分析担当者がいないアパレルECで、約2時間の分析を15分に

導入後の変化

従来約2時間かかっていた分析

これまで約2時間→導入後約15分

売上

前年比約20％増

外部の分析担当者への委託が不要に。ご担当者自身で分析を進められる体制へ。

分析のたびに、外部への依頼が必要だった

どの商品を買ったお客様がリピートしているのか。広告から来たお客様は、その後も買い続けているのか。Shopifyでアパレル事業を展開する同社は、売上の合計だけでは分からない購入者の動きを知りたいと考えていました。

社内に分析担当者がおらず、複雑な集計は外部に依頼。自分で調べる場合も、データを集め、条件をそろえて集計するまでに、分析によっては約2時間かかっていました。日々の業務を優先すると、調べたいことがあっても後回しになってしまいます。

そこでテルツが支援したのは、ご担当者が自分でデータにアクセスし、知りたいことを調べられる環境づくりでした。

ShopifyとGA4、広告データを連携

テルツはまず、Shopifyの顧客・購入データと、GA4のサイト内行動をユーザーIDで紐づける計測環境を整えました。これにより、IDで紐づく購入者について、「何を買ったか」と「サイト内でどう動いたか」を合わせて分析できるようにしています。

Google広告・Meta広告のデータも接続。キャンペーンごとの状況を、各管理画面へ数字を取りに行かず、一つの環境で確認できるようにしました。

そのうえで、連携したデータをAIが直接参照する仕組みを構築。質問のたびに、数値をコピーしてAIに貼り付ける必要がなくなりました。

知りたいことを、そのまま聞ける

購入時期や購入回数を指定した、細かな分析にも対応できます。たとえば、次のような質問です。

2025年の初回購入者を取り出し、その購入日から60日以内に再購入した人を数える。こうした条件つきの集計を、文章で依頼できます。結果を見て気になった点は、続けて質問できます。

クーポンを届ける相手も、データを見ながら考える

たとえば、3回購入したお客様が買っている商品を調べ、その傾向を見ながらクーポンの対象を考える。集計して終わるのではなく、「誰に、何を届けるか」までAIに相談できます。提案を見て、実際の施策を決めるのはご担当者です。

また、購入までの流れをグラフにすれば、どの段階に改善の余地があるかを考えやすくなります。

結果の読み方は、定例で相談

AIで集計できても、その数字をどう捉え、何から手をつけるかは別の話です。

テルツは定例ミーティングで、分析結果の読み方や次の施策を一緒に検討しています。自分で分析しながら、判断に迷う場面では相談できることも、同社にとって安心材料になっています。

日々の分析

ご担当者がAIに質問し、数字を確認

定例での相談

テルツと結果の読み方・次の施策を検討

外部への分析依頼が不要に

従来約2時間かかっていた分析は、約15分で進められるようになりました。日常の集計・分析を自分で行えるようになり、外部の分析担当者への委託も不要になっています。

準備に時間をかけず、疑問が浮かんだときに調べられる。返ってきた結果から、もう一つ質問してみる。ご担当者にとって、分析そのものを楽しめる環境になりました。

僕は絶対同業には紹介しないですけど、使いやすすぎるんで戦いたくないし。

アパレルEC ご担当者

こうした取り組みを進めるなかで、同社の売上は前年比で約20％増加しています。

クーポンを届ける相手や広告の施策を考え、実施後の数字を確かめる。同社は、日常の分析を自社で進めながら、アパレル事業をさらに伸ばしていく考えです。