VIVAIA JP EC運営ダッシュボード

店舗の粒度について：店舗売上は「Omni Hub オムニチャネル会員連携アプリ」経由の合算で入ってくる（POS 実体は Smaregi）。銀座/名古屋など単店別の拆分は Shopify 内に存在しないため、店別に見るには Smaregi 側データの接続が必要（別途相談）。

⚠ 2026-09〜 Hydrogen（新官網）移行の影響：Hydrogen 経由注文の utm 捕捉率は 55%（旧 Online Store は 74%）で、utm を失った注文は「(none)」に落ちる——(none) の売上構成比が 8月 44.7% → 9月 47.7% に上振れ、有償チャネル行は数 pt 過小評価になっている。開発側に Hydrogen 前台の utm パラメータ保持（analytics への引き渡し）の確認を依頼中の間、チャネル別の絶対額は割り引いて読む。
読み方：utm_source は小文字統一で合算し、facebook-1 は facebook に統合（fb / ig は別タグのまま）。「(none)」= utm なし流入（自然検索・直接・SNSプロフィール等）。セッション・売上（LC）・注文・新規/リピーター数はラストクリック帰属。新客売上・老客売上は注文明細ベース（各注文の最終訪問チャネル×その注文が通算何回目か）のため、LC 売上と合計が僅かにずれる。構成比：セッション構成比＝全セッションに対する割合、売上構成比＝LC売上合計に対する割合。新客/老客の比率(行内)＝そのチャネル内の新客（老客）売上シェア（例：facebook 行の新客比率＝facebook 売上のうち新客が占める割合）。CAC の口径は2種類：合計行＝総覧カードと同一（獲得広告費[LINE/EDM除外]÷EC新客[店舗除外・チャネル不問]）。行別＝その媒体の費用÷その媒体の LC 新規（媒体間比較の参考値。LC 帰属は媒体の実貢献より狭いため行別 CAC は高めに出る——合計行より大きくても矛盾ではない）。

月次のチャネル別セッション構成（上位8チャネル＋その他）。日付ピッカーに依存せず全履歴を常時表示——構成の地殻変動（あるチャネルへの依存が増えた/減った）を監視する場所。

寄与分解の読み方：CVR の変化（pt）を「チャネル内の CVR 変化（рate 効果）」と「流入構成の変化（mix 効果）」に分解。寄与ptの合計 ≒ 全体ΔCVR。どのチャネルの何が効いたかを金額感でなく転換率の寄与で特定する表。

新規/リピーター別の「成約率」＝購入者数÷全セッション（セッション側は新旧に分けられないための代理指標）。水準ではなく変化方向を読む。

商品CVR の口径：その商品ページに着地したセッションのみ（広告/配信の受け皿としての転換力）。 商品閲覧の大半はトップ/特集/collection からの回遊で到達するためここには含まれない——「商品の売れ行き」は商品タブ、「着地の受け皿性能」がこの表。

口径：注文明細（lineItems）ベース＝商品値引後・送料税抜・返品未控除の行金額。行をクリックすると色（バリエーション名の「/」前半）内訳が開く。新客売上＝その注文が顧客の初回購入（F1）だった分、色行の構成比はその商品内のシェア。上位30商品を表示。ShopifyQL の gross 集計と数％ずれることがある。

新客Rank の読み方：その商品を初回購入（F1）したEC 注文のみ（店舗除外）。「初回訪問」ではなく「記録上の初回接点」＝Shopify が保持する注文前 約30日以内で最も古い訪問。それ以前の訪問履歴は Shopify に残らないため、真の初訪日は測れない——30日より前に初訪した客も「30日以内に初接点」として記録される。当日〜≤14日はその記録上の接点→購入の累積分布。「14日超」桶には「本当に15〜30日で決めた客」と「実際は30日超の長考客（切り詰め）」が混在。期間ウィンドウを広げてもこの計測窓は変わらない（注文ごとの属性）。真の長期検討行動は GA4 等の長期アトリビューションが必要。緑＝列内の最高値、薄赤＝14日超（長考）が最も厚い商品。

老客Rank の読み方：F2＝その客の2回目の注文、F3＝3回目、F4＝4回目、F5+＝5回目以上。比率はその商品の老客売上内の構成比。F2 比率が高い商品＝「2足目に選ばれる」商品＝リピート育成の主役。

セール判定の口径：現時点のカタログで compareAtPrice（划線価）＞販売価格の variant を持つ商品＝セール品。過去の注文にも現時点の判定を適用するため、セール期の切替は反映されない（近似）。価格帯は商品の最大 variant 価格（現時点）。「カタログ外」＝現行カタログに存在しない廃番等。

LINE 費用の口径：追加メッセージ利用料（利用月）＋月額プラン ¥16,500＋（2026年〜）システム使用費 ¥990,000/月。システム開発費 ¥5,500,000（2026年・一括）は月次効率に不算入（含めると月次トレンドが読めなくなるため。年間評価時は別途加算すること）。8月配信費は 9/10 請求確定後に反映。

友だちデータの出典：LINE Official Account Manager の CSV エクスポート（data/line-friends.csv に追記して refresh で反映）。contacts＝累計友だち追加、ターゲットリーチ＝有効友だち（ブロック除く実質リーチ可能数）、blocks＝累計ブロック。純増＝当月の累計増分。最新 CSV を月1回エクスポートして渡せばスクショ不要。

対応の根拠（実データの稼働期間）：新パラメータは全て 2026-07-19〜24 に初出、旧 exptaria 系は 7月中旬以降フェードアウト（8月の残クリックは改版前に送られたメール経由）。対応は「配信順（1通目/2通目/…）」で紐付け——改版で配信タイミング自体が変わっているため（かご落ち 15分/2h/24h → 2h/24h/72h）、同じ通し番号＝同じ役割として比較する。旧パラメータの直近の微量クリック（Restock 等）は改版前に届いたメールの遅延クリックで、並走ではない（例：旧 Restock は直近31日 sess 12 のみ）。⚠ 要確認1点：新 flow_abandoncheckout_30mins は 8/4〜8/7 の4日間しか稼働していない（現在停止中？——旧2通目 exptaria_2h の後継が空席のまま）。

EDM の範囲：CartSee（メール/自動フロー）を主とし、Expertsender・judgeme 等のメール系を含む。「dbegfff」はキャンペーン名が難読化された CartSee の鏡像ソース（計測経路の副産物）— EDM に含めて集計、解読不能のため campaign 名はそのまま表示。

その他広告の範囲：criteo・rtbhouse・pinterest・applovin・axon（リターゲティング/ディスプレイ系）。費用登録済＝Criteo（2025-02〜・JPY直接・帰属30日PC）／RTB House（2026-01〜・JPY直接）／AppLovin（2026-08〜・USD×社内レート）。Pinterest のみ費用未入手（ログイン復旧待ち）。

会員登録の口径：Shopify の customer レコード作成日ベース。入口判定：「店舗」＝Smaregi（〜2024-11）または Omni Hub（2024-12〜）の会員コード保持者、「LINE連携新増」＝socialplus 連携の新規発生（店舗登録経由含む）、「EC」＝それ以外（購入時アカウント作成・メール登録等）。新会員転化率＝同期間の会員F1購入客数 ÷ 同期間の新規登録数（同窓比の近似——「その期間に登録した本人」を追うコホートではない。ゲスト購入は分子に含めない）。コホート30日転化率＝選択期間に登録した本人のうち、登録から30日以内に初回購入した率（真のファネル。登録から30日経っていない分は「計測中※」）。水準が7割前後と高いのは、登録の大半が購入と同時（チェックアウト時のアカウント作成・店頭POS登録）に発生するため——絶対水準より変化と週次の凹みを見る。

連携の読み方：連携フラグは現時点の socialplus 連携有無——過去期間の注文もその客の現在の連携状態で分類される。また「よく買う客ほど店頭で連携させられやすい」ため、差の全部が連携の効果ではない（相関含み）。それでも差の大きさは「連携キャンペーンにいくら払えるか」の上限目安になる。

育成率の口径（窓内比）：選択期間内に Fn 注文をした客数 ÷ 同期間内に F(n-1) 注文をした客数。F0→F1 だけ分母が「窓内の新規会員登録数」（＝上の会員ファネルの新会員転化率・同窓比と同一）、分子は会員の F1 購入客数。線別行＝その客の F1 がどちらの線か（獲得元）で分けた同じ計算——F2 以降を別の線で買っても獲得元に付く。F0→F1 の線別は未購入者に線が無いため出せない。同じ窓の「到達客数の比」＝リピート循環の速度指標で、特定コホートの追跡率ではない（同一人物が同窓内で F1→F2 と進むこともあれば、分子と分母が別人のこともある）。窓を広げるほど安定し、1週間などの短窓ではブレる。Δ は比較期間の同指標との pt 差。

間隔の口径：選択期間内に F2（2回目）注文をした客について、初回→2回目の経過日数（F1 がいつでも遡る・2022-10以降の記録範囲）。中央値が LINE/EDM の育成配信の設計基準——「中央値より手前」に接触を置くのが原則。分布の山が二つある場合（即リピ勢と長期勢）は施策を分ける。

クロスチャネルの口径：上段＝選択期間内の購買客を「窓内にどの線で買ったか」で3分類（クロス＝窓内に EC と店舗の両方で購入）。下段＝全履歴の送客マトリクス：F1（初回）の線別に、その後もう一方の線でも購入した客の割合（F1年別——古いコホートほど経過時間が長く率が高く出るため、年をまたいだ比較はしない）。その他EC（Shop app 等）は EC に含む。クロス客の窓内リピ客率が100%なのは定義上当然（窓内に両線で買う＝最低2注文）——見るべきは売上/人と客数の増減。記録は 2022-10 以降——それ以前からの客の F1 は正しく取れない。店舗の F1 が 2023年に0なのは店舗開業前のため。

離反ウォッチの口径：離反リスク在庫＝その週末時点で「通算2回以上買っているのに最終購入から90日超」の客数（呼び戻し対象の水位）。流入＝その週に90日線を越えた客、復帰＝90日超ぶりに購入した客。復帰が流入を下回り続けると在庫が積み上がる——リピーターの静かな流出。うちEC獲得/店舗獲得＝その客の F1 の線（獲得元）別の在庫内訳。カレンダー非依存（常に直近26週）。

口径：リピート＝その注文がその客の通算2回目以降（注文Base・全販路＝店舗含む・ゲストは対象外）。年＝暦年（2022年は10月〜＝データ起点）。顧客名は各年リピート額 Top120 のみ保持（それ以外は匿名）。商品のリピート売上は注文明細ベース、Δは前年（暦年）比。この年鑑はカレンダー選択と独立。