分析・レポーティング業務の活用事例
ecforce AI × 分析・レポーティング業務への活用
ecforce AIは、分析・レポーティング業務において、データの集計・分析・改善案検討・レポート作成までを支援します。
できること一覧
- 受注・顧客・定期データをもとにした現状分析・KPI整理
- 週次・月次売上レポートの自動作成
- 顧客セグメント別LTV分析と改善案提案
- バスケット分析に基づく購入単価引き上げ施策の提案
- 分析結果をもとにしたネクストアクションの整理
対象ユーザー
対象：売上データの分析・レポート作成や、改善施策の立案を行いたい方
事前準備
事前に用意するとスムーズな情報：
- 分析対象期間・対象データ（受注・顧客・定期など）
- レポートの目的・報告先
- 現状の課題感（例：どの指標が低い、どのセグメントが伸びていないなど）
- アウトプット形式（サマリー・グラフ・表など）
基本的な使い方
最初に以下の情報をまとめて渡すと、手戻りが少なくなります。
- 分析目的：
- 対象データ・期間：
- 現状の課題・注目指標：
- アウトプット形式（サマリー◯点、グラフ◯点など）：
「分析軸（商品別・チャネル別・セグメント別など）」「比較対象期間」「報告フォーマット」など、決まっている情報を追加で渡すほど、アウトプットが安定しやすくなります。
有償版ではカスタムエージェントを作成できます。分析軸・対象データ・レポートフォーマットなどの前提情報をエージェントにあらかじめ設定しておくと、毎回入力する手間を省けます。
活用事例（無償版）
週次売上データ分析・レポート作成
週次の売上データをもとに、エグゼクティブサマリー・重要急落指標・アクション（文章）を含む業績レポートを自動作成できます。
依頼例
直近1週間の売上分析を行い、以下の形式に沿って実績レポートを作成して下さい。
# [レポートタイトル]
## エグゼクティブサマリ
- 最も重要な発見（1〜2文）
- 最優先で確認したいこと・アクション（1文）
## 1. 事実の整理
### 1.1 現状サマリ
- 主要KPIの数値
- 指標：受注件数、売上合計、平均注文単価、割引適用率、送料発生率
- 期間
- ■ 対象期間（直近7日）：[基準日 - 7日]〜[基準日 - 1日]
- ■ 前期間（前期比用）：[基準日 - 14日]〜[基準日 - 8日]
### 1.2 変化の検知
- 前期間比・日次トレンド・週次トレンドを時系列で比較後、当月の売上着地予定を記載
- 日別の売上金額グラフを描画（昨日から1週間前までの7日分と前期間比の2軸）
### 1.3 構成
- 定期購入・単品購入・ギフト購入・新規顧客の初回購入の各件数割合、売上割合を記載
## 2. 注目ポイント（アテンションポイント）
- 検出された異常値・大きな変化を優先順位付きで列挙
- 好調シグナルと課題シグナルの両方に触れる
## 3. インサイト（仮説検証）
- 【事実】→【パターン】→【解釈】確信度: 高/中/低→【示唆】
## 4. ネクストアクション（あれば）
- 根拠チェーン（事実→解釈→示唆）
- 利用前：データ出力・分析・検討・整理・レポート作成 約30分
- 利用後：分析・レポート作成 約3分
- 所要時間：90%減
顧客セグメント別LTV分析結果に基づいた改善案提案
顧客セグメント別のLTV分析をもとに、課題のあるセグメントを特定し、改善案と施策を提案します。
依頼例
以下の手順に従って顧客セグメント別LTVから改善方法を提案してください。
## 1. データ取得指示
対象期間：直近6か月間
## 2. 分析ロジック
1. LTVの算出：購入回数1回目の平均購入額を「100」としたとき、2回・3回以上のLTV指数を算出
2. ボトルネックの特定：「優良顧客の特徴」「離脱しやすい顧客層」をランク・購買回数・RFM・定期有無・流入元で分析
3. 定期ステータス分析：active / canceled / suspend の比率と特徴を特定
4. ロイヤル顧客の抽出：累計購入回数が多い顧客の属性・購入パターンを特定
## 3. 出力レポート構成
# 顧客セグメント別LTV分析と改善提案
## エグゼクティブサマリー
- 現状の結論・最優先アクション
## 1. 現状分析
### 1.1 顧客セグメント構成（購買回数別LTV指数）
### 1.2 定期受注ステータス分布
## 2. インサイト（好調シグナル・課題シグナル）
## 3. 改善・施策提案（優先度マトリクス含む）
## 4. ネクストアクション
- 利用前：データ集計・分析・改善案考案・タスク整理 約120分
- 利用後：データ分析・改善案提案 約10分
- 所要時間：92%減
バスケット分析に基づいた購入単価引き上げ施策の提案
商品ごとの一緒に購入される商品品目と組み合わせ、バスケット分析に基づく購入単価引き上げ施策の提案ができます。
依頼例
商品コードXXXと合わせ購入されている商品を教えて。また、##出力フォーマットに従って、購入単価引き上げ施策を考えて。
## 1. データ取得の基本方針
- 受注データ（ec_force_search_orders）：直近30日間、受注件数・売上・商品構成・流入チャネル等
- 顧客データ（ec_force_search_customers）：ランク・ラベル・購買回数・最終購買日・定期契約有無等
- 商品・定期・広告データ：質問内容に応じて追加取得
## 2. 分析の思考ルール
- 比較・構成・変化の3軸で「意味ある分割と比較」を意識
- 好調シグナルと課題シグナルを両面から収集
- 事実・パターン・解釈・仮説を明確に区別して記述
## 3. 出力フォーマット
# [分析タイトル]
## エグゼクティブサマリー：結論・最優先アクション
## 1. 現状分析：KPIサマリ・注目ポイント・インサイト
## 2. 分析詳細
## 3. 改善・施策提案（優先度マトリクス含む）
## 4. ネクストアクション
- 利用前：データ集計・分析・改善案考案・タスク整理 約120分
- 利用後：データ分析・改善案提案 約10分
- 所要時間：92%減
活用事例（有償版）
データ分析・レポート制作AIエージェント
ecforce AIの有償版では、データ分析・レポート業務に特化したデータ分析・レポート制作AIエージェントを利用できます。ecforceの受注・顧客・定期・広告データと連携し、現状分析・レポート作成・ネクストアクション検討まで一気通貫で支援します。
- AIモデル：Gemini-3.1-Pro
- インターフェース：AIモデル選択・ファイル添付
- 回答生成：グラフ作成
- アプリ連携：ecforce（顧客検索／顧客詳細情報／受注検索／受注詳細情報／定期受注検索／定期受注詳細情報／広告集計検索 など）
売上データ分析・実績レポート作成
「直近2週間の分析をして」と伝えるだけで、売上データの分析・KPIレポートを短時間で作成できます。
依頼例
直近2週間の分析をしてください
- 利用前：データ出力・分析・検討・整理 約30分
- 利用後：アウトプット 約3分
- 所要時間：90%減
この記事の目次
このセクションの記事
ユースケース