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クラウドETL「Xplenty」を使ったShopifyデータの取得から可視化まで

Last updated at Posted at 2020-10-13

今回は、Xplentyを使用し、ShopifyのRest API経由でデータを取得し、Google Data Studioで可視化するまでの2つのブログについて紹介します。
ブログへ遷移するには、各ブログのタイトルをクリックください。

Shopify データ取得から可視化まで:前編

このブログでは、以下について紹介しています。

  • 開発ストアの紹介
  • Xplentyでのコネクションの作成方法
  • 権限設定とAPIのリクエストURLの構造
  • コアとなるAPIデータ
  • Xplentyでのデータ送信先の設定

Shopify データ取得から可視化まで:後編

このブログでは、以下について紹介しています。

  • Xplentyのテンプレートを使用したお手軽なパイプライン作成
  • Google Data Studioを使用したShopifyデータの可視化
  • 定期的にデータを同期するためのXplenty側でのスケジュール設定とGoogle Data Studio側の設定

Xplentyで提供されているShopify用テンプレートを紹介

Xplentyでは、Shopify用のデータ取得の際に便利なすぐに使用できるテンプレートが用意されています。以下で紹介する各テンプレートは、パッケージ作成時に適切なテンプレートを選択し、使用することができます。
image.png

例:Abandoned Checkouts テンプレート
image.png

Xplentyのテンプレート一覧

*各アイテムをクリックすると対応するShopifyのAPIドキュメントに遷移します。

  • Abandoned Checkouts
    売上に至らなかったチェックアウトを追跡します。このフィールドには、お客様、商品、キャンセルの理由に関するデータが含まれます。これにより、どの商品がチェックアウト時に最も多くカゴ落ちになったか、またその理由を把握することができ、今後の商品や顧客についてより良い予測分析を行うことができます。
  • Application Credits
    アプリケーションクレジット情報(ID,説明,金額)を取得

  • Customers
    ID、Eメール、住所、氏名などの基本的な顧客情報に加えて、顧客が最後に行った注文、合計金額、何回注文したかなどの顧客行動に関するデータを取得します。これらのデータを利用して、特定の顧客や顧客層に向けたマーケティング活動を行うことができます。

  • Customer Saved searches
    ショップオーナーが定義した顧客グループ検索クエリを取得

  • Events
    イベントは、記事の作成、注文の履行、商品の追加など、特定のアクション情報について取得

  • Order Discount Code Destination
    ディスカウントコードおよび金額を取得

  • Order Fulfillment
    フルフィルメント情報を取得

  • Order Line Items
    注文明細情報を取得

  • Order Refunds
    顧客へ返金した取引や、注文後に商品が返品された取引のデータを取得します。そして、いくら返金されたのか、どの商品が返品されたのか、それらの商品が在庫に戻されたのかどうかなどの詳細を見ることができます。これらの情報は最終的に、どの商品が成功し、どの商品が失敗し、その理由を理解するのに役立ちます。

  • Order Risks
    注文に対して行われた不正チェックの結果(スコアや推奨されるアクション:キャンセル、調査、受け付ける)を取得

  • Orders
    顧客の連絡先、注文した商品、注文の状況など、注文に関する重要なデータを取得します。ここで取得したフィールドを使用して、どの製品が最も多く注文されているか、地域や製品価格に基づく販売傾向など、重要な販売データを追跡することができます。

  • Orders - all tables
    Ordersの全てのテーブル情報を取得

  • Order Shipping Lines
    出荷情報を取得

  • Order Tax Lines
    税情報を取得

  • Order Transaction Destination
    Shopifyで発生した、販売済み、返金、無効になった注文など、あらゆる金銭のやり取りを追跡します。このデータは、注文IDを介して注文から生成された実際の収益を追跡することもでき、ビジネスがどの程度うまくいっているかを売上に焦点を当てて見ることができます。

  • Products
    商品名や商品IDから、商品重量、作成日、価格などのデータを取得することができます。また、そのデータを使ってトレンドを追跡し、どのタイプの商品が成功したのか、その理由を理解することができます。

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