ECサイトにおいて、売上や顧客満足度を向上させるためには「データ分析」が欠かせません。
ECサイトのアクセスログや購買履歴を活用すれば、顧客のニーズや課題を可視化し、効果的な改善施策へとつなげられます。
本記事では、ECサイトで活用できるデータ分析の主な手法や手順、見るべき指標を解説するとともに、導入に役立つおすすめツール12選も紹介します。
また、記事内ではサイト内検索に関するデータを分析できるツール「GENIEE SEARCH(ジーニーサーチ)」についてもご紹介します。
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【目次】
「ECサイトの分析が必要」と認識していても、なぜ必要なのかを理解できていなければ、本質的な結果にはたどり着けません。
ECサイトの分析結果を最大限に活用するためには、目的を明確にし必要なデータを取得することが大切です。
ECサイトを分析する目的でもっとも重視されるのは、購入件数・単価などの目標を達成させるために何が必要かです。
目標達成のために何が足りないのかを分析結果から得られれば、改善点・指標を具体的に把握できます。
ECサイトのデータ分析では、以下の5つの手順で実施することが一般的です。
ここでは、以下の手順について解説します。
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データ分析の最初のステップとしてまず取り組むべきなのが、目的・課題の明確化です。
最初の段階で何を達成したいのか、どの問題を解決したいのかを具体的に定義づけできれば、データを有効に活用できます。
定義づけにおいて効果的な目的・課題の例は以下の通りです。
目的 | ・売上を増加させたい ・CV率を高めたい ・離脱率を減少させたい ・リピータを増やしたい |
課題 | ・特定のページでの離脱率が高い ・サイト全体の離脱率が高い ・トラフィック数が少ない |
これらの具体的な目的・課題が固まると、何についてデータ分析しなければならないかが明確になります。
明確化した目的・課題に対して行うべきなのが、解決に向かうための仮説を立てる作業です。
あくまで仮説であるため、結果的に間違っていたり、厳密に策定できなかったりしても構いません。
仮説の立て方の例を以下に記載します。
課題 |
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原因の推測 |
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解決策の検討 |
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解決策を検討し、確度が高いと想定されるものから順に検証に入るともっとも効率的です。
仮説が誤っていた場合は、再度検討を繰り返すことで、正しい改善にたどり着くことができるでしょう。
仮説の検証に必要なのが各種データで、どのようなデータが必要になるのかを検討しなければなりません。
検証に用いられるデータの例は以下の通りです。
検証に用いられるデータ例 |
◾️|カゴ落ち率 ◾️|トラフィック数 ◾️|CV率 ◾️|クリック率 ◾️|客単価 など |
これらのデータは大枠のものであり、検証したい仮説によってはさらに粒度の細かいデータを取得する必要があります。
データの収集ができれば、次は分析です。
データ分析で大切な観点が「比較」です。
例えば、CV数を単体で捉えても、そこから把握・予測できる内容には限界があり、効果的な分析はできません。
以下のように、複数の比較対象を選ぶことで、より精度を高めることができます。
比較対象項目例 |
◾️|競合・関連サイト ◾️|期間・時系列 ◾️|商材別 ◾️|顧客セグメント ◾️|各目標値 |
これらの項目を比較してデータ分析を進めると、仮説の検証に役立ちます。
また、データ分析の際には一般的に「ABテスト」「統計分析」「ヒートマップ分析」の手法を用います。
比較とデータ分析に用いる手法を組み合わせて仮説の検証を進められれば、今後行うべき改善方法が明確になります。
データ分析の結果に基づき、実際のECサイト改善を行い効果を確認します。
ECサイトの改善は実行したら終わりではなく、必ずPDCAサイクルを回しながらより改善できる案を策定し実行するフローが大切です。
また、一度の実行で施策が成功した場合でも、PDCAサイクルを基に、さらに成果を最大化できる施策を検討する必要があります。
ECサイト分析を行う際に押さえておくべき改善ポイントは以下の2点です。
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ここでは、上記のポイントについて解説します。
ECサイトのデータ分析において、「比較」は重要な要素です。
比較を通じて初めてデータの意味や背景が明確になり、効果的な改善策を導き出せます。
比較に用いられる手法は以下の通りです。
手法 | 概要 |
時系列比較 | 過去のデータと現在のデータを比較することで、トレンドや季節性を把握できる |
セグメント別比較 | 顧客属性やデバイス別にデータを比較すると、特定のグループにおける行動傾向や課題を把握できる |
競合他社との比較 | 市場全体の動向や競合他社のパフォーマンスと比較すると、自社の立ち位置や強み・弱みを客観的に評価できる |
上記の比較手法を活用すれば、ECサイトの現状を多角的に分析でき、的確な改善策を講じられます。
ECサイトの売上向上を目指す際に最初に注目すべきは「売上に直結するKPI」です。
KPIを優先的に確認・改善すれば、効率的な成果向上が期待できます。
KPIを設定する際は、以下の「SMARTの原則」に従うのがポイントです。
上記の法則の内容に従えば、KPIの効果的な運用が可能となります。
具体的なKPIの指標については次項にて詳しく解説します。
ECサイトで参考にすべきKPIおよび指標は多岐にわたります。
ここでは、以下のKPI/指標について解説します。
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売上高は、一定期間内にECサイトで販売された商品の総額を示し、ビジネスの収益性が直接反映される重要な指標です。
例えば月間売上高を計測して、季節的なトレンドやキャンペーン、広告の効果を評価します。
また、製品・サービス別売上高であれば、人気商品や不調商品を把握することで、在庫管理や販売戦略の最適化に役立ちます。
売上高の定期的なモニタリングは、ECサイトの健全な成長を支える基盤となります。
利益率は、売上に対する利益の割合を示します。
利益率も売上高と同様にビジネスの収益性を評価するためには欠かせない指標であり、種別としては以下の2つがあります。
種別 | 概要 |
粗利益率 | ・売上高から売上原価を差し引いた額を売上高で割った金額を指す ・粗利益率を算出すれば、商品の原価と売価のバランスを評価できる |
純利益率 | ・総収入からすべての費用を差し引いた純利益を売上高で割った金額を指す ・純利益率を算出すれば、ECサイト全体の収益性を評価できる |
粗利益率と純利益率の2つを分析すれば、ECサイトの運営が収益面でどのような状況なのかを把握できます。
アクセス数は、一定期間内にサイトを訪れたユニークユーザーの総数です。
アクセス数が示す結果としては、サイトの認知度やマーケティング活動の効果などが挙げられます。
また、アクセス数を把握する際には、総数だけでなく流入経路別でも算出するとより効果的な分析が可能です。
観測すべき主な流入経路は以下の通りです。
総アクセス数を観測すれば、集客の全体的なトレンドを評価できます。
一方で、流入経路別のアクセス数からは各チャネルの効果を特定し、効果的な集客手段を見つけられます。
ECサイトにおけるCVR(コンバージョン率)は、サイトを訪れたユーザーのうち、実際に購入に至った割合を示します。
CVRは、サイトのパフォーマンスとユーザーエクスペリエンスを評価するために役立つ指標です。
CVRは%で示し、計算式は以下の通りです。
(コンバージョン数 ÷ 訪問数)× 100 = CVR(%) |
一般的にECサイトの平均CVRは3%と算出されており、取り扱う商材にもよりますが、この数値を上回っているか否かで改善策を検討すると良いでしょう。
ECサイトでCVRが平均より下回る原因の例は以下の通りです。
自社のECサイトのCVRを算出後、平均より下回っている場合はこうした原因から仮説を立て検証を行うと、早期の改善が見込めるでしょう。
ECサイトのCVRが向上する改善方法10選!平均コンバージョン率も解説
カート離脱率は、別名「カゴ落ち率」とも呼ばれる指標で、商品をカートに追加したものの、購入を完了しなかったユーザーの割合を示します。
カゴ落ちはECサイトの永遠の課題といっても過言ではなく、割合を0%にするのはほぼ不可能です。
ただし、ECサイトの発展には、カゴ落ちを0%に近づけるための施策が欠かせません。
カゴ落ちが起きる主な原因は以下の通りです。
ユーザーがカゴ落ちに至る原因は多岐にわたり、いくつかの原因が絡み合っているケースもあるため、原因究明のためのデータ分析は非常に重要です。
【2025年最新】カゴ落ち対策ツール10選!カゴ落ちの影響から対策まで徹底解説
サイトに訪れたユーザーのうち、1ページだけ閲覧し他のページに移動せずにサイトを離れた割合は直帰率として計測されます。
直帰率が高くなる理由は以下の通りです。
ECサイトの場合、構造的に商品ページから購入・決済ページに遷移するようになっているケースが多く、この動線に課題があることが直帰率が高い主な要因だと考えられます。
ECサイトでは、直帰率が高い原因がサイトのどこにあるのかを分析し、施策を打つことが必要です。
直帰率の平均はどれぐらい?直帰率を確認方法・改善方法を解説!
F2転換率は、ECサイトにおいて初回購入者が2回目の購入に至る割合を示す重要なKPIです。
F2転換率は、以下の式で算出できます。
F2転換率(%) = 2回目の購入者数 ÷ 初回購入者数 × 100 |
例えば、初回購入者が1,000人で、そのうち400人が2回目の購入をした場合、F2転換率は40%となります。
F2転換率が高い場合、ECサイトは以下の状況にあるといえます。
F2転換率は、ECサイトの成長と収益性向上において欠かせない指標です。
継続的なモニタリングと施策の改善を通じて、顧客との長期的な関係構築に役立てましょう。
リピート率は、一度購入した後一定期間内に再度購入したユーザーの割合を示します。
一般的にECサイトのリピート率は30~40%といわれており、算出するための計算式は以下の通りです。
(測定期間内のリピート顧客数÷累計新規顧客数)×100=リピート率(%) |
リピート率は、顧客ロイヤルティを評価するために欠かせない指標であり、分析に用いれば現状のサイトの魅力度を推量し、リピータを増やすための施策を打ちやすくなります。
リピート率が向上すれば、ECサイトの売り上げが安定するため、万が一低い場合は優先的に改善したいポイントです。
ECサイトの平均リピート率とは?計算方法から6つの改善方法を徹底解説
顧客単価は別名AOV(Average Order Value)とも呼ばれ、顧客一人の一回当たりの購入金額を指します。
ECサイトに限らず、原則小売業が売り上げを増加させるためには、購入する客数を増やすか顧客単価を上げるかのどちらかが必要です。
ECサイトの性質・運営状況にもよりますが、アクセス数を伸ばすことが難しい場合は、顧客単価の上昇を目指して改善案を打つ必要があります。
顧客単価を上げるために有効な施策は以下の通りです。
これらの施策を実行すれば一定の効果が見込めますが、例えば単価を上げる際に価格設定に失敗した場合、顧客単価を上げるどころか売れなくなる危険性もあります。
顧客単価の改善施策は、各種データを分析した上での慎重な判断が求められます。
LTV(Life Time Value/顧客生涯価値)は、一人の顧客との取引を始めてから終了するまでの総利益を指します。
一般的に、マーケティング業界では既存顧客の維持よりも新規顧客の獲得のほうがコストがかかるとされています。
そのため、既存顧客がどれだけ利益をもたらしてくれるかが重要なポイントとなります。
LTVの主な計算方法は次の2つです。
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LTVの考え方で注意すべきなのは、LTVを高めるための施策を必要以上に打ちすぎるとコスト増となり、最終的な利益が減少する可能性がある点です。
LTVを高める施策を検討する際には、顧客獲得にかかる費用を指す「CPA」との兼ね合いをチェックする必要があります。
LTVとCPAをデータ分析で明確化できれば、ECサイトでかけられる集客コストの限界点を把握し、恒常的な収益化が実現できます。
顧客会員数は、ECサイトに会員登録しているユーザー数を指します。
顧客基盤の拡大や広告・SEOなどのマーケティング施策の結果を推量するために役立つ指標です。
顧客会員数に対し売上高・利益率が下振れしている場合は注意が必要で、以下の現象が起きている可能性を考慮すべきです。
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顧客会員数と売上高・利益率のバランスには常に留意しておくようにしましょう。
ROAS(Return on Advertising Spend)は、ECサイトにおける広告の費用対効果を測定する指標です。
広告費に対してどれだけの売上が得られたかを示し、広告戦略の最適化や予算配分の判断に役立ちます。
ROASは、以下の式で算出できます。
ROAS(%) = 広告経由の売上 ÷ 広告費 × 100 |
例えば、広告費が50万円で広告経由の売上が250万円の場合、ROASは500%となります。
ROAS向上のために役立つ施策は以下の通りです。
定期的にROASをチェックし、施策の効果を評価・改善すれば、ECサイトの収益率を向上させられるでしょう。
ROI(Return on Investment)は、ECサイト運営において、投資した資金に対してどれだけの利益が得られたかを示す指標です。
広告費やシステム導入費、人件費などの総合的な投資に対する利益を評価し、施策の効果や経営判断の精度を高めるために活用できます。
ROIは以下の式で算出できます。
ROI(%)=(純利益 ÷ 投資額)× 100 |
例えば、ECサイトのリニューアルに500万円を投資し、1,500万円の利益を得た場合、ROIは300%となります。
ROI向上のために役立つ施策は以下の通りです。
ROIはROASと同様に定期的なモニタリングと施策の改善を行うと、投資の効果を最大化して売り上げの向上につなげられます。
ここでは、2025年最新版のECサイト分析に役立つおすすめのツール12選を紹介します。
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GENIEE SEARCHは、ユーザビリティの向上やCVRの改善を目的とした多機能なサイト内検索ツールです。
ECサイト向けには「GENIEE SEARCH for EC」を提供しており、Google Analytics4の連携機能により高度な検索結果の最適化も可能です。
ツール名 | GENIEE SEARCH |
機能 |
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価格 | 要お問い合わせ |
URL | https://www.bsearchtech.com/ |
衣類の小売・販売を行っている有限会社リストリクトでは、メンズ、レディースファッションブランドを扱うECサイトの「ARKnets(アークネッツ)」を運営しています。
ARKnetsが抱えていた課題や「GENIEE SEARCH」を用いた解決策、導入した効果は以下の通りです。
導入前の課題:
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解決策:
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効果:
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ARKnetsの導入事例では、アパレルECサイトにおける検索機能の最適化と運用効率の向上に成功しています。
GENIEE SEARCHのARKnets導入事例 詳細はこちら
Google Analytics4(GA4)は、Googleから基本的に無料で提供されている多機能分析ツールです。ECサイトのみならず多くのサイトで分析に利用されています。
GA4ではユーザーがアクセスした瞬間から離脱までのサイト内での行動やユーザの属性などをトラッキングでき、以下のような内容を計測できます。
ツール名 | Google Analytics4 |
機能 |
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価格 | 要お問い合わせ |
URL | https://developers.google.com/analytics?hl=ja |
Google Search Console(GSC)は、Google検索結果におけるサイトのパフォーマンスを管理・改善するために役立つ無料の分析ツールです。
ECサイトの運営では、SEO対策の成果を確認し、サイトの検索流入についての改善施策を検討する際に活用できます。
ツール名 | Google Search Console |
機能 |
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価格 | 無料 |
URL | https://search.google.com/search-console/about?hl=ja |
Google CloudのLooker Studioは、直感的な操作でデータを可視化し、ビジネスインサイトを引き出すためのセルフサービス型BIプラットフォームです。
プログラミングの知識がない非エンジニア人材であっても、さまざまなデータソースに接続し、魅力的なレポートやダッシュボードを作成・共有できます。
ツール名 | Looker Studio |
機能 |
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価格 | 通常版:無料 Looler Studio Pro:要問い合わせ |
URL | https://cloud.google.com/looker-studio?hl=ja |
User Insightは、株式会社ユーザーローカルが提供している分析ツールで、さまざまなソリューションに分割されています。分析はAIを活用しており、特にヒートマップとテキストマイニングに長けている分析ツールです。
ツール名 | User Insight |
機能 |
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価格 | 初期費用:50,000円 月額料金:
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URL | https://www.userlocal.jp/ |
ロンドンで開発されたRankTrackerは、検索エンジンのランキングを追跡し、キーワード戦略を最適化するために役立つ分析ツールです。
Googleのみならず、Yahoo!やBingの検索ランキングも追跡できます。
ツール名 | RankTracker |
機能 |
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価格 | 無料版:無料 プロフェッショナル版:16,999円/年 エンタープライズ版:39,999円/年 |
URL | https://www.ranktracker.com/ja/ |
Microsoft Clarityは、2020年10月にローンチされた分析ツールで、無料でヒートマップ機能が使えます。
ツール名 | Microsoft Clarity |
機能 | クリック、スクロール、ページ遷移、フォームへの入力、マウスの動きなど、ユーザーがサイト上で行った動作を録画できる |
価格 | 無料 |
URL | https://clarity.microsoft.com/lang/ja-jp |
ECサイトや通販事業者向けに特化したデータ分析・可視化ツールです。複数のデータソースを統合し、売上や顧客行動、商品動向などを一元的に把握できるダッシュボードを提供します。
ツール名 | EC-Dashboard |
機能 |
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価格 | 月額費用:5万円/月 初期費用:35万円〜 |
URL | https://dashboard.kuroco.team/ec_2 |
Audience Analyticsは、ビッグデータとAIを活用して、Webサイト訪問者の行動や属性を分析し、効果的なマーケティング施策を支援するDMPプラットフォームです。
タグをサイトに埋め込むだけで利用が開始でき、タグマネージャーや各種CMSにも対応しています。
ツール名 | Audience Analytics |
機能 |
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価格 | 基本プラン:0円 データ活用プラン:20万円~/月 DMP分析レポートプラン:5万円~/月 |
URL | https://juicer.cc/ |
Ptengineは、Webサイトの分析から改善までを一括で行えるオールインワンのWeb最適化プラットフォームです。
ノーコードで導入でき、マーケティング担当者やデザイナー、エンジニアなど、職種を問わず直感的に操作可能です。
ツール名 | Ptengine |
機能 |
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価格 | Free:無料 Growth:4,980円/月※ Premium:要お問い合わせ ※支払いは年一括払い |
URL | https://www.ptengine.jp/ |
AIアナリストは、Google Analytics4やGoogleサーチコンソールなどのデータを活用し、Webサイトの分析から改善提案、施策の管理・効果検証までを自動化するマーケティングDXツールです。
40,000以上のサイト分析実績とノウハウを基に、デジタルマーケティングの成果最大化を支援可能です。
ツール名 | AIアナリスト |
機能 |
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価格 | 要お問い合わせ |
URL | https://wacul-ai.com/ |
ミエルカSEOは、SEOとコンテンツマーケティングの最適化を支援する統合型プラットフォームです。
キーワード戦略の立案からコンテンツ制作、効果検証、改善提案まで、SEOのPDCAサイクルを一貫してサポートする点が特徴です。
ツール名 | ミエルカSEO |
機能 |
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価格 | 要お問い合わせ |
URL | https://mieru-ca.com/ |
ECサイトを分析する際の注意点は以下の通りです。
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ここでは、上記の注意点について解説します。
ECサイトの分析結果を活用して改善を進める際には、単にデータを確認するだけでなく、具体的なアクションに落とし込む施策が大切です。
分析から得られたインサイトをもとに、効果的な改善策の実施で継続的に成果を出すためのフローは以下の通りです。
上記のフローで分析結果に基づいた改善を進めると、ECサイトの課題を効果的に解決し、売上や顧客満足度の向上につなげられます。
ECサイトの構築では、ユーザビリティを重視したサイト設計が、顧客満足度やCVRの向上に直結する重要な要素となります。
サイト設計の観点でユーザビリティを高めるためのポイントは以下の通りです。
上記のポイントを念頭に置きつつ、定期的なユーザーテストやフィードバックの収集を活用して、継続的な改善を図るようにしましょう。
ユーザーからの信頼を構築できる仕様となっているECサイトであれば、正確なデータを収集し分析に役立てられます。
ユーザーからの信頼を得られるECサイトの構築で意識すべきポイントは以下の通りです。
ユーザーからの信頼を得るためには、サイト全体の設計や運営において、ユーザー視点での配慮が求められます。
商品の魅力を的確に伝えられているECサイトは、ユーザーの購買意欲を高め、コンバージョン率を向上させられます。
商品の魅力を的確に伝えるためには以下のポイントを押さえておきましょう。
上記のポイントを意識して商品を掲載すれば、ユーザーに商品の魅力が的確に伝わり、実際の購入につなげやすくなるでしょう。
ECサイトの運営において、継続的な改善を実現するためには、PDCAサイクルを効果的に回していく体制が重要です。
ECサイトの改善におけるPCDAサイクルの概要は以下の通りです。
PDCAサイクル | 概要 |
Plan(計画): 明確な目標設定とKPIの策定 |
ECサイトの現状を分析し、改善すべき課題を特定した後、具体的な目標を設定し、達成度を測るためのKPIを策定する |
Do(実行): 計画に基づく施策の実施 |
計画で定めた施策を実行に移す |
Check(評価): 施策の効果測定と分析 |
実施した施策の効果を、設定したKPIに基づいて評価 |
Action(改善): 次の施策への反映 |
評価結果を踏まえ、成功した施策は継続し、効果が薄かった施策は改善または中止する |
上記の内容でPCDAサイクルを回していく際には、実際のデータに基づいて施策を判断しつつ、短期間で実行していくようにすると、より効果的な改善が可能です。
ECサイトの売上向上には、顧客体験の最適化とデータ分析結果に基づく継続的な改善が不可欠です。
特に、サイト内検索の精度はユーザーの購買行動に大きな影響を与えるため、データ分析を活用した改善が可能なツールの導入がおすすめです。
実施したデータ分析からサイト内検索を改善できるツールが「GENIEE SEARCH」です。
サイト内検索ツールのGENIEE SEARCHは、Google Analyticsとの連携により、ユーザーの行動データを活用して検索結果を自動で最適化し、検索のミスマッチやユーザー離脱を軽減できます。
また、検索結果の0件ヒットを防ぐ機能や、表記ゆれへの対応も備わっており、計測データを基にした詳細な分析やレポート機能も活用できます。
データ分析を活用したサイト内検索改善を検討している方は、ぜひ以下のリンクから一度お問い合わせください。
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(X:@BST_hoshiko)
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