このページは、カボシアの「EC分析AI」を使う際に役立つ「分析の考え方」や「使い方のヒント」をまとめたお役立ちページです。
EC分析AIは、SQLやプログラミングの知識がなくても、自然言語で「売上の傾向」「顧客構造」「商品の動き」などを分析できるサービスです。
誰でも分析ができる一方で、分析手法の用語や、AIに指示を出す際の"勘所"を少し理解しておくと、より精度の高いアウトプットを得ることができます。
基礎分析
売上推移分析
売上の全体的なトレンドを把握する最も基本的な分析手法です。
「月別の売上推移を見せて」「前年同月比で売上はどう変化している？」
こうした問いかけで、EC分析AIが時系列グラフとともに傾向を示してくれます。季節性やキャンペーン効果を読み取るための出発点となる分析です。
ABC分析
商品や顧客を売上貢献度で3つのランクに分類する手法です。
- Aランク: 売上の70%を占める上位商品（全体の20%程度）
- Bランク: 売上の20%を占める中位商品
- Cランク: 売上の10%を占める下位商品（全体の50%以上）
「商品のABC分析をして」と指示すると、EC分析AIがパレート図とともに分類結果を提示します。重点管理すべき商品を特定するのに有効です。
バスケット分析
同時購入される商品の組み合わせを分析する手法です。「ビールAを買った人が一緒に買っている商品は？」といった問いかけで、クロスセルの機会を発見できます。
顧客分析
RFM分析
顧客を3つの軸で評価し、セグメント分けする手法です。
- Recency（最新購買日）: 最後にいつ買ったか
- Frequency（購買頻度）: どのくらいの頻度で買っているか
- Monetary（累計金額）: いくら使っているか
「RFM分析で顧客をセグメント分けして」と指示すると、優良顧客・休眠顧客・新規顧客などのセグメントが可視化されます。
コホート分析
顧客を「初回購入月」でグループ化し、その後の購買行動の変化を追跡する手法です。
「月別のコホート分析でリピート率を見せて」
新規顧客の定着率を時系列で把握でき、リピート施策の効果測定に活用できます。
LTV分析（顧客生涯価値）
顧客一人あたりが生涯で生み出す売上を推定する分析です。
「顧客セグメント別のLTVを計算して」
LTVを把握することで、広告費の上限設定や優良顧客への投資判断が可能になります。
デシル分析
顧客を購入金額の多い順に10等分し、各グループの売上構成比を分析します。「上位10%の顧客が全体売上の何%を占めているか」を定量化できます。
新規 vs リピーター分析
ECの成長には、新規顧客の獲得とリピーターの定着の両輪が必要です。
「新規顧客とリピーターの売上比率の推移を見せて」
この分析で、売上成長がどちらに依存しているかを把握し、マーケティング戦略の方向性を定められます。
商品分析
商品別売上ランキング
「売上トップ20の商品を見せて」
シンプルですが、常に把握しておくべき基本指標です。期間を変えることで、季節商品やトレンドの変化も捉えられます。
カテゴリ分析
「商品カテゴリ別の売上構成比は？」
どのカテゴリが成長しているか、縮小しているかを把握することで、品揃え戦略の見直しに活用できます。
価格帯分析
「価格帯別の注文件数と売上を見せて」
顧客がどの価格帯に反応しているかを把握することで、価格設定や商品開発の指針になります。
EC分析AIは、これらの分析手法を自然言語で気軽に実行できるのが最大の特徴です。分析に慣れていない方でも、まずは「月別の売上推移」や「商品ランキング」など、シンプルな問いかけから始めてみてください。
データから見える発見が、ビジネスの次の一手につながります。