売上が伸びた理由を、注文数と客単価に分けて考える

今月の売上は前月より20%増えた。数字だけを見ると好調ですが、注文が増えたのか、一件あたりの購入金額が増えたのかで、次に確認したいことは変わります。まずは売上と注文数が入った表から、変化を分けてみます。

売上は、注文数と客単価の掛け算

ここでいう客単価は「1注文あたりの売上」です。売上を注文数で割って求めます。同じ人が2回注文した場合は2注文として数えるため、顧客1人あたりの購入額とは異なります。

同じ20%増でも、振り返りの問いが変わる

以下は計算を説明するための架空の例です。実在する店舗の実績ではありません。

Aでは注文数が増えています。新規購入とリピート、集客や販促の変化などを次に調べられます。Bでは客単価が上がっているので、購入点数、商品構成、価格や値引きの変更が確認候補になります。表だけでは、どれが原因かまでは分かりません。

両方が動く場合、増加率は単純に足せません。例えば注文数が10%増え、客単価も10%増えたなら、売上は1.1×1.1で21%増えます。

キャンセル、送料、日数をそろえる

今月はキャンセルを除き、前月は含めていると、同じ「売上」の比較になりません。税込・税抜、送料、値引き、返品の扱いを合わせます。売上からキャンセルを除くなら、注文数も同じ対象にそろえてください。

月の日数やセール開催日も併せて確認します。月途中なら同じ経過日数、あるいは1日平均で見る方法があります。日数を合わせても曜日や販促の条件は異なるので、表の横に残しておきます。

客単価は、平均値をもう一度平均しない

日別の客単価を足して日数で割ると、注文が1件の日と100件の日を同じ重みで扱ってしまいます。期間全体の客単価は、期間の売上合計を注文数合計で割って求めます。商品別や店舗別の表をまとめるときも同じです。

売上だけで利益の増減は判断できません。値引きや広告費、仕入原価、返品対応などは、この表とは別に確認します。

AIに渡すのは、日別の売上と注文数から

この表の日付・売上・注文数を使い、対象期間と比較期間を集計してください。
まず期間、欠けている日、集計条件の違いを確認してください。
売上合計・注文数合計・客単価を並べ、前の期間との差を示してください。
客単価は売上合計÷注文数合計で求め、注文数が0なら算出不可にしてください。
売上の変化を注文数と客単価に分け、次に確認したい商品・販促の情報を挙げてください。
表にない原因や利益は推測で確定しないでください。

日別の集計から気になる日を見つけたら、その日の商品や施策へ進みます。毎週同じ集計をする場合は、Shopifyや楽天RMSのデータをAIへ接続する方法も選択肢になります。