2012年05月07日 12時56分
オーリック・システムズ株式会社

リアルタイムWebアクセス解析ソフト「RTmetrics」に新しく「EC Report」機能を追加

オーリック・システムズ株式会社(本社:東京都港区、代表取締役CEO 幾留 浩一郎、以下 オーリック)は、パケットキャプチャ型のリアルタイムWeb解析ソフトウェア「RTmetrics」(アールティーメトリックス)に、アクセス解析とECサイトの売り上げ成果を結びつけて分析できる新しいオプション機能モジュール「EC Report」を追加しました。2012年5月21日より販売・出荷開始します。
会社設立10周年を機に、アクセス解析でWebサイトの改善施策を支援するステージから、ログデータをビジネスチャンス拡大のために戦略的に活用するソリューション展開に変革していきます。今回はその第一弾として、Eコマース企業を中心に売上貢献のためのレポートを提供します。

ネットワークに流れるパケット情報を取得するパケットキャプチャ型アーキテクチャの「RTmetrics」は、ログデータが膨大なサイトでもリアルタイム解析が可能なことから、特にトラフィックが多い大規模サイトを中心に国内16,000サイト以上に導入されています。特に、URLに表示されない「POSTデータ解析」も簡単な操作で行なえることから、フォームを使用するECサイトにも適しており、さらに、携帯サイトもPCサイトと同じ指標で、同一システムで解析が可能であることから、PCサイトと携帯/スマートフォンサイトを連携したECサイトを展開する企業にも多数導入されています。
今回提供開始する「EC Report」は、商品のID情報や価格情報を「RTmetrics」の解析項目にマッピングすることで、さまざまなアクセス解析の結果を売上金額に結びつけ、分かりやすいグラフ表示(折れ線、分布図バブルチャートなど)でレポートを提供し、ドリルダウン機能で掘り下げていくことが可能です。
これにより、売り上げ成果向上につなげるためのサイト改善の施策を、より効率的に的確に支援します。

新しい「EC Report」では、「期間分析」と「商品分析」機能により、任意の期間で、商品ごとにアクセス状況と売上の関係を比較・検証することが可能となります。
また、どのページに誘導すれば売上につながるかを分析する「ページ分析」機能や、費用対効果の高い広告を検討するための「広告分析」は、従来は、商品購入や資料請求などに結びついた件数の割合(コンバージョンレート)で評価していたのに対して、金額ベースで売上への貢献度を評価することが可能となります。
「ユーザー分析」では、最新購買日、累計購買回数、累計購買金額から優良顧客の傾向を把握するRFM分析や、購買金額で10段階に分類してランクごとに分析するデジル分析なども容易に効率的に行えます。

「EC Report」機能の販売価格は150万円(税別)で、オーリックは、直販ならびにパートナー経由で、ECサイト企業への「RTmetrics」の販売を強化し、初年度約40社の新規ユーザーへの導入を予定しています。


◆ 「EC Report」の販売時期・価格について
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販売・出荷開始:2012年5月21日

販売価格 : 150万円(税別)
※年間保守契約料は販売価格の20%です。

導入条件: 「RTmetrics V 8.1.0」以上で、全ユニークユーザーの訪問履歴を保存する機能モジュール「Advanced Analytic Module V2.4.0」を搭載している必要があります。

販売経路: 直販、および販売代理店経由
※販売代理店は以下でご覧ください。
http://www.auriq.co.jp/partner/index.html


◆ 「EC Report」の機能
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(1) 期間分析
・毎日、毎週、毎月など定期的に売上とアクセス状況の関係を比較、検証
・日付、時間帯の詳細をドリルダウンし、商品の売上状況を解析
・複数の日付(時間帯、週等)で商品毎の詳細を比較し、変化の原因を解析

(2) 商品分析 (商品別 / カテゴリー別)
・商品毎に売上とアクセス状況を比較する事で、傾向や課題を発見
・指定した商品の売上等をドリルダウンで日付毎(曜日、週等)に解析
・商品点数が膨大な場合は、商品カテゴリー別の解析も可能

(3) ページ分析 (閲覧開始ページ別 / ページ別)
・ページ毎に売上やアクセス状況を観測し、売上に貢献するページを発見
・閲覧開始ページ別、全ページ(開始から通過まで)別の2つを用意
・ページ毎に動線解析が可能
・大規模サイトの場合は、ディレクトリー別に集計・解析が可能

(4) ユーザー分析(ランク別 / ユーザー別 / RFM / 属性別 / クロス集計)
・購入者のアクセス状況を売上別に解析し、優良顧客の傾向を把握
・ランク別分析、ユーザー別分析
・優良顧客の傾向をRFM分析で解析し、訴求対象を選定
・RFM分析
・購入者の傾向を性別や年代、グレードなどの属性から傾向を分析
・属性別分析

(5)広告分析(タイプ別 / 広告別)
・広告ごとの費用、成果の比較、解析
・バナー、テキスト、メール等広告の種類による比較


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