2014年3月31日月曜日

『失敗しない！レディースアパレルの仕入れでおさえておきたい、7つのポイント』

2014年3月28日金曜日

『ECサイトでのコンテンツマーケティング成功事例厳選4選から学べること』

2014年3月27日木曜日

『オンラインショッピング/動画サイトはスマホへシフト～インターネット利用のPCからスマホへのシフト状況』

2014年3月26日水曜日

『ファッション系ECサイトでの購入に関するアンケート調査』

『ネットショップのおもてなし：1日1,000円で始めるネットショップ「集客のおもてなし」［1］　グーグル＆ヤフーを使い「キーワード」を設置しよう』

『ECサービス利用実態に関する調査（一部抜粋）』

2014年3月25日火曜日

『O2Oサービス利用状況調査』

『オムニチャネル時代の到来 ―小売業は新たな成長ステージへ』

『オフィスで働く女性のネット通販（2014年/首都圏）』

2014年3月24日月曜日

『はじめてのスマホECサイトの作りかた：はじめてのスマホECサイト［3］　離脱を減らす、入力フォーム14のルール』

『ショッピングでの支払いに関する意識調査を実施』

『定期販売に最適な商材を探せ！サブスクリプション型eコマースサイトとしてニューヨークに登場した「H.Bloom」』

2014年3月20日木曜日

『店舗の決済とECの決済の契約は1社にまとめて時間短縮』

『革新的なユーザー体験を提供する21のeコマースサイト』

『来店促進のためのO2Oサービスまとめ』

『実はいまだに市場拡大が続くグルーポン系サイト　－　クーポン共同購入サービス、グルーポン・ポンパレ・ルクサの奮闘』

『「プロフェッショナルな女性」に狙いをつけたオンラインブランド「Carrie Hammer」』

2014年3月19日水曜日

『ネット通販の新潮流に関する消費者実態調査』

『レスポンシブECサイトのススメ：レスポンシブでコンバージョン167％も！　2014年に済ませておきたいモバイル中心のECサイト再構築』

『ペットビジネスに関する調査結果2013』

『「レンタル→購入」のしくみが好評な一眼レフカメラのECサイト「Lumoid」』

2014年3月18日火曜日

『国内Ｈ・Ｂフーズ市場を総括分析』

2014年3月17日月曜日

『ネットショップ店長が知っておきたい、キホンの決済手段10』

2014年3月14日金曜日

『アパレルECでWEAR、Virtusize（バーチャサイズ）、VAULT（ヴォルト）が提案する次世代のオンライン商品選択の姿』

『失敗しないモールの選びかた：主要3モールに出店したら知っておきたい　DeNA、Qoo10、YAMADA、ポンパレモールはここが違う！』

『2014年1月度の通信販売売上高』

2014年3月13日木曜日

『ネットショップを成功に導くリスティング広告の使いかた：購買意欲の高いお客様を迷いなく誘導する　リスティング広告のキーワード、広告文、リンク先の决めかた』

2014年3月12日水曜日

『「欠品」は致命傷！　在庫管理力を上げる、“つながる”フルフィルメントとは？』

『EコマースのUXデザイントレンド： 追随すべきもの3つと敬遠すべきもの3つ』

『92万人のInstagramファンを獲得して売上が10倍以上増加した「Sabo Skirt」』

2014年3月11日火曜日

『サイト内検索エンジンのススメ：SEOと混同してない？　売上アップに欠かせない「サイト内検索」設置のススメ［1］』

2014年3月10日月曜日

『おしゃれなネットショップを始めよう［1］　無料サービスでの立ち上げ～発送まで』

2014年3月7日金曜日

『月商0⇒100万円の道：売上0円から脱却するためのLPO対策のコツ』

2014年3月6日木曜日

『【鉄則】ECサイト運用でアクセス解析から確実に売上アップに結びつけるための5つのポイント』

『洋服選びが苦手な男性のための、コーディネートで選べるECサイト「seat14a」』

『ネットショッピングの売り上げ、もっと伸びる：消費者行動／心理を把握する2つの調査結果』

『メディア接触行動と生活意識・消費行動に関するマーケティングデータ～基礎データ編』

2014年3月5日水曜日

『多店舗展開時代のアプローチ方法　第1回：自社ECサイトの商品を検索結果1ページ目に表示させる、新たなSEO対策』

『ソーシャルメディアの購買決定への影響に関するデータ』

『ネット通販で顧客をつかむ（1）～ロングテール：中小企業のための実践マーケティング』

2014年3月4日火曜日

『期待される越境ECとそのリスク』

2014年3月3日月曜日

『支払いページのコンバージョンを改善する7つの原則』

『はじめてでもわかるレコメンド［3］ユーザー行動の履歴を使ったオススメ、精度を上げるポイント』

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