ECサイト運営において、「なぜ売上が伸びないのか」「どうすれば顧客単価を上げられるのか」という課題を解決するには、適切なデータ分析が不可欠です。本記事では、EC運営代行業務を行うワーカーの方々に向けて、実践的なデータ分析手法や重要指標、おすすめツールまで徹底解説します。

ECサイトにおけるデータ分析の重要性とその目的

ECサイトのデータ分析は単なる数値の確認ではなく、ビジネス成長のための戦略立案の基盤となるものです。適切な分析により、顧客行動の理解や売上最大化のための施策を具体化できます。

売上最大化のための分析目的

以下の3つの要素に分解して分析することでECサイトにおける売り上げの向上を図ることができます。

• 訪問者数（トラフィック）の増加
• コンバージョン率の向上
• 顧客単価の上昇

これらの要素は「売上 = 訪問者数 × コンバージョン率 × 顧客単価」という公式で表されます。各要素に対して効果的な施策を打つには、まず現状を正確に把握することが重要です。

ユーザー体験改善のための分析

サイト内での顧客の行動パターンを理解することで以下のような課題を特定でき、データ分析を通じて顧客体験の向上へ繋げることができるでしょう。

• ナビゲーションの問題点
• 商品検索のストレスポイント
• 購入フローでの離脱原因
• モバイルユーザーの特有の課題

これらの課題を解決することで、より直感的で使いやすいECサイトを構築し、結果的に購入率の向上につなげることができます。

ECマーケティングに必要な重要指標（KPI）

効果的なECマーケティングを実現するには、適切な指標（KPI）を設定し、継続的にモニタリングすることが重要です。以下に、特に重視すべき指標を紹介します。

トラフィック関連指標

サイトへの訪問者に関する指標は、マーケティング活動の効果測定の基本となります。主要なトラフィック指標には以下のものがあります。

• セッション数：サイトへの訪問数
• 新規ユーザー率：初めてサイトを訪れたユーザーの割合
• トラフィックソース：訪問者がどこから来たか（オーガニック、ソーシャル、広告など）
• 滞在時間：ユーザーがサイト内で過ごした時間
• 直帰率：1ページのみ閲覧して離脱したセッションの割合

これらの指標を分析することで、「どの集客チャネルが効果的か」「ユーザーはサイトに興味を持っているか」などを判断できます。例えば、高い直帰率は、ランディングページの内容がユーザーの期待と合っていない可能性を示唆します。

コンバージョン関連指標

ECサイトにおいて最も重視すべき指標の一つが、購入に関するコンバージョン指標です。以下の指標を追跡することで、売上向上のボトルネックを特定できます。

• コンバージョン率（CVR）：訪問者のうち購入に至った割合
• カート放棄率：商品をカートに入れたが購入しなかった割合
• チェックアウト完了率：購入プロセスを開始し完了した割合
• デバイス別コンバージョン率：PC、スマートフォンなど端末ごとの購入率

この中で特に注目すべきはカート放棄率です。一般的にECサイトでは60-80%のユーザーがカートに商品を入れた後に購入を完了しないと言われています。この数値が特に高い場合は、購入プロセスの簡素化や送料無料の条件緩和などの施策を検討する必要があります。

顧客価値に関する指標

長期的なビジネス成長には、一回限りの購入だけでなく、継続的な顧客関係の構築が必要です。以下の指標は顧客の価値を測定するのに役立ちます。

• 平均注文額（AOV）：1回の注文あたりの平均金額
• 顧客生涯価値（LTV）：顧客が生涯にわたって生み出す売上予測額
• リピート率：再購入した顧客の割合
• 購入頻度：顧客が再購入するまでの平均期間
• 顧客獲得コスト（CAC）：新規顧客1人を獲得するためのコスト

特に重要なのは、LTVとCACの比率です。一般的にLTV:CAC比が3:1以上であれば健全なビジネスモデルと言われています。この比率が低い場合は、顧客維持戦略の見直しや獲得コストの削減が必要かもしれません。

ECデータ分析の基本的な流れと手法

ECサイトのデータ分析を効果的に行うためには、明確なプロセスに沿って進めることが重要です。以下では、データ分析の基本的な流れと各ステップでの実践的なアプローチを解説します。

目的と課題の明確化

データ分析の第一歩は、何のために分析するのかという目的を明確にすることです。漠然と「売上を上げたい」ではなく、具体的な課題を特定します。例えば

• 商品ページからカートへの遷移率が低い
• スマートフォンユーザーのコンバージョン率がPCに比べて著しく低い
• 新規顧客の獲得コストが上昇している
• リピート購入率が業界平均を下回っている

明確に課題を設定することで、分析すべきデータと指標が絞られ、効率的な改善活動につながります。社内の関係者と議論し、「なぜそれが課題なのか」「解決するとどのような効果があるのか」まで掘り下げておくことが重要です。

データの収集と整理

課題が明確になったら、必要なデータを収集します。ECサイトのデータは主に以下のソースから取得できます。

• アクセス解析ツール：Google AnalyticsやAdobe Analyticsなど
• ECプラットフォーム：Shopify、楽天市場、Amazon等の管理画面
• CRMツール：顧客情報や購買履歴を管理するシステム
• マーケティングツール：広告プラットフォームや電子メールマーケティングツール

収集したデータは、分析しやすいように整理します。特に複数のデータソースを利用する場合は、ユーザーIDやセッションIDなどの共通キーを使って適切に統合する必要があります。この段階でデータの品質も確認し、異常値や欠損値がないか確認しておきましょう。

仮説の設定と検証

収集したデータをもとに、課題に対する仮説を立てます。仮説は「〜だから、〜になっている」という形で具体的に設定します。例えば：

• 「商品説明が不十分だから、カートへの遷移率が低い」
• 「スマートフォン向けチェックアウトページの読み込みが遅いため、コンバージョン率が低い」
• 「初回購入者向けの特典がないため、リピート率が低い」

仮説を検証するためには、セグメント分析や時系列分析、ABテストなどの手法を活用します。例えば、商品説明を充実させた商品と通常の商品でカート遷移率を比較したり、スマートフォンとPCでのチェックアウト完了率の違いを詳細に分析したりします。

検証結果に基づいて仮説を修正し、より精度の高い施策案を導き出します。この際、単なる数値の比較だけでなく、「なぜその結果になったのか」という背景も考慮することが重要です。

施策の実行とPDCAサイクル

検証結果をもとに、具体的な施策を実行します。施策は優先度やリソースを考慮して計画的に実施しましょう。実行後も継続的にデータを追跡し、効果測定を行います。

PDCA段階	実施内容	ポイント
Plan（計画）	データ分析に基づく施策の立案	具体的な成功指標（KPI）と目標値を設定する
Do（実行）	施策の実行	施策実施前の状態を記録し、比較できるようにする
Check（評価）	効果測定と分析	予期せぬ副次効果も含めて総合的に評価する
Act（改善）	施策の改善・最適化	成功した施策は拡大し、効果が低かった施策は見直す

このPDCAサイクルを継続的に回し、小さな改善を積み重ねることで、徐々にECサイトのパフォーマンスを向上していくことが重要です。

ECサイトのユーザー行動分析とその活用法

ECサイトの最適化において、ユーザーの行動パターンを深く理解することは極めて重要です。数値だけでなく、「なぜその行動をしたのか」という心理的側面も含めた総合的な分析が効果的な施策につながります。

ユーザージャーニーマップの作成

ユーザージャーニーマップとは、顧客がECサイトを認知してから購入に至るまでの一連の行動と心理状態を可視化したものです。このマップを作成することで、顧客体験の全体像を把握し、改善ポイントを特定できます。

具体的には、以下のステップで作成します。

1. ペルソナの設定：典型的な顧客像を設定（年齢、性別、職業、購買動機など）
2. タッチポイントの洗い出し：顧客が接触する全ての場面をリストアップ（広告、検索、サイト、メールなど）
3. 行動と感情の記述：各タッチポイントでの具体的な行動と感情状態を記述
4. 課題と機会の特定：フラストレーションを感じる点や改善機会を特定

例えば、商品検索時に「検索キーワードと表示される商品のミスマッチがあり、ユーザーがイライラしている」という課題が見つかれば、検索機能の改善が優先施策となります。

ファネル分析による離脱ポイントの特定

ファネル分析は、商品購入までの各ステップでユーザーがどれだけ離脱するかを可視化する方法です。典型的なECサイトのファネルは以下のようになります。

1. サイト訪問
2. 商品閲覧
3. カートに追加
4. チェックアウト開始
5. 購入情報入力
6. 決済完了

各ステップでの残存率（次のステップに進んだユーザーの割合）を測定することで、多くのユーザーがどこで離脱しているかを特定できます。例えば、「カートに追加」から「チェックアウト開始」の間で大きな離脱があれば、以下のような施策が考えられます。

• カート内の推定送料表示：送料の不透明さによる不安を解消
• 関連商品の提案改善：追加購入を促進し、送料無料の閾値到達を支援
• カート内保存機能の強化：後日の再訪問と購入完了を促進

ファネル分析は定期的に行い、施策の効果を継続的に検証することが重要です。

セグメント別分析による顧客理解

すべての顧客を一括りにしてデータを分析すると、重要な洞察を見逃す可能性があります。セグメント別に分析することで、各グループの特性や行動パターンを詳細に把握できます。主なセグメント軸には以下のようなものがあります。

• デモグラフィック属性：年齢、性別、地域など
• 行動特性：新規/リピート、購入頻度、平均購入額など
• 流入経路：オーガニック検索、SNS、広告、メルマガなど
• デバイス：PC、スマートフォン、タブレットなど

例えば、「スマートフォンからのリピート顧客」と「PCからの新規顧客」では、コンバージョン率や購買パターンが大きく異なる場合があります。セグメント別に最適化された施策を展開することで、全体のパフォーマンス向上につながります。

特に注目すべきは、LTV（顧客生涯価値）の高いセグメントです。このグループの特性を理解し、類似した顧客の獲得に注力することで、効率的な事業成長が期待できます。

ECデータ分析に役立つツールと活用方法

適切なツールを活用することで、ECサイトのデータ分析作業を効率化し、より深い洞察を得ることができます。ここでは、代表的なツールとその具体的な活用方法を紹介します。

Google Analytics 4（GA4）の活用法

Google Analytics 4は、無料で利用できる高機能なアクセス解析ツールです。従来のUniversal Analyticsと比較して、イベントベースの測定モデルを採用し、より柔軟な分析が可能になりました。ECサイト運営者にとって特に役立つGA4の機能と設定方法を解説します。

まず、ECサイトで必須の設定として、以下のイベントを適切にトラッキングします。

• view_item：商品詳細ページの閲覧
• add_to_cart：カートへの商品追加
• begin_checkout：チェックアウト開始
• purchase：購入完了

これらのイベントには、商品名、価格、数量などのパラメータを付与することで、より詳細な分析が可能になります。GA4のレポートでは、「エクスプロレーション」機能を活用することで、自由度の高いカスタムレポートを作成できます。例えば、「商品カテゴリー別のコンバージョン率推移」や「流入元ごとの平均注文額比較」などの分析が可能です。

また、GA4の特徴として、機械学習による予測分析機能があります。「次の7日間で購入する可能性が高いユーザー」などの予測セグメントを活用することで、効果的なリマーケティング施策を展開できます。

Amplitudeによるユーザー行動分析

Amplitudeは、ユーザー行動分析に特化したツールです。Google Analyticsと比較して、より詳細なユーザーの行動パターン分析や、コホート分析が可能です。特に、以下のような分析に強みを持っています。

• ユーザーパスの可視化：最も一般的な行動パスや離脱パスを特定
• コホート分析：特定期間に獲得したユーザー群の行動を追跡
• リテンション分析：ユーザーの定着率とその要因を分析
• A/Bテスト結果の詳細分析：施策の効果を多角的に検証

ヒートマップツールによるUI/UX改善

ヒートマップツールは、ユーザーがサイト上でどこをクリックし、どこまでスクロールしたかを視覚的に表示するツールです。数値だけでは分からないユーザーの具体的な行動パターンを把握するのに役立ちます。代表的なツールには、Hotjar、Crazy Egg、Ptengineなどがあります。

ヒートマップ分析では、以下の3種類の視覚化が一般的です。

• クリックヒートマップ：ユーザーがクリックした位置を色の濃淡で表示
• スクロールヒートマップ：ページのどこまでスクロールしたかを表示
• マウスの動きのヒートマップ：カーソルの動きを追跡し注目箇所を特定

例えば、商品詳細ページのヒートマップ分析により、「購入ボタンまでスクロールするユーザーが少ない」という課題が見つかれば、ページレイアウトの改善や重要情報の上部配置などの施策につなげることができます。

また、セッション録画機能を活用すると、実際のユーザーがサイトをどのように操作しているかを動画で確認できます。これにより、フォーム入力時の躊躇や、ナビゲーション上の混乱ポイントなど、定量データだけでは把握しづらい課題を特定できます。

データ可視化ツールでのダッシュボード作成

複数のデータソースから収集した情報を統合し、分かりやすく可視化することで、意思決定の質と速度を向上させることができます。代表的なデータ可視化ツールには、Looker Studio（旧Google Data Studio）、Tableau、Metabaseなどがあります。

効果的なダッシュボードを作成するポイントは以下の通りです。

• 目的別のダッシュボード設計：日次モニタリング用、施策効果検証用など
• 重要KPIの優先表示：売上、コンバージョン率などの主要指標を目立つ位置に
• 比較機能の実装：前年同期、前月、計画値などとの比較を容易に
• ドリルダウン機能：概要から詳細へと掘り下げられる階層構造

例えば、ECサイトの総合ダッシュボードでは、「売上」「訪問者数」「コンバージョン率」「平均注文額」などの主要KPIを上部に配置し、その下に「流入元別パフォーマンス」「時間帯別コンバージョン率」「デバイス別売上構成」などの詳細分析を配置します。これにより、一目で全体状況を把握しつつ、必要に応じて詳細分析にアクセスできる構造になります。

まとめ

本記事では、ECサイトのデータ分析方法について、重要な指標の選定から具体的な分析手法、ツールの活用法、成功事例まで幅広く解説しました。データ分析は単なる数字の確認ではなく、顧客理解とビジネス成長のための重要な基盤です。

• 目的と課題を明確にし、適切なKPIを設定することがデータ分析の第一歩
• トラフィック、コンバージョン、顧客価値に関する指標をバランスよく追跡することが重要
• Google Analytics 4やAmplitudeなどの適切なツールを活用することで分析の質と効率が向上
• ユーザー行動の背景にある心理を理解し、セグメント別に最適化された施策を展開することが成功のカギ
• データ分析はPDCAサイクルの中で継続的に行い、常に改善を重ねることが必要

EC運営代行業務を担当される方は、今回紹介した分析手法やツールを自社のクライアントサイトに適用してみてください。何より重要なのは、「データに基づいた意思決定」を習慣化することです。初めは小規模な分析から始め、徐々に分析範囲を広げていくことで、確実な成果につなげることができるでしょう。

データ分析の結果を活かした改善施策を進めるには、専門知識を持つ人材の力が重要です。「EC WITH」なら、EC運営に精通したプロに業務を依頼できます。まずは無料で会員登録してご活用ください。

詳しくはこちら