赤兎馬EC運用支援
EC運用のコラム
Amazon・楽天・Yahoo!のEC運用を“広告後粗利”まで見て伸ばす。現場で使える改善・広告・利益分析のノウハウを発信します。
15秒の商品デモ動画をコードで試作した話｜絵コンテの数値を正本にして、設計どおりかを機械で照合する
商品デモ動画をコードで生成すると、絵コンテの秒数・フレーム・文言を正本にして、書き出し結果が同じか（決定性）、仕様どおりか、静止画と一致するかを機械で確かめられる。素材・音・出す先・文言の判断は人に残る
続きを読む →AIが集めた営業先リストを追記前に全件見たら、「社名」が注意書きの断片だった話｜除外ルール4つと無料ホームページの名寄せの罠
AIが集めたリストは、追記する前に候補を全件目で見て、見つけた不良を「除外ルール」に変える。書籍の出品者・海外の出品者・注意書きの断片・連絡先の無い個人が混じり、無料ホームページの共有ドメインを名寄せキーにすると別の会社同士が「重複」で消える
続きを読む →講義動画の編集を「自動編集→レビュー画面→反映→結合」の4工程に分けてAIと作った話｜反映するのは承認済みの指示だけ
動画編集の自動化は、全部を機械に任せるのではなく「人が判断する画面」を真ん中に置く。間詰めと字幕は機械、カットとテロップの判断は人、反映は承認済みの指示だけを新しい版として書き出し、原本と前の版は不変にする
続きを読む →SKU別の広告後粗利は「6系統のデータ」で出す｜日次の売上レポートだけでは1個あたりの利益が倍近く高く見える理由
広告後粗利を実額で出すには、売上の日次レポートに加えて、決済明細（手数料の実額）、クーポンとプライム割引の全履歴（値引きの実額）、広告費、返品、在庫保管の6系統が要る。どれも管理画面から読み取りだけで取れるので、書き込み権限は最初から渡さない
続きを読む →動画からの送客サイトを「飾りを置かない」で作り直した話｜スマホの最初の画面に商品3つ、固定バーと英字ラベルは撤去
送客サイトの役割は、動画を見た人を迷わせず商品に着地させること。大見出しのコピー・英字ラベル・出現アニメーション・下部固定バーを全部外し、スマホの最初の画面に横長カードで3商品が入る形にして、計測を先に入れてから刷新した
続きを読む →新しいSNSアカウント5つの初速を台帳で数えたら、「温め期間」は要らなかった話｜初投稿1,269再生、3本目で6,183
「新規アカウントは1〜2週間温めてから投稿」という通説を、自社5アカウントの投稿順の再生数で確かめたら、初日からの配信で初投稿から数百〜数千再生だった。低い初速は温め不足ではなく冒頭1秒の問題として扱う
続きを読む →AIの台本が「全部お風呂」だった日、場面を8つに広げて差し戻された話｜方針の見直し中はファイル1つで自動生成を止める
個別の台本は通っていても、並べると題材が偏っていた。即応で枠を広げるのは対症療法で、「何を対象にするか」を反響データから組み直すのが先。見直しの間は自動生成を止められる仕組み（一時停止ファイル）が要る
続きを読む →AI音声394本を別のAIで文字起こしして全数確認した話｜12%の聞き違いは試聴10本では見つからなかった
生成AIの出力は、別系統のAIで逆変換（音声→文字）して台本と突き合わせれば全数検査できる。394本中48本（12%）は短い文の出だしの1音が弱く国名が別の語に聞こえており、人がサンプルを聞く検査では拾えなかった
続きを読む →外注の納品をAIで照合しても、最初の版からあった誤りは残る｜校了前に「全体レビュー」を1回足した話
「依頼箇所が反映されたか」と「原稿と一致するか」の照合を機械で完璧にやっても、原稿そのものの誤りと依頼しなかった場所の誤りは残る。初回納品か校了前に紙面全体を1回通して見る工程を入れ、報告は「今回の依頼分」と「最初からあった分」に分ける
続きを読む →新機能が検索にもAIにも見えていなかった話｜サイト更新のSEO・AEO点検を、デプロイ前に308ページを機械で見る仕組みにした
新機能をJavaScriptの描画部分にだけ足すと、検索エンジンにもAI検索にも存在しないのと同じになる。更新のたびに人が思い出すのではなく、デプロイの直前に308ページを静的に点検してエラーなら送らない仕組みにし、機械で見られない6項目だけをチェックリストに残した
続きを読む →HPの問い合わせ計測が1か月止まっていたのに「1件」と出ていた話｜リニューアル後に見る計測チェックリスト4項目
サイトをリニューアルすると、計測タグは黙って外れる。しかもレポートが別サイトの問い合わせを数えていたので「0件」にならず気づけなかった。改修のたびに計測イベントの有無を点検し、レポートはホスト単位で絞る
続きを読む →購入後LINEフォローの乗り換えを「送らずに」15経路検証した話｜機械で84項目OKでも、実機でしか分からなかった4つ
配信ツールの乗り換えは「送って確かめる」と顧客に二重配信が届く。設定を読み込んで配信規則を再現し、5日後・8日後の待ちまで早回しで検証する道具を先に作り、それでも残る「実機でしか分からないこと」を人のテストに絞った
続きを読む →AIの承認フローを動かした最初の週に踏んだ2つ｜「OK」の返信がbotに届かず、動画はスマホの画面からはみ出していた
人の承認を自動化に組み込むなら、「誰の名義で依頼を出すか」と「承認者がどの画面で見るか」まで設計に入る。返信の宛先が違えばbotは動かず、縦長スマホの表示幅を知らなければ承認された動画の端が切れる
続きを読む →AIが集めたメール501件を全件照合した話｜実在しない値・記入例・難読化を止めた3つの関門
AIエージェントが「ページに記載あり」と報告した連絡先でも、本文に無い値・入力欄の見本・文字をずらした偽アドレスが混じる。反映前に「本文照合」「記入例の除外」「ドメインの実在確認」の3つの関門を機械で置いて初めて営業リストとして使える
続きを読む →「まだ習っていない漢字」を例文274本から全数チェックした話｜機械で見るもの、人が決めるもの
学年別の漢字のような明確な基準は、AIとスクリプトで全数チェックできる。ただ、違反をどう直すか（語を差し替えるか、ひらがなに開くか）は商品の方針なので、人が決める
続きを読む →3媒体のうち1つだけ落ちる予約投稿を、自動で再予約した話｜自動で直していい失敗の見分け方
3つの媒体に同時予約した投稿が、1つの媒体だけ動画を取りに行けずに落ちる。原因が特定できた失敗だけを、失敗した媒体に限って翌日に作り直し、それ以外は人に回す
続きを読む →生成AIの「拒否」は確率的だった｜2回断られたら、再試行をやめて構図を変える
画像生成AIの安全判定は同じ構図でも通ったり断られたりする。理由を残さず再試行を重ねると利用枠を溶かすので、拒否は理由を台帳に記録し、表現そのものを人が変える
続きを読む →AIへの依頼391件を数えたら、上位2つで月62回だった話｜頻出作業だけを「型」にする
AIに毎回ゼロから指示していると、同じ準備を何度も繰り返す。作業履歴を数えて、月に何十回も出る作業だけを型にすると、外注や取引先とのやり取りの手戻りが減る
続きを読む →字幕の「AIに」が「Iに」になった話｜動画編集を自動化するなら、書き出す前に止める4つのチェック
動画編集の自動化で怖いのは、1文字の欠けや一瞬のちらつきを人が見逃すこと。書き出しの前に機械のチェックを置いて、違反があれば止める。音と画面の最終判断は人が持つ
続きを読む →AIの自動補充が35本中12本で止まった理由｜重複を避けるルールを厳しくしたら在庫が3日分まで減った話
AIに「同じ答えを出さない」ルールを厳しくすると、選べる答えが尽きて補充が止まる。除外は母数の半分までに抑え、部分的な失敗は翌朝の再実行が走る形にしないと、在庫は黙って減っていく
続きを読む →AIの台本は1本ずつ見ても偏りが分からない：30本を「セット全体」で判定するチェッカーを作った話
AIに30本の台本を書かせると、1本ずつはすべて合格なのに、並べると同じ運び・同じ語尾・同じ数字が揃ってしまう。偏りは1本単位の検査では見えないので、セット全体を機械で判定する段を足した
続きを読む →「広告で検索順位は買えるか」を8週で確かめる実験設計｜目標順位10位・上限ACoS35%を先に決める
「広告を強めれば自然検索の順位も上がるはず」は実験でしか確かめられない。対象KW・目標順位・ACoSの上限・週のコスト上限・判定の週を先に固定すると、8週後に「効いた／効かなかった」を感情抜きで判断できる
続きを読む →エラー通知が4か月止まっていたのに、誰も気づかなかった話｜「0件の日も1通出す」という死活確認
通知が来ないのは「平和」か「通知が壊れている」かの区別がつかない。障害の通知は、何もない日にも「0件」と1通出して、届かないこと自体を異常にする
続きを読む →AIの利用上限に3週連続で当たったら、それは一時障害ではなく容量不足｜12本のネタを失って直した「止まっている間は消費しない」設計
AIの利用上限は3週連続で当たるなら一時障害ではなく容量不足。全アカウントが止まっている間は処理対象を消費せずに残し、止まったアカウントは解除時刻まで呼ばない設計に変えた
続きを読む →週次レポートを「3つの判断」だけに作り直した話｜広告予算・順位・在庫で毎週決める
数字を網羅したレポートは読まれても判断が進まない。毎週決めることを「広告予算」「順位が落ちたKWの手当て」「在庫」の3つに絞り、数字はその判断の材料として並べると、毎週の定例で判断が止まらなくなる
続きを読む →AIエージェントを4並列で回して、週の利用枠を79%使った夜の話｜止めて待つと決めたのは人だった
AIエージェントの並列実行は速いが、利用枠という共有資源を食う。目標の達成度を見て「今日はここで止め、枠が戻ってから再開する」と決めるのは人の仕事だった
続きを読む →商品紹介動画で全商品が「ベストセラー1位」になっていた話｜判定を直すより、確認できない訴求をやめた
自動で集めた「ベストセラー」表示は、ページ内の別の帯の文字まで拾って全商品が真になっていた。直す案もあったが、事実を確認し続けられない訴求そのものをやめ、レビュー件数という確かめられる数字に置き換えた
続きを読む →AIの照合ミスを140社分撤回したら、2日後に中間ファイルから復活しかけた話｜撤回は「生成元・中間物・関門」の3点セット
AIやスクリプトの誤りを見つけて台帳から消すだけでは直らない。誤りを生んだロジック・途中の中間ファイル・反映直前の関門の3か所を同じ作業の中で直して、初めて撤回が終わる
続きを読む →LINE配信ツールを採用する前にAIに「規約グレーな機能」を監査させた話｜見つかったのは既定ONの隠し送信
EC向けのツール選定は機能比較より先に規約適合の監査。オープンソースでも既定ONの危うい機能があり、採用条件として無効化を決めてから使う
続きを読む →米国Amazon出品までの工程をAIと30タスクに分解した話｜利益は『出品前』で決まる
越境ECは売る前の工程（安全試験・表示・商標・物流）で利益が決まる。AIで工程を洗い出し、逆算スケジュールと担当を先に固定する
続きを読む →22本中16本が×だった日｜レビューの理由をAIプロンプトに戻して不採用を減らす運用
AIコンテンツの品質は、生成の腕ではなくレビュー結果を仕組みに戻す速さで決まる。×の共通パターンを禁止事項に、◯を採用例にして翌日の生成に反映する
続きを読む →会議の議事録とTODOが自動で起きる仕組みを作った話｜「決めたのに動かない」を潰す
会議のあとに人がやる作業（議事録・タスク抽出・担当の割り当て・共有）は、文字起こしさえあればAIで自動化できる。振り分けだけはAIに任せない
続きを読む →AIが作った『完璧な依頼書』を半分削って外注デザイナーに渡した話｜AIは「足しすぎる」
AIに依頼資料を作らせると網羅的で立派になるが、デザイナーに要るのは意図と判断の切り分けだけ。削るのは人の仕事
続きを読む →営業メールの文面をAIに10パターン書かせて、正本にしなかった話｜先に決めた5つの禁止事項
AIは営業文面の量産が得意だが、送る責任は人にある。特定電子メール法と景表法のガードを先に文書化し、承認を通った版だけを正本にする
続きを読む →商品企画の原稿をAIに『指導要領・媒体適性・競合』で採点させた話｜21項目を採用・保留・見送りに分けた
企画原稿の抜けは出荷後にレビューで指摘される前に潰す。AIには「何が無いか」を網羅させ、採用するかどうかは人が決める
続きを読む →AIの自動生成が“一時障害”で止まった夜の話｜失敗を握りつぶさない自動化3つの設計
自動化の事故は「失敗」より「失敗を握りつぶして誰も再試行しないこと」。一時障害と恒久障害を分け、再試行の上限と原因の通知まで設計に入れる
続きを読む →「粗利」と「貢献利益」は2本立てで持て｜広告費を引き忘れた列と、9日遅れて届く手数料の話
広告前の粗利と広告後の貢献利益は別の行として持つ。さらに手数料は決済ラグで遅れて届くので、直近週の粗利率は「判定不能」と扱う期間を作る
続きを読む →47都道府県の公開名簿をAIエージェント8本で1日で整理した話｜『取るデータ』を先に決めたら6,000社増えた
並列で動くAIエージェントは量を出せる。品質を決めるのは「採用する基準」と「件数・重複の機械検証」で、そこは人が先に決める
続きを読む →印刷物の入稿データをAIで「校了版と全面照合」した話｜目視で見落とした数値の誤りが15箇所あった
商品として売る印刷物の校正は、AIとスクリプトで「テキスト全件差分＋ピクセル差分」を回すと、人の目視だけでは拾えない数値の誤りと修正の取りこぼしが見える
続きを読む →AIに広告と価格を『触らせない』仕組みを先に作った話｜書き込みAPIを機械的に遮断するガード
AIエージェントに運用を任せる順番は「分析→提案→実行」。実行のうち入札・予算・価格・在庫の変更は、AI側の判断ではなくツール呼び出しの時点で物理的に止める
続きを読む →公式アカウントでAIが「存在しない商品名」を書いた話｜造語ガードを3層にした理由
AIは自然な文脈で架空の商品名・機能・根拠を作る。公式アカウントや商品ページで使うなら、生成段のガードは1層では足りない
続きを読む →経営ダッシュボードと週次レポートをAIで内製した話｜信号の判定だけはAIにやらせなかった理由
数字を集める・並べる・レポートに書くはAIに任せられる。ただし「赤か黄か」の判定基準は人が先に決めて固定し、AIには判定をやり直させない
続きを読む →競合調査は「上位10商品の共通点」だけでいい｜1時間で終わる5項目チェックと真似る所・外す所の決め方
競合調査は網羅ではなく共通点の抽出。上位10商品に共通する要素は市場の期待値で、外すと選ばれない
続きを読む →楽天ランキングの受賞履歴は、後から取れない話｜公式APIで"毎朝の観察"を内製した
ランキング受賞は狙って取りに行く売り場の資産。ただし過去履歴は後から取れないので、毎日記録する仕組みから作った
続きを読む →広告後粗利から漏れやすい5費目｜「計算に入れ忘れる」コストを一度棚卸しする
粗利が合わない原因はたいてい計算漏れ。決済手数料からポイント原資まで、漏れやすい5費目を一度棚卸しする
続きを読む →年末商戦は9月に決まる｜Q4の売上を逆算する在庫・広告・ページカレンダー
12月の売上は12月には作れない。発注リードタイムと広告の助走から逆算すると、動き出しは9月になる
続きを読む →商品ページは「足す」より「消す」｜購入前の疑問を1つずつ潰すA+設計
A+や説明文の役割は情報を盛ることではない。買う直前の人が抱く疑問を消すことに絞ると構成が決まる
続きを読む →低評価レビューへの返信は、書いた人ではなく『次のお客様』に書く｜3原則と規約NG
レビュー返信は書いた本人より、購入を迷って読んでいる次のお客様に届く。反論せず、事実と改善を書く
続きを読む →「アクセスはあるのに売れない」の直し方——疑う順番は検索語の質→ページ→オファーの3層
CVRが低い原因は1つではない。アクセスの質・ページ・オファーの3層に分解し、上から順に直すと迷わない
続きを読む →商品名127文字は『埋める枠』ではなく『並べる資産』— 冒頭に【送料無料】を入れて6文字捨てていた話
商品名は埋めることが目的ではない。転換する検索語から順に置き、装飾語を後ろへ送るだけで役割が変わる
続きを読む →本のノウハウを真似る前に『着地』を数えた話｜店舗内検索リンクを入れなかった理由
施策を導入するかは本の評判ではなく自店の実測で決める。リンクの先を数えたら、入れてはいけないキーワードだらけだった
続きを読む →FBA vs 自社発送は損益分岐で決まる｜1個あたり実額で並べる4項目チェック
物流の外注は良い悪いではなく損益分岐の問題。1個あたりの実額で並べると、自社の出荷量・サイズでの答えが出る
続きを読む →追うか、降りるか｜価格競争に巻き込まれた時、先に決めておく『下限価格』の出し方
追従値下げの前に、広告後粗利がゼロになる売価＝下限価格を先に計算する。下限を割る競争は追わずに降りて、別の土俵を作る
続きを読む →検索順位が急落した朝のチェックリスト5項目｜慌てて広告費を積む前に
順位急落の原因の多くは広告不足ではない。計測ノイズ→在庫→価格条件→ページ編集→競合イベントの順で切り分ける
続きを読む →リピート率で広告の「許容赤字」は変わる｜LTVから逆算する新規獲得CPAの決め方
初回購入の赤字をどこまで許すかは感覚でなく計算。リピート率と購入間隔から簡易LTVを出せば、広告の踏み込み方が決まる
続きを読む →カート獲得率が落ちた朝に見る4項目｜広告を増やす前に疑う場所
カートを取れていない商品に広告を足しても空振りする。見る順番は在庫→実質価格→配送指標→相乗りの動き
続きを読む →月次で見る指標は5つでいい｜EC運用のミニマム・ダッシュボード
指標を増やすほど判断は遅くなる。広告後粗利に効く5つだけ毎月固定で見る
続きを読む →AIに営業リストを作らせて最初に決めたのは「取らないデータ」だった
AIを業務に入れる時、速さより先に決めるべきはガードレール。線引きを先に引かないと後戻りできない事故になる
続きを読む →運用代行に相見積もりを取るとき必ず聞く7つの質問｜「広告後粗利」を答えられるか
提案書の見た目ではなく、利益をどこまで見る会社かで選ぶ。7つ聞けば運用の解像度が分かる
続きを読む →広告費を増やす前に客単価を上げる｜セット・同梱で広告後粗利を伸ばす設計
広告費は客単価が上がると自動的に効率化する。1注文あたりの点数を1点動かす方が、CPCを削るより効く
続きを読む →検索順位を「点」で見るのをやめた話｜楽天の公式APIで順位レポートを内製した
順位は1キーワードの上下ではなく面で見る。公式APIだけで自店の順位マップは作れる
続きを読む →星4.5と星4.8の差より効くもの｜レビュー「件数の初速」と閾値の考え方
星の小数点を追うより、レビューがゼロ件のSKUを1件目に持っていく方が効く。閾値は星ではなく件数側にある
続きを読む →欠品ゼロを目指さない発注設計｜在庫と広告を連動させて広告後粗利を守る
欠品も過剰在庫もどちらも利益を削る。在庫水準に応じて広告のアクセルを踏み分けるのが実務解
続きを読む →広告を止める前に見る5項目｜「止めどき」を感覚で決めないためのチェックリスト
赤字に見える広告でも、止めていいものと止めてはいけないものがある。5項目で切り分ける
続きを読む →手数料を「実額」で取りに来る｜公式APIで広告後粗利を自動計算する分析基盤を内製した話
手数料を概算で置くと利益はいつまでもぼやける。実額を公式APIから取り込む仕組みにしたら、SKU別の黒字/赤字がやっと固定された
続きを読む →返品率1%が広告後粗利からいくら奪うか｜「見えないコスト」を金額に直す
返品は返金だけでは終わらない。往復送料・再検品・処分まで足すと、返品率1%の重みが数字で見える
続きを読む →セール参加の是非は「実質原価」で決める｜ポイント倍率とクーポンを重ねた後に残るもの
イベント参加は正義ではない。値引き・ポイント原資・広告を重ねた実質原価を出すと、出るべき回と引くべき回が分かれる
続きを読む →自社の楽天12商品を全部「採寸」したら、売れている商品ほどページを作り込んでいた話
商品名もキャッチも上限に余白があった。売れているSKUほど文字を使い切っていた、という当たり前の相関を実測で突きつけられた
続きを読む →送料無料ラインは「平均購入点数」で決まる｜送料負担が広告後粗利を削る仕組み
送料無料ラインは競合の真似ではなく、自店の平均購入点数と単品粗利から逆算して置く
続きを読む →値上げは「何%まで許されるか」を広告後粗利で決める｜価格改定の損益分岐
値上げの是非は感覚でなく計算。粗利率から「許容できる販売数の減り幅」を先に出せば踏み切れる
続きを読む →この記事は毎朝8時にAIが自動投稿しています｜中小EC支援会社のAI運用の中身
記事の生成・見出し画像・投稿・HP同期まで自動化し、人は「ネタ選びと品質の門番」に集中している
続きを読む →無料EC診断レポートをAIで内製した話｜店舗URLだけで「利益の穴」を可視化する仕組み
診断レポート作成をAIで仕組み化したから、無料で価値先行の営業ができる
続きを読む →外部ツール月額ゼロ｜Claudeに『BSR×レビュー増加速度』から競合売上を推定させた話
市場調査SaaSに月額を払わなくても、公開データ＋AIで競合売上のレンジ推定は内製できる
続きを読む →店舗URL1本で“利益の穴”は見える｜EC自己診断10項目チェックリスト
まず現状把握。診断は店舗URLで検索順位・ページ・広告後粗利の兆候・競合差を可視化する
続きを読む →EC運用代行は『丸投げ』で失敗する｜原価・在庫・目標を渡せる相手を選ぶ発注術
丸投げは情報と目標の断絶で失敗する。原価・在庫・目標を共有し広告後粗利で握れる相手を選ぶ
続きを読む →「商品は良いのにモールで埋もれる」を抜け出す最初の一手｜直すのは商品力でなく“見つかる設計”、順番は検索→クリック→利益
埋もれの大半は『見つかる設計』の不足。検索ヒット→クリック→利益の順に直す
続きを読む →レビューは「何件」より先に「1件いくらまで」を決める——広告後粗利からの逆算で考える規約セーフなレビュー施策
レビュー増も投資。規約順守を前提に、1件獲得コストの上限を広告後粗利とLTVから決める
続きを読む →CVR改善の前に確認したい『広告後粗利』──直すほど損が増えるSKUの見分け方
CVR改善は強力だが、広告後粗利が赤字のSKUでやると損が加速。改善対象はSKU別利益で選ぶ
続きを読む →楽天RPP、全体ROASが黒字でも“赤字KW”は紛れる｜損益分岐ROAS＝1÷粗利率で絞る
全体ROASだけ見ると赤字KWが紛れる。KW単位の損益分岐ROAS（＝1÷粗利率）で絞り込む
続きを読む →指名キーワード広告、出した方が得か損か——『損益分岐純増率』で線を引く
指名広告の是非は感覚でなく数字。自然検索とのカニバリ分を引いた“純増分の広告後粗利”で決める
続きを読む →新規スポンサープロダクトの初月は「ACoS」より『広告後粗利が黒字化する日』を追う──損益分岐ACoSで設計する30日ロードマップ
初月の指標はACoSでなく広告後粗利。勝てる検索語句を見つけ、損益分岐ACoS以内に収める30日設計
続きを読む →同じ商品でも『広告後粗利』はモールで2倍変わる｜手数料とポイント原資で利益構造を読む
モールで手数料・ポイント原資が違うので、同じ売価でも手元に残る利益が変わる。価格・広告は出し分ける
続きを読む →売上規模で選ぶな｜最初に攻めるモールは『広告後粗利が残る場所』から決める（Amazon/楽天/Yahoo!）
売上規模ではなく『広告後粗利が残るモール』から。手数料・ポイント原資・客層で利益構造が違う
続きを読む →「平均利益率20%」の裏に潜む赤字SKU──広告後粗利で見るSKU別損益の作り方
全社平均は赤字SKUを黒字SKUが覆い隠す。SKU別の広告後粗利で見て初めて利益の穴が見える
続きを読む →FBA保管料で『黒字のはず』が溶ける——在庫回転日数で守る広告後粗利
売れ残りは保管料で粗利をじわじわ削る。在庫回転で見ないと『黒字のはず』が溶ける
続きを読む →楽天・Yahoo!の粗利、ポイント原資を引いていますか？見かけの粗利が消える仕組み
ポイント・クーポンは実質的な値引き。原資を引かない粗利は利益を過大評価する
続きを読む →損益分岐ACoSは『単品粗利率』と同じ数字｜粗利から逆算する3ステップ
損益分岐ACoSは「単品粗利率」そのもの。SKUごとに出せば広告の止めどきが数字で分かる
続きを読む →ACoS・ROASだけ見ていると、なぜ"黒字のはず"が赤字になるのか — 広告後粗利でEC運用を立て直す
ROAS/ACoSは売上しか見ていない。損益分岐ACoS＝粗利率で『広告後粗利』を見れば赤字SKUが分かる
続きを読む →