目次
まずセラーアカウント内を把握する
A.ビジネスデータ
日別、商品別データなどが確認できます。
B.ペイメントデータ
売上、送料、AMAZON手数料、返金、入金などの一覧が、2週間単位で確認できます。
C.トランザクションデータ
各注文処理ごとに詳細とその金額が、日別に確認できます。
D.広告データ
AMAZON広告の出稿結果が確認できます。
セラーアカウント内データの特徴
それぞれ異なるデータがたくさんありますが、それぞれの取得データの特徴をまとめると下記ののとおりです。
- 商品別の販売個数が時系列（日別、月別）にどう推移しているか
- 売上、手数料がそれぞれいくらか
データ収集からGoogleデータポータル可視化までの流れ
データポータルで可視化する方法は当ブログで何度か紹介しているとおり、 セラーアカウントで取得したデータをスプレッドシートへ集約して、 Googleデータポータルへつなげるスキームで考えます。
データの更新頻度は？
データ更新は1週間に1回をお勧めします。 セラーアカウントのデータをダウンロードしてスプレッドシートに貼り付けるのは数分でできますし、週単位で変化を把握するのが決断する為にも最適と言えるでしょう。Googleデータポータル側の事前準備
事前にフィールド式の設定とグラフ、表を作成しておく必要があります。 どのようなデータを見たいかで作成内容は変わってきますが、 弊社で用意したものをいくつかご紹介します。フィールド式の作成
①「月」コード
Month(日付)
収集データは日別データである為、月表記に変換します。
②金額_絶対値コード
ABS(金額)
支出がマイナスのまま出力されるので、絶対値として変換します。
③商品名分類
（商品名の部分一致を正規表現で表記）
商品名が長いままになっているので、短縮した表記に変換します。
④収支分類
これは、項目が複数あってすべてを網羅できていない可能性もあります。
（今後新たな項目が出てくる可能性もありますので、都度ブラッシュアップしていきます）コード
CASE WHEN REGEXP_MATCH(支払いの種類,".*商品代金.*") THEN "売上" WHEN REGEXP_MATCH(支払いの詳細,".*商品税.*") THEN "売上" WHEN REGEXP_MATCH(支払いの種類,".*返済額.*") THEN "その他" WHEN REGEXP_MATCH(支払いの詳細,".*引当額.*|.*未払い.*") THEN "その他" WHEN REGEXP_MATCH(支払いの種類,".*その他.*|.*プロモーション.*|.*手数料.*") THEN "Amazon手数料" ELSE 支払いの詳細 END
表、グラフの作成
①月別の売上、手数料 月別の売上、手数料、広告費の増減が一目で分かりますね。 データポータルのラベル機能により、各項目の実際の金額をテキストで表示することも可能です。
