楽天、Amazon、Shopifyなどから売上CSVを出しても、列が多く、毎月同じ集計に時間がかかることがあります。ChatGPTのデータ分析機能はCSVやExcelなどを扱え、表やグラフを作る支援に使えます。
ただし、列の意味が曖昧なままでは集計を間違えます。氏名、住所、電話、メール、注文番号などの個人情報や機密情報をそのまま入力しないことも重要です。
安全に分析する手順を紹介します。
1．分析目的を一つ決める
『売上を分析して』ではなく、前月比、商品別売上、曜日、広告、返品など、今回確認する目的を決めます。売上は受注額、出荷額、値引き後、税込・税抜のどれかを定義します。
同じ指標でもモールごとに意味が異なるため、データの出所と期間を記録します。
2．個人情報を削除し列を整える
分析に不要な氏名、住所、電話番号、メール、注文番号、自由記述を削除または匿名化します。日付、商品コード、商品名、数量、売上、原価、広告費、返品など必要な列だけを残します。
欠損、文字列になった数値、重複行、キャンセル行の扱いを決めます。
EC売上CSV分析プロンプト
あなたはECの売上分析担当者です。添付CSVを分析する前に、列名、データ型、欠損、重複、集計単位を確認し、不明点を質問してください。推測で列の意味を決めないでください。
【分析目的】月次の売上変化と、改善を優先する商品を見つける
【出力】
1. データ品質の確認結果
2. 売上・数量・平均単価の月次集計
3. 商品別売上上位10件と前月比
4. 売上減少が大きい商品
5. 曜日別の傾向
6. 異常値と考えられる行
7. 事実と仮説を分けた改善候補
8. 担当者が追加確認すべき項目
計算式と除外条件を明記してください。3．最初に集計結果を照合する
AIが出した総売上、件数、数量を、モール管理画面の数字と照合します。キャンセル、返品、送料、クーポン、ポイント、税の扱いが違う場合は条件を修正します。
合計が一致してから商品別や曜日別へ進みます。
4．グラフより先に差の原因を見る
売上が下がった商品は、アクセス、転換率、在庫切れ、価格、広告、レビュー、季節のどこが変わったか確認します。CSVだけで分からないことを、断定しないようAIへ指示します。
事実、推測、追加データを分けて出力させます。
5．毎月使える分析手順にする
同じ列名、ファイル名、除外条件、出力表、担当者確認をテンプレート化します。作成時間、修正回数、会議で決まった施策を記録すると、分析が実行へつながります。
まとめ
ChatGPTでEC売上CSVを分析する場合は、目的と指標を定義し、個人情報を除き、データ品質と合計を確認します。AIの仮説をそのまま事実にせず、追加データと人の判断で改善へつなげましょう。
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