ファッションEC向け商品収益性ダッシュボードの作り方
ChartGen AIでファッションECの商品収益性ダッシュボードを構築するステップバイステップガイド。売上対純利益の比較、カテゴリ・サイズ別マージン分析、期待マージン未達商品の特定を行います。
売上だけでは全体像はわかりません。売れていても、返品・フルフィルメント・割引・原価を算入すると赤字になる商品があります。本チュートリアルではChartGen AIを使い、売上・純利益・マージン、カテゴリ／サイズ別実績、期待マージンとのギャップを比較するダッシュボードを構築します。
目的は、事業者が次を判断できるようにすることです。
- どの商品を維持・最適化するか
- 高売上だが利益が薄い商品はどれか
- どのサイズが不釣り合いに損失を生むか
- 価格・返品対応・原価調整が必要な箇所
データセット概要
2つのデータセットを使います。
| ファイル | 用途 |
|---|---|
| fashion_order_items_profit.csv | 注文明細レベルの収益性データ：商品、カテゴリ、サイズ、売上、原価、純利益（16列）。 |
| fashion_product_cost_structure.csv | 商品原価構造と期待マージンの参照。実績と期待マージンの比較に使う（7列）。 |
これらを合わせると、ダッシュボードは実績の問い（何が利益を生むか）と診断の問い（計画に対して何が未達か）の両方に答えられます。
ステップバイステップ手順
ステップ1：収益性データセットをアップロードする
ChartGen AIを開き、fashion_order_items_profit.csvとfashion_product_cost_structure.csvの両方をアップロードします。アップロード後、データセットをプレビューし、ChartGen AIが主要フィールドを認識できるようにします。注文明細データセットを主な実績ソース、原価構造データセットをベンチマークソースとして使います。
ステップ2：ダッシュボードの目的を定義する
構築前に、ダッシュボードが答えるべきビジネス上の問いを決めます。
| ビジネス上の問い | ダッシュボード部品 |
|---|---|
| どのカテゴリが最も利益を生むか？ | カテゴリ別純利益チャート |
| 高売上だが利益が薄い商品は？ | 売上対純利益の比較 |
| どのサイズがマージンリスクか？ | サイズ別純利益＆マージン |
| 一貫して赤字の商品は？ | 負の純利益商品表 |
| 期待マージン未達の商品は？ | 実績対期待マージン分析 |
ステップ3：ダッシュボード用プロンプトを入力する
次のプロンプトをChartGen AIに貼り付けます。
Build a product profitability dashboard for a fashion e-commerce business. The dashboard should include: 1. Net profit overview by product and category. 2. Comparison of revenue vs net profit to highlight high-revenue, low-profit products. 3. Net profit breakdown by size to surface size-related return risks. 4. A list or table of products with consistently negative net profit. 5. Reference expected margin rates from the product cost structure data where available. The goal is to help a business owner decide: - Which products to keep or optimize - Which sizes cause disproportionate losses - Where pricing or cost adjustments are needed The overall color scheme is pink-purple.
このプロンプトが効くのは、ダッシュボードの構造（指標、必須ビュー、ベンチマーク比較）とビジネス目的（支援する最終判断）の両方をChartGen AIに渡しているからです。
ステップ4：ダッシュボードを生成する
ChartGen AIは、ピンク〜パープルの収益性ダッシュボードとサマリーKPIカードを生成します。
| 指標 | 値 |
|---|---|
| 総売上 | $837,938.68 |
| 総純利益 | $189,093.33 |
| 全体マージン | 22.6% |
| 未達（Underperforming） | 20 |
さらに4つの分析エリア：カテゴリ別純利益、上位20商品：売上対純利益、サイズ別純利益、実績対期待利益率です。
ステップ5：カテゴリ・サイズの収益性を読み解く
| カテゴリ | 主な示唆 |
|---|---|
| Outerwear | 純利益約$93.9K・マージン25.1%で首位——守って拡大。 |
| Dresses | 強い第二カテゴリ。 |
| Bottoms | 中程度の収益性。 |
| Tops | マージン15.8%で劣後——価格・原価・返品率を見直し。 |
| サイズグループ | 示唆 |
|---|---|
| L / M / S | マージンが強く、概ね24%超。 |
| XL / XS | マージンが弱い（約17–19%）——フィット問題、高返品、または異なる製造コストの可能性。 |
ステップ6：売上と純利益を比較する
高売上が常に高利益を意味するわけではありません。上位20商品チャートは、マージンのばらつき（上位Outerwear商品でおおよそ17.49%–31.48%）を示します。次のように商品を分類しましょう。
| 商品パターン | 取りうるアクション |
|---|---|
| 高売上・高利益 | 維持して拡大 |
| 高売上・低利益 | 価格、原価、割引、返品を見直し |
| 低売上・低利益 | 再ポジションまたは廃番 |
| 負の純利益 | 調査を優先 |
ステップ7：マージンギャップと未達商品を確認する
実績対期待マージンチャートは、実マージンとfashion_product_cost_structure.csvの期待マージンを比較します。
| 指標 | 結果 |
|---|---|
| 期待マージン未達が10pt超の商品 | 20 |
| 実績マージン平均 | 18.7% |
| 期待マージン平均 | 24.3% |
| 平均マージンギャップ | 5.6ポイント |
💡 優先：大きな負のマージンギャップ、一貫した負の純利益、高売上だが低利益、またはサイズ単位で弱い実績がある商品。
ステップ8：ビジネス判断を下す
| 判断領域 | ダッシュボードの示唆 |
|---|---|
| 商品最適化 | 強い商品は維持、弱いマージンは改善 |
| サイズ戦略 | XLとXSのサイズ課題を調査 |
| 価格見直し | マージン20%未満の高売上商品を見直し |
| 商品整理 | 弱いTops商品の再ポジションまたは廃番 |
| 原価構造の修正 | 大きな負のマージンギャップがある商品を対象に |
まとめ
2つのCSVからファッションEC収益性ダッシュボードを構築しました。総売上、純利益、全体マージン、未達商品を要約し、カテゴリ、サイズ、売上対利益、期待マージンギャップで実績を分解しました。主な発見：Outerwearが最も強い利益、Topsはマージンで劣後、XL/XSサイズが未達、20商品が期待マージンを10ポイント超下回ったこと。ダッシュボードは、利益がどこから来て——どこで漏れているかを事業者に明確に示します。