
ECショップ全体での売上構造を把握。
商品視点での分析。
●注文総数×注文回数分布 ●ショップごとの売り上げ構成比 ●販売単価分析
●商品カテゴリーランキング ●売れ筋商品ランキング など

会員プロファイルの把握。
さらに利用状況・購入状況をプロファイルを軸に顧客視点での分析。
●会員属性構成 ●利用状況分析 ●会員属性×ショップ利用状況

特に購入の多い会員にフォーカスしてユーザ属性や行動を分析。
●高額購入者プロファイル ●購入カテゴリ×ロイヤルユーザ
●購入状況×ロイヤルユーザ など

会員の購買行動をパターン化。
リピート購入につながる条件を抽出。
●ユーザ行動別タイプ分類 ●リピート購入フロー分析
●次回注文までのインターバル ●リピート商品ジャンル×会員歴
●リピート購入ジャンル×属性 など

同一会員購入商品の併売状況を分析。各カテゴリの関連性やMDを評価。
●購買点数×会員属性 ●カテゴリ内併売状況 ●カテゴリ横断併売状況 など

リアル店舗同様の売場という観点から、買いやすい場所の提供やユーザ動機への対応を評価。
●商品カテゴリバランス評価 ●購入動機対応評価 ●シーズンモチベーション対応評価
●VMD評価 など
