上位店や類似店と比較できる
店鋪や商品ごとの「アクセス数」「転換率」「客単価」を把握できるのはもちろん、月次データの前月比、前年同月比の分析も可能。「サブジャンルトップ10」のデータを基に、同カテゴリーの上位店と実績を比較したり、売り上げ規模が同じくらいの類似店と比較したりできる。
広告の種別ごとのCPC（クリック単価）やキーワード別の流入数の変化も把握できる。「楽天スーパーセール」などイベントごとの売り上げも分析可能。「過去のセールのパフォーマンスを他店と比較し、対策を練ることもできる」（同）と言う。
出品している商品の価値を可視化するデータも提供している。具体的には、商品を「タイプA（売り上げが高く、アクセス数も多い）」「タイプB（売り上げは高いが、アクセス数は少ない）」「タイプC（売り上げは低く、アクセス数も少ない）」「タイプD（売り上げは低いが、アクセス数は多い）」に分類し、取るべき対策を指南する。
「タイプAは店鋪の売り上げ引っ張るスター商品。このタイプの商品は、在庫状況を見ながらなるべく広告を使い、さらにアクセス増やすべき。タイプDは問題商品。転換率を上げるために、クーポンを提供したり、ポイント付与率上げるなどしてパフォーマンスを改善する必要がある。難しければ取り扱いも再考したほうがいい。しかし最も重要なポイントはほとんどの店舗がタイプC商品を攻略できていないことです。商品数の割合90%ほどがタイプCに分類されることは珍しくありません。つまりほとんどの商品がアクセスも売上も非常に少ない店舗が多いです。店舗の可能性を最大化するために、タイプC商品を提案する戦略を構築することが非常に重要です」（アレックス・ファーフニック代表）と話す。
アレックス・ファーフニック代表
