Case / モデルケース 食品・EC

ECモール運用の見える化と広告最適化
楽天市場とAmazon、広告費を感覚で判断していた食品ECのケース

楽天市場とAmazonに主力商品を出品し、自社サイトからの注文と合わせて販売する食品EC。売上は伸びているものの、広告費の成果は感覚に頼りがちで、月末に使いすぎに気づくことも少なくありません。本記事では、食品ECのA社を例に、モール運用を見える化し広告を最適化する想定シナリオを紹介します。

業種:食品EC(自社ブランド商品の製造・通信販売) 従業員数:8名(EC運営・広告担当は兼任1〜2名) 出店モール:楽天市場・Amazon(2モール)

本記事は想定シナリオに基づくモデルケースです。登場する企業・担当者は架空であり、実在の顧客事例ではありません。効果は業務内容や導入範囲により異なります。

Scene

ある食品ECの、とある一日

A社は従業員8名の食品EC。楽天市場とAmazonの2モールに主力商品を出品し、自社サイトからの注文と合わせて日々販売しています。広告や商品ページの運用は、他の業務と兼任するEC担当のBさんが見ています。ある一日の様子を追ってみます。

08:30

出社後、まず楽天市場とAmazonの管理画面をそれぞれ開く。前日の注文件数とランキング順位を、2つの画面を行き来しながらメモに書き出していく。

09:15

各モールの広告管理画面もひと通り確認。昨日いくら広告費を使ったかは分かるが、どの商品の広告が成果につながっているかまでは見えていない。最後は「なんとなく」の判断になる。

11:00

出荷・梱包作業に追われる。広告の調整は「あとで見よう」と後回しになり、そのまま忘れてしまうことも多い。

14:30

競合が同じカテゴリでセールを始めたことに気づく。慌てて広告の入札額を上げてみるが、効果があったかどうかは翌日にならないと分からない。

16:00

Amazon側の在庫が少なくなっている商品に気づく。急いで発注準備を進める一方、楽天側の広告費も気になるが、確認する時間が取れないまま一日が終わる。

月末

2モール分の広告費を合算してみて、想定より使いすぎていたことに気づく。「今月も、結局最後にならないと分からなかった」。同じことが翌月も繰り返される。

Issues

A社が抱えていた3つの課題

EC担当のBさんが特別に非効率なわけではありません。楽天市場とAmazonという性質の異なる2つのモールを、感覚と経験だけで運用している以上、判断のブレはどうしても生まれます。

01

モールごとの数字がバラバラで比較しづらい

楽天市場とAmazonでは管理画面も指標の見え方も異なり、売上・広告費を横並びで比較するには、担当者が手作業で数字を拾い集める必要があった。

02

広告費の使いすぎに気づくのが遅い

日々の広告費を追う仕組みがなく、月の予算に対してどこまで消化しているかは、月末に2モール分を合算してみるまで分からなかった。

03

成果の出ていない商品広告を放置しがち

感覚での判断が続くと、売れ筋商品に広告費が偏る一方、成果の薄い商品の広告が見直されないまま出稿され続けることがあった。

How It Works

ECモール運用ツールでの見える化の流れ

A社への導入を想定したツール画面です。楽天市場とAmazonの売上・広告費を1画面に集約し、判断の材料を「感覚」から「数字」に変えます。

ECモール運用ツールの画面。楽天市場・Amazonのモール別売上・広告費サマリー、日別売上推移グラフ、広告費の予算消化状況を表示。

画面はイメージです(導入時は業務に合わせて設計します)

1

楽天市場・Amazonの売上と広告費を1画面に集約

2つのモールの管理画面を開き直さなくても、売上・注文件数・広告費をひとつの画面で並べて確認できます。

2

日別の売上推移をモール別に見比べられる

モールごとの売上推移をグラフで並べて表示するので、良い変化にも悪い変化にも気づきやすくなります。

3

広告費が予算ペースを超えそうな時にアラート

月の予算に対する広告費の消化ペースを日々確認でき、超過しそうなタイミングで事前に知らせます。

4

成果の出ていない商品広告をリストアップ

クリックはあっても成果につながっていない商品の広告を洗い出し、見直しの判断材料として提示します。

Estimate

モデルケースの試算:導入前後の比較

A社のモデルケースをもとにした、控えめな試算です。実際の効果は出店モールの数や導入範囲によって変わります。

項目 導入前(モデルケース) 導入後の試算
売上・広告費の確認時間(1日あたり) 2画面を往復し20〜30分程度 5分程度(試算)
月の広告予算に対する使いすぎ 月1回程度、気づいた時には10〜20%超過 早い段階でペースを把握(見込み)
成果の出ていない商品広告の見直し頻度 気づいた時にまとめて(月1回程度) 週1回程度のペースで(見込み)
モール間の数字の突き合わせ作業(週あたり) 1〜2時間程度 数十分程度に短縮(試算)

※上記はモデルケースに基づく試算であり、数値を保証するものではありません。実際の効果は出店モールの数・商品構成・導入範囲により異なります。まずは現状のヒアリングから、実現可能な範囲を一緒に確認します。

Voice

モデルケースにおける想定の声

以下は、本モデルケースにおけるEC運営担当者の想定コメントです(架空の内容です)。

想定コメント
「これまでは2つのモールを行ったり来たりしながら、なんとなくの感覚で広告費を調整していました。今は1つの画面で数字を並べて見られるので、使いすぎに気づくのも早くなりましたし、どの商品の広告を見直すべきかも数字で判断できるようになりました。」
A社 EC運営担当 Bさん(モデルケースにおける想定)
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