Analytics / 新機能

バブルチャート と サンバーストチャート
レポートの「見せ方」が2つ増えた

Shopify Analytics のレポート作成・編集時に選べるビジュアライゼーションに、新しく2種類のグラフが追加。3つの指標を同時に比べたり、合計を入れ子のカテゴリに分解して見たりできるようになった。

このページの構成
  1. そもそも何が増えたのか(30秒で理解)
  2. バブルチャート : 3指標を一度に見る
  3. サンバーストチャート : 合計を入れ子で分解する
  4. どこに出てくる?(操作の流れ)
  5. どのグラフをいつ使うか
  6. 技術者が押さえるべき5つのポイント
  7. 業務に活かせる3つのユースケース
  8. 提案で使える1行サマリ

1そもそも何が増えたのか

Shopify Analytics のグラフ種類に バブルチャートサンバーストチャート の2つが新たに追加された。
レポートを 作成または編集するとき の「ビジュアライゼーション選択(visualization picker)」に表示される。

バブルチャート

X・Y の位置に加えて「円の大きさ」で3つ目の指標を表現。3指標を同時にプロットして、外れ値(突出した点)を見つけやすい。

サンバーストチャート

中心が「合計」、外側のリングほど細かい入れ子カテゴリ。全体に対して各パーツがどう積み上がっているかを階層で見せる。

この更新は 新しいデータが取れるようになった話ではなく、既存のレポートデータの「見せ方(チャート種類)」が増えた という話。Feature / Admin(管理画面)カテゴリのアップデート。

2バブルチャート : 3指標を一度に見る

返品率 →(Y軸) 販売数量 →(X軸) 商品A 商品B 商品C 商品D 外れ値 売上は多いが返品も多い

バブルチャートは X軸・Y軸・円の大きさ の3つの値を1つの点(バブル)に重ねる。たとえば「販売数量(X)× 返品率(Y)× 売上(円のサイズ)」を同時に置くと、 販売数量が多いのに返品率も高い商品のような、表やランキングでは埋もれがちな 外れ値 がひと目で浮かび上がる。

向いている場面 : 2つの数値の関係+規模感を同時に見たいとき(例 : 在庫回転率 × 粗利率 × 売上)。

3サンバーストチャート : 合計を入れ子で分解する

総売上 総売上(中心 = 全体) アパレル(大カテゴリ) └ トップス(サブ) └ ボトムス(サブ) アクセサリー(大カテゴリ) └ バッグ(サブ) シューズ(大カテゴリ)

サンバーストチャートは 中心=合計、そこから外へ広がるリングが 入れ子(親→子)のカテゴリ。各扇形の角度がそのカテゴリの構成比を表す。 「どの商品カテゴリが売上を牽引しているか」「その中でどのサブカテゴリが効いているか」を、全体 → 内訳 → さらに内訳 という形で一度に見渡せる。

向いている場面 : 合計を階層で割っていきたいとき(カテゴリ→サブカテゴリ、地域→都道府県、チャネル→流入元 など)。円グラフを多階層に拡張したものと捉えると分かりやすい。

4どこに出てくる?(操作の流れ)

1

レポートを作成 or 編集

Analytics で新規レポートを作るか、既存レポートを編集モードで開く。

2

ビジュアライゼーション選択を開く

グラフ種類のピッカー(visualization picker)に新しい2種類が並ぶ。

3

バブル / サンバーストを選ぶ

選択すると、そのレポートのデータが新しいチャート形式で描画される。

対応プラン・対応地域・利用可能なレポート種別の細かい条件は、元のアナウンスには 記載なし。詳細はヘルプセンター(下記リンク)で要確認。

5どのグラフをいつ使うか

観点バブルチャートサンバーストチャート
得意なこと 複数指標の関係 + 外れ値の発見 合計の階層的な内訳(構成比)
同時に見る値 3指標 X・Y・円サイズ 階層 親カテゴリ → 子カテゴリ
典型の問い 「どの商品が突出している?」 「売上は何でできている?」
具体例 販売数量 × 返品率 × 売上 カテゴリ → サブカテゴリ別売上
出る場所 レポート作成 / 編集時のビジュアライゼーション選択

6技術者が押さえるべき5つのポイント

1. これは「表示層」の追加

データソースやメトリクス定義が変わったわけではなく、既存レポートデータの描画方法が2種類増えただけ。既存レポートは作り直さず、編集でチャート種別を切り替えるだけで使える。

2. バブルは「3カラム」前提

X・Y・サイズの3つの数値次元が要る。意味のある外れ値検知をしたいなら、相関を見たい2指標+規模を表す1指標の組み合わせ設計が肝心。

3. サンバーストは「階層データ」前提

親→子の入れ子構造(カテゴリ→サブカテゴリ等)が無いと真価が出ない。商品分類やタグの階層が整っているストアほど効果が大きい。データ設計が前提条件。

API ?

4. API / 自動化への言及は無い

アナウンスは管理画面のレポート UI の話のみ。ShopifyQL や Admin API でのチャート種別指定可否には触れていない。プログラム連携を狙うなら別途検証が必要。

5. 「正しいチャート選択」が分析品質を左右する

手数が増えた分、誤用も起きやすい。関係・規模を見るならバブル、内訳を見るならサンバースト、推移を見るなら従来の折れ線と用途を切り分けて、レポートテンプレや運用ガイドに落とし込むのが実務的。

7業務に活かせる3つのユースケース

USE CASE 1

「売れてるのに返品も多い商品」をバブルで炙り出す

課題
売上ランキングだけ見ていて、返品・交換による実質利益の毀損が見えていない。表では指標が分断されて関係が掴めない。
打ち手
販売数量(X)× 返品率(Y)× 売上(円サイズ)のバブルチャートでレポート化し、右上に位置する大きなバブル=要注意商品を特定。
効果
品質・サイズ表記・商品ページ改善の優先順位付けが一発でできる。返品コストの削減につながる。
技術メモ
返品率は別レポートで算出している場合が多いので、3指標を1つのデータセットに揃えられるかが前提。
USE CASE 2

経営会議向けに「売上の内訳」をサンバースト1枚で見せる

課題
カテゴリ別・サブカテゴリ別売上を複数の棒グラフや表で説明していて、全体像(構成比)が伝わりにくい。
打ち手
総売上を中心に、大カテゴリ→サブカテゴリで分解したサンバーストチャートを定例レポートに採用。
効果
「どの事業領域が全体の何割で、その中で何が伸びているか」を1枚で共有でき、会議の説明工数を削減。
技術メモ
商品カテゴリ/コレクションの階層がきれいに整理されているほど見やすい。タグ運用の棚卸しとセットで効く。
USE CASE 3

クライアント納品レポートの「見やすさ」を底上げする

課題
制作・運用代行で毎月出すレポートが折れ線・棒の繰り返しで単調。インサイトが伝わりづらく、提案に繋がらない。
打ち手
「関係性=バブル」「内訳=サンバースト」を使い分けてレポートテンプレを再設計。実装ゼロ(管理画面のグラフ切替のみ)で導入。
効果
追加開発なしでレポート品質と提案力が上がる。差別化された定例レポートとして付加価値を出せる。
技術メモ
用途別の標準テンプレ(どのレポートをどのチャートにするか)を社内ガイド化しておくと運用がブレない。

8提案で使える1行サマリ

「Shopify Analytics に バブル(3指標で外れ値を発見)サンバースト(合計を階層で内訳) の2チャートが追加。
追加開発ゼロ・レポート編集でグラフを切り替えるだけで、関係性と構成比を一目で見せられるようになった。」