント。

仕組み：

• バウンスセッション は、訪問者が訪問全体で 1 ページのみを表示した場合にカウントされます。
• システムは、各セッション内のページビューを追跡して、単一ページの訪問を識別します。
• セッションは、ユーザーアクティビティおよびインタラクション間隔によって決まります。

バウンスの原因：

• 無関係なページに訪問者がランディングする（低質な検索/広告ターゲティング）。
• ページの読み込み時間が遅い。
• ユーザーエクスペリエンスが低い、またはナビゲーションが混乱する。
• さらなる調査を行わなくても、情報をすばやく見つけることができます。
• 技術的な問題またはエラー。

重要な注意事項：

• バウンス率が高くても必ずしも負の値であるとは限りません。一部のページ（連絡先情報や特定の製品仕様など）では、バウンス率が高くなる場合があります。
• 様々なページタイプやトラフィックソースのバウンス率を比較して、問題のある領域を特定します。
• バウンス率の突然の増加は、多くの場合、技術的な問題またはキャンペーンのターゲティングの不具合を示します。

優れたバウンス率は何ですか？ これは、業界やページタイプによって異なりますが、通常は次のとおりです。

• 40 ～ 60%:e コマースサイトの平均。
• 40% 未満：優れたエンゲージメント。
• 70% を超える：調査が必要な問題を示す場合があります。

戦略

• 検索関連性の向上：同義語とインテリジェントなファセットを使用して、顧客が関連する製品をすばやく見つけられるようにします。 バウンス率が高い主な原因は、検索結果が悪いことです。

• レコメンデーションユニットの実装：カテゴリページと検索結果ページにレコメンデーションユニットをデプロイして、追加の製品オプションを提供し、訪問者のエンゲージメントを維持します。

• 製品検出の最適化：マーチャンダイジングルールを使用して、最も関連性が高く人気のある製品を検索結果の最初に表示します。

• 魅力的なホームページエクスペリエンスの作成：ホームページで「お勧め」および「トレンド」の推奨タイプを使用して、訪問者を関連するコンテンツにすぐに引き付けます。