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AIで返品・キャンセル理由を分析する方法
返品の受付フォームには「理由」の自由記述欄がある。たまっている件数は300件。でも、集計されたことは一度もなく、担当者が処理のたびに読んで、そのまま閉じている。返品理由は、使われていない改善データの代表格です。 返品やキャンセルには、サイズ... -
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AIを使ったECのターゲット・ペルソナ設定方法
「30代女性、おしゃれに敏感、SNSをよく見る」。そんなペルソナを作ったものの、商品ページは一文字も変わらなかった。ペルソナ設定で、いちばん多い失敗です。 商品ページやSNSの文章を作るとき、「誰に伝えるか」が決まっていないと、内容は広く浅くなり... -
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AIで競合ショップを分析するときのポイント
競合が値下げした。慌てて自社も値下げした。売上はほとんど変わらず、利益だけが減った。競合分析を「価格を見比べること」だと思っていると、こうなります。 ECの売上を改善したいとき、競合ショップのページを見ること自体は正しい行動です。ただ、何と... -
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AIで商品レビューを分析し、売上改善につなげる方法
レビューは300件たまっている。でも最後に読んだのは、先月ついた最新の10件だけ。ECの担当者なら、心当たりがあるはずです。 レビューには、購入を決めた理由、使ってよかった点、分かりにくかった情報、不満や要望が、お客様自身の言葉で書かれています... -
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AIでECのアクセスデータを分かりやすく整理する方法
毎週、アクセスレポートは見ている。でも、先月と今月で何かを変えたかと聞かれると、答えに詰まる。数字を「見る」ことと「使う」ことの間には、思ったより大きな溝があります。 ECサイトには、アクセス数、商品ページの閲覧、カート追加、購入、流入元な... -
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AIでECのカゴ落ち対策を考える方法
商品をカートに入れ、住所を打ち込み、決済画面まで来たところで、初めて送料880円が表示される。お客様はそこで静かにブラウザを閉じます。カゴ落ちの、いちばん典型的な場面です。 商品をカートに入れたお客様が、購入を完了せずに離れることをカゴ落ち... -
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AIでECの在庫と需要予測を考えるときのポイント
去年の同じ月の販売数をもとに発注したら、倉庫に在庫の山ができた。よく見ると、去年の数字には大型セールと、SNSでたまたま話題になった週が含まれていた。需要予測で、いちばん多い失敗です。 在庫が多すぎると保管と値下げの負担が増え、少なすぎると...
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