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EC・D2C 型 / Demo

EC 取引型

EC・D2C・モール出品・越境 EC など、オンラインで物販する業種

デモ用の事例
LIVRE Online Store / 自社 EC 事業部
カート放棄率 / 流入→購入の歩留が分散して見えない

よくある課題

EC 取引型 で、こんなことに困っていませんか?

  • Shopify / GA4 / Excel 顧客台帳が別々で、歩留を 1 画面で見られない

  • カート放棄率の上昇に気づくのが遅れる

  • リピート率と新規獲得のバランスが経営会議で見えない

  • コンバージョン率の異常下落の要因特定に時間がかかる

Autopilot でできること

業務タイプに合わせて、5 つの動きを支援します

  • 数字を業務フローに沿って整理する

    Excel / CSV / 既存 SaaS のデータを、業務フロー (商談 → 受注 → 完了 など) に並べて表示します。

  • 異常や変化に早く気づく

    予実差・前月比・前年比・連続日数の異常を自動検知し、見落としを減らします。

  • AI が確認すべき論点を整理する

    発生した異常について、原因仮説・確認観点・関連 KPI を AI が整理します (断定はしません)。

  • 必要に応じて指示化する

    確認した論点を「指示」として担当者に渡し、完了 / 結果フィードバックまで追えます。

  • 月次レビューにつなげる

    日次の気づきと指示の積み上げを月次レビューに自動で集約し、次月計画に橋渡しします。

Autopilot で見える数字

この業務タイプで、毎日見える KPI

  • セッション数
  • EC 注文数
  • EC 売上
  • リピート率
  • コンバージョン率

サンプルデータ例

普段使っているデータをそのまま取り込めます

Excel / CSV / 既存 SaaS のエクスポートをそのまま Autopilot に流し込めます。

  • Shopify (CSV)
  • GA4
  • Excel 顧客台帳

Connector mapping example

列名やフォーマットの違いを、Autopilot が吸収します

バラバラな列名や Excel 項目を、Autopilot の共通 KPI モデルに変換します。 このサンプル CSV の列は、Connector Gateway によって Autopilot の 共通 KPI へ変換されます。

サンプル CSV

EC 取引型 のサンプル CSV をダウンロード

demo-ecommerce-sample.csv6 行 × 4

CSV をダウンロード
元データの列Autopilot KPI表示名 / 意味
注文数ec_ordersEC 注文数
売上ec_revenueEC 売上
CVRconversion_rateコンバージョン率
セッション数sessionsセッション数

サンプル列 → KPI 変換プレビュー

元データの列サンプル値Autopilot KPI信頼度説明
CVR0.0235
conversion_rateコンバージョン率
異常検知例で使う KPI (コンバージョン率)。セッション → 購入のコンバージョン率
注文数588
ec_ordersEC 注文数
Connector Gateway が Autopilot の共通 KPI に変換します。
売上9601844
ec_revenueEC 売上
Connector Gateway が Autopilot の共通 KPI に変換します。

※ これは Public 上の静的プレビューです。実際の取り込みは Connector Gateway 経由で行います。

STEP 01 — 数字が見える

毎朝、主要 KPI が Cockpit に表示されます

注文数 / 売上 / リピート率が日次で見える

KPI
セッション数
日次で更新
KPI
EC 注文数
日次で更新
KPI
EC 売上
日次で更新
KPI
リピート率
日次で更新

STEP 02 — 問題が見える

異常や予実差を、Autopilot が自動で見つけます

カート放棄率上昇とその発生タイミングを特定

注意コンバージョン率

カート放棄率が 4 週連続で上昇

配送料表示タイミング変更後にカート放棄が増加しています

STEP 03 — 次の一手が決まる

AI が「処方箋」を提案します

「配送料表示検証」処方箋を承認し A/B テスト実施

次の一手

配送料表示タイミング検証提案

チェックアウト前段で配送料を先出しし、A/B テストで放棄率の変化を確認しましょう

最初の改善アクションまで

3 ステップで「動ける」状態になる

  1. 01

    数字が見える

    注文数 / 売上 / リピート率が日次で見える

  2. 02

    問題が見える

    カート放棄率上昇とその発生タイミングを特定

  3. 03

    次の一手が決まる

    「配送料表示検証」処方箋を承認し A/B テスト実施

Productivity Intelligence

この demo で見られる改善サイクル

Autopilot を使い続けると、KPI が見えるだけでなく、改善が積み上がっているか・何が効いたかが分かります。

  • 生産性改善指数

    今月、自社がどれだけ改善しているかを 100 基準の指数で確認できます。

  • 改善実行 / 改善成果 / 品質影響の内訳

    改善指数を 3 つに分解し、何が指数を押し上げ・押し下げているかを参照できます。

  • 改善要因 top3

    今月の改善に最も寄与した変化を、KPI と紐づけて並べます。

  • 次に効きそうな改善策

    既存の異常 / 計画 / 接続から、次に取り組むべき改善アクションを 3 件まで提示します。

  • 月次推移

    snapshot を月次で蓄積し、改善が続いているか / 横ばいかを compact なグラフで確認できます。

  • 施策寄与

    完了した施策と KPI 変化の関係を、因果効果ではなく参考メモとして表示します。

  • 結果フィードバック

    完了済みの施策に「改善した / 変化なし / 悪化」を記録し、次回の判断に活かせます。

  • 関連 KPI 紐づけ

    施策と関連する KPI を後付けで訂正でき、寄与メモの精度を上げられます。

  • 同業比較(参考)

    匿名化された cohort に基づく補助表示です。偏差値・順位・ランキングは表示しません。

※ Productivity Intelligence は Autopilot Core に内包される改善可視化レイヤーです。施策寄与は参考メモであり因果効果を断定するものではありません。同業比較は匿名化された cohort に基づく補助情報で、個社の優劣を断定するものではありません。

利用開始まで

EC 取引型での 4 ステップ導入

  1. STEP 01
    業務タイプを選ぶ

    「EC 取引型」を選ぶ

  2. STEP 02
    必要なデータをつなぐ

    Shopify / GA4 / Excel 顧客台帳をつなぐ

  3. STEP 03
    初期データを入れる

    過去 3 ヶ月分の注文 / セッションデータを取り込む

  4. STEP 04
    チームで確認する

    EC 事業部全員で Cockpit を確認し、運用に乗せる

EC 取引型で、Autopilot を動かしてみる準備ができました。

相談・料金・補助金の活用は、いずれもデモ確認後でも、確認前でも ご相談いただけます。