Wed. 24 Dec 2025 楽天

楽天の注文データ活用方法を解説！売上アップにつながる「整理」と「運用」の手順

楽天の注文データをどう扱えばいいか分からず、毎日の作業が大変だと感じていませんか？

どの数字を見れば売上アップにつながるのか、データをどう整理すればいいのか、実務ですぐに使えるポイントに絞ってお伝えします。まずは小さな習慣から始めて、お店の成長につながるヒントを一緒に見つけていきましょう。

結論

毎日「更新されたデータ」だけを取り込み、注文の「全体情報」と「商品ごとの詳細」を最新の状態にする。そして週に一度、売上・注文数・キャンセル率・レビューを確認する。これが基本です。最初は欲張らず、「権限を決める→データを取る→整える→保存する→チェックする」という流れを小さく回すだけで、少ない人数でも無理なく運用できるようになります。

まずは「何のためにデータを使うか」をハッキリさせる

いきなり作業を始める前に、「誰が」「何のために」データを見るのかを整理しましょう。最初から全部やろうとすると失敗します。まずは関係者の役割や、データの流れ、確認するタイミングを決めておくと、あとで迷いません。特に「誰がデータに触れるか（アクセス権）」と「誰がデータの更新担当か」を決めておくと、担当が変わった時やトラブルの時も安心です。

関係者とデータの流れを洗い出す

例えば、店長は「売上の見通し」を確認、出荷担当は「送り状番号」を入力、お客様対応は「注文の中身と配送状況」をチェック、管理者は「全体の集計」を見る、といった形がシンプルで回しやすい流れです。データは「注文が入る→支払いが決まる→出荷またはキャンセル→レビューが入る」という順で動きます。この流れの中で、大切な金額・状態・送り状番号がどう変わるかを押さえ、RMSの画面で見るのか、Excelやシステムに入れるのか、お店の実態に合わせて決めましょう。

お店の状況を正しく知るための「見るべき数字」

まずは絶対に外せない売上・注文数・キャンセル率・レビューの4つに集中しましょう。これを見るだけでも、良い傾向や危険なサインが見えてきます。余裕が出てきたら、平均単価やリピート率、返品率などを追加します。週ごとのチェックでは、「先週と比べてどうだったか」「どの商品が良かったか」「在庫は大丈夫か」がパッと分かるようにすると、会議が短くなり、決断も早くなります。

必要な項目と、守るべき最低限のルール

最初に「保存する項目」と「ルール」を決めておきましょう。データが更新されたら新しい情報で上書きすること、金額の計算や個人情報の扱いを統一することが大切です。特に注文番号は重複させない、更新日時を見て新しい分だけ取る、合計金額と内訳の計算が合うようにする、という3点は基本中の基本です。

データの種類	主な項目
注文データ（親）	注文番号、注文日時、更新日時、今の状態、支払い状態、合計金額、送料、クーポン割引
注文データ（子）	注文番号、商品コード、商品名、個数、単価、税額、小計
お客様・配送	お客様メールアドレス（マスク化済）、都道府県、配送方法、送り状番号、希望配達日時

RMSの設定と、データの取り方

運用を止めないために、最初の準備をしっかり行います。RMSで「API（システム連携）」を使えるように設定し、セキュリティの鍵（ライセンスキー）を管理します。権限は役割ごとに分けましょう。テスト用と本番用は分け、鍵は定期的に新しくできる体制にしておくと安心です。万が一の時に鍵を無効にする手順も確認しておくと、トラブルにも落ち着いて対応できます。

どのデータ取得機能（API）を使うか

基本は注文APIで注文内容を取り、商品情報は商品API、在庫は在庫APIを使って確認します。楽天の仕様は変わることがあるので、公式のマニュアルを月に一度はチェックし、設定内容はメモに残しておきましょう。

データを取る頻度と、気をつけること

毎日1回、前回の続きからデータを取るのが基本です。目印は更新日時を使います。取りこぼしを防ぐため、前日分を少しダブらせて取得するようにしましょう。決済がまだ確定していない注文や、日付をまたいで更新された注文など、現場で起こりがちなケースを想定しておくとスムーズです。

データを自動で集める仕組みを作る

止まらない仕組みを優先し、最初は最小限の機能から始めましょう。「取り出す→整える→保存する」の順番を守り、失敗した時にどこを見ればいいか分かるようにしておくのがコツです。特に注文全体（親データ）と商品詳細（子データ）を分けて管理し、注文番号で情報を上書きするシンプルな作りにしておくと、長く使えます。

データの流れと、保存の仕方の基本

更新された注文の一覧を取り、その詳細データを取り、重複を整理して「親データ」と「子データ」に分け、注文番号を使って上書き保存する。この基本の流れに「処理した時間」を記録しておくだけで、何かあった時の復旧がとても楽になります。データはあまり加工しすぎず、楽天から来た正しいデータをそのまま活かす考え方がおすすめです。

最初は「これだけできればOK」で始める

最初は「毎日データが更新される」「同じ注文は最新情報に上書きされる」「売上と件数が自動で集計される」の3つができれば十分です。GoogleスプレッドシートやExcelから始めても構いません。将来的に本格的な分析ツール（BI）を使うことを見据えて、エラーの記録や簡単な通知機能だけは最初から付けておくと、後で楽になります。

エラーが出た時の対応ルール

失敗したら1回だけやり直し、それでもダメなら通知する。記録には件数と時間、失敗した注文番号を残す。知らない項目が増えていたら一旦無視して、後で確認する。この3つを決めておけば、運用を止めずに前に進めます。通知（アラート）は出しすぎると見なくなるので、本当に対応が必要な時だけに絞るのが現実的です。

実際に作ってみる手順とチェック方法

ステップを分けて作り、実際のデータと合っているかこまめに確認します。データの正確さが信頼につながり、現場の判断スピードも上がります。特にデータの正確さの基本を押さえておくと、後でのやり直しを防げます。

ステップ1：まずは日次データの取得と保存

APIを使えるようにして、毎日決まった時間に「更新された注文」を取り込み、親データと子データに分けて保存するところまでを自動化します。チェックポイントは「親データの合計金額と子データの合計が合っているか」「件数はおかしくないか」「最新の更新日時が記録されているか」の3点です。

ステップ2：情報の活用（顧客紐付けや在庫連携）

運用が安定したら、マスク化されたメールアドレス等を使って「このお客様はリピーターか？」を見えるようにしたり、出荷やキャンセルを在庫数に反映させたりします。個人情報は必要最小限にし、見られる人を制限しましょう。これだけで、「次どんな販促をしようか」という見通しが立ちやすくなり、在庫切れのリスクにも早く気づけます。

データが合っているか確かめる方法

RMSの画面で見える売上集計と、自分で取ったデータの数字を比べます。さらに、直近の注文を数件ピックアップして、中身が完全に一致しているか見比べます。もし合わない場合は、「取得する期間をもっと広げてみる」「上書きの条件を見直す」「消費税や送料の計算順序を確認する」の順で調べると、原因が見つかりやすいです。

グラフで見える化と、毎日の見守り

毎週の判断に使うグラフ（ダッシュボード）を用意し、毎日「ちゃんとデータが更新されているか」を監視します。グラフの見せ方は固定し、毎週同じ基準で比較できるようにするのがコツです。週次では大事な数字の推移、商品ごとの成績、新規とリピーターのバランスを確認し、在庫のアラートも一緒に並べておくと、会議が短く前向きなものになります。

週次チェックに必要なグラフの構成

表示する項目は売上、注文数、キャンセル率、レビューを基本に、必要なら返品率や配送遅延、リピート率などを追加します。グラフは毎週同じレイアウトで、異常があれば色が変わるようにしておくと分かりやすいです。「先週との差」「去年の同じ週との差」を並べると、状況の変化がパッと見て分かります。

毎日の運用と、異常のお知らせ設定

監視は「取れた件数が急に変わっていないか」「データの更新が止まっていないか」「エラーが増えていないか」に集中し、異常があれば通知するようにします。通知が来た時の担当者を決め、「まずは再実行してみる」などの簡単な復旧手順をメモしておくと、深夜や休日のトラブルも怖くありません。ここでも通知を絞り込むことが大切です。

個人情報の管理と、よくあるトラブル

個人情報は最小限だけ保存し、見られる人を限定します。よくあるトラブルは、認証エラー（鍵の期限切れなど）、アクセスの集中（時間をずらして対応）、項目の変更（とりあえず無視して後で対応）、データの抜け漏れ（取得期間を広げて対応）です。月に一度公式マニュアルと運用の違いを確認し、バックアップ手順を整えておけば、長く安定して運用できます。