ECサイトとは、インターネット上で商品やサービスを販売するためのウェブサイトのことを指します。ECサイト分析をすることで、売り上げや顧客動向などの状況が把握でき、マーケティング施策の改善に役立ちます。

ECサイトでは、顧客の流入元や年齢層、ページの滞在時間などのデータを収集することが可能で、さまざまな角度から分析が行えます。そのため、考えられる仮説を立て、売り上げアップの施策を試すことが可能です。

ECサイト分析を通じて顧客のニーズに合ったサイトに近づけることができ、売り上げアップにもつなぐことができるでしょう。

今回は、ECサイト分析の必要性や分析の基本手順、見るべきKPIなどのポイントについて詳しく解説します。

ECサイトの分析はなぜ必要？

ECサイトを運営していく上で、売り上げ上位の商品ページや、顧客行動などの分析は重要です。なぜなら、サイト分析をすることで顧客動向がわかり、現状を把握できるためです。

ECサイトを開設して、体系的な分析や戦略なしに運営しているだけでは、売り上げを持続的に伸ばすことは困難です。一時的な人気だけでなく、長期的な成長のためには、データに基づいた運営が不可欠です。

顧客がどのような経路をたどって、サイトにたどり着くのか、どのような属性ユーザーが、購入してくれるか、などを分析し状況を把握すれば、売り上げをさらに増やす施策が考えられます。

自社のECサイトの売り上げを伸ばしたいなら、サイトの分析は行うべきです。

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ECサイト分析を行う目的

ECサイト分析を行うのは、以下の目的のためです。

ECサイトを効果的に運営するためには、これらの目的を達成すべく、データに基づいた継続的な分析と改善が不可欠です。

売り上げアップの課題を見つける

ECサイト分析の主要な目的には売り上げ向上、顧客満足度の改善、ブランド価値の向上などがあります。これらの目的を達成するためには、現状を正確に把握し、具体的な改善課題を特定する必要があります。

ECサイトなら顧客に関する、以下のようなデータが入手可能です。

顧客行動をデータで分析できるため、サイトに問題があった場合、早急に問題点を発見し、改善策を講じられ、売り上げアップにつなげられます。

自社サービスの強みやニーズの把握

ECサイト分析は、自社サービスの強みや顧客のニーズ把握に役立ちます。これにより、データに基づいた戦略的な意思決定が可能になります。

例えば、主力でない商品が、自然検索で訪問した顧客によく売れていることが判明し、潜在的な需要や、新たな顧客セグメントを発見できる可能性があります。また、特定の商品ページの滞在時間が、長いにもかかわらず、購入に至らないケースを分析することで、商品説明の改善点や、価格設定の見直しなどの具体的な施策につながります。

さらに、購入している顧客の年齢・性別・住所などの属性を分析することで、よりニーズのある顧客向けのマーケティング施策も可能になります。

ECサイト分析を通じて、顧客ニーズに合わせた商品展開や、効果的なマーケティング戦略の立案が可能となり、顧客満足度の向上と売り上げ増加につながります。さらに、継続的な分析により、市場動向や顧客行動の変化にも迅速に対応できます。

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ECサイト分析の基本手順

ECサイト分析を行う際には、以下の基本手順に沿うと効果的です。

各ステップを順序立てて実行することで、より体系的かつ効果的な分析が可能になります。

明確な目的を決めてKPIを設定

ECサイト分析の主要な目的の一つは売り上げアップですが、それ以外にも顧客満足度の向上やブランド価値の向上などがあります。これらの目的を達成するための、マーケティング施策を立案するために、具体的で測定可能な目標を段階的に設定します。

例えば、現状把握のための分析結果で、買い物かごに商品を入れたのに、結局購入につながらないことが多い（かご落ち）なら、かご落ちの改善という目的を設定するなどです。そして、かご落ちを防ぐために、かご落ち数を減らすKPIを設定します。

他にも、リピート購入数を増やしたい、新規顧客を増やしたいなど、それぞれのサイトの状況に合わせて、明確な目的とKPIを設定します。

仮説を洗い出す

明確で段階的な目的が設定できたら、次は仮説を洗い出します。

例えば、かご落ち数を減らす目的なら、以下のような仮説が考えられます。

設定した目的を達成するために、可能性のある原因の仮説をできるだけ多く洗い出しましょう。その後、以下の基準を考慮して仮説の優先順位をつけます。

優先順位の高い仮説から順に検証を行うことで、効率的に問題解決をすすめることができます。

データを収集し分析

仮説が出そろったら、検証するためにデータを収集して分析します。

自社商品の魅力が伝わっていない仮説を立てた場合を例にすると、以下のようにデータを収集し、分析すると良いです。

設定した仮説が正しいのか、さまざまなパターンのデータを集めて、仮説に合わせた比較検証が必要です。

改善案の実行・検証

仮説の検証結果に基づいて、具体的な改善案を立案し実行します。PDCAサイクルを活用し、以下のステップですすめます。

例えば、自社製品の魅力が伝わっていないのが判明した場合は、以下のように自社商品の売り出し方や、広告を改善して検証すると良いです。

分析結果から導き出した改善案が複数ある場合は、ビジネスインパクトと実現可能性を考慮して優先順位をつけ、段階的に実行します。改善案の実行後は、事前に設定したKPIを用いて一定期間効果を測定し、定量的に評価します。

この効果検証を通じて、成功した施策は全面展開し、効果が不十分な施策は再検討や改善を行います。このPDCAサイクルを継続的に回すことで、目的達成に向けて着実に前進できます。

ECサイト分析で効果を出す4つのポイント

ECサイト分析で効果を出すためには、基本手順だけでなく、以下の4つのポイントをおさえることも重要です。

特に、効果的な施策が見つかったら他のページにも実施し、ECサイト全体でPDCAを回して売り上げアップを目指します。

顧客のニーズの把握

ECサイトにおいて、顧客のニーズと行動パターンの把握は売り上げ向上の鍵となります。購入頻度の高い商品と低い商品の比較、顧客属性の分析、商品詳細ページの閲覧パターン、カート追加率、コンバージョン率などの指標を総合的に分析することで、顧客のニーズと購買行動を深く理解できます。

例えば、若い女性をターゲットにしている商品で、ページの滞在時間が短い場合は、以下の原因が考えられます。

特に若い女性をターゲットにしている場合、良い商品であってもパッケージデザインを見ただけで、購入するか決められてしまう場合があります。

また、ページの回遊率などを見ると、ユーザーがどのページを見ているかがわかり、欲しい情報についての推測が可能です。

各KPIの整理と検証

ECサイト分析において、適切なKPIの設定と継続的な検証は不可欠です。KPIの設定にはSMARTの法則を活用し、ロジックツリーを用いてKGI(重要目標達成指標)からKPIを導き出すことが効果的です。

売り上げをアップのために、顧客の動向やサイトの状況を細分化して、適切なKPIを設定する必要があります。KPIは以下の要素を満たすようにします。

SMARTの法則に当てはめて設定すると以下のようになります。

また、KPI達成のために行う改善策の効果検証も、必ず行います。顧客はサイトを訪問して購入するまでさまざまな動きをします。実際のデータを元にしたKPIの整理と、改善策の検証は確実に行うことが大切です。

ゴールに近いページから改善

ECサイト分析に基づく改善策を実施する際は、コンバージョン（購入完了）に近いページから優先的に取り組むことが効果的です。一般的な購買フローは、トップページ→商品一覧→商品詳細→カート→購入確認→購入完了となります。ファネル分析を活用し、各ステップでの離脱率を把握することで、最も改善効果の高いページを特定できます。

ECサイトの主要なゴールは商品の購入です。複数のページで改善が必要だと判明した場合、ゴールに近い購入確認ページや、買い物かごページから改善を行うことで、より直接的に購入率の向上につながる可能性が高くなります。

ただし、各ページの重要性やユーザーの行動パターンを考慮し、総合的に判断することが重要です。

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効果的な施策を他ページにも実施

効果的な施策が見つかったら、他のページへの展開を検討し、サイト全体の最適化を図ります。ただし、単純に施策を流用するのではなく、以下のステップを踏むことが重要です。

例えば、商品ページで効果的だったキャッチコピーや、レイアウトを他のページに適用する際も、上記のプロセスを踏むことで、より確実な改善が期待できます。

このように、効果があった施策を慎重に検証しながら展開し、PDCAサイクルを継続的に回すことで、サイト全体の最適化を図ることができます。

ECサイト分析で見るべきKPI

ECサイト分析では多様なデータを扱うため、重要な指標の選定が課題となります。初めてECサイト分析を行う場合は、以下のKPIを意識すると良いです。

利益・収益

利益・収益は、ECサイトを運営するなら一番重要な項目です。

利益は以下のように算出します。

利益＝売上高－費用

費用には売り上げ原価、販売費および一般管理費などが含まれます。すべて把握しておかなければ正しい利益を計算できません。日ごろから各費用について管理しておく必要があります。

また、利益率も重要な項目です。以下の式で算出します。

利益率 ＝ （利益 ÷ 売上高) × 100

利益率が低いと売り上げを伸ばしても利益が増えず、サイト運営に支障が出る可能性があります。利益の金額だけでなく、商品の利益率に関しても把握することがおすすめです。

売上高

売上高は利益と並ぶ重要な指標です。売上高は総販売額を表し、企業の規模や市場シェアを示す重要な指標となります。ただし、企業の特性や分析目的によって、売上高の計算方法は異なる場合があります。

一般的な売上高の計算式は以下の通りです。
売上高 ＝ 販売価格 × 販売数量

しかしECサイトでは、多様なデータの収集が可能なため、以下のような解像度を上げた計算式で売上高を算出することも可能です。

売上高＝訪問者数×コンバージョン率×顧客単価

売上高＝顧客数×購入頻度×顧客単価

解像度を上げることで、課題を見つけやすくなる利点があります。自社商材に合わせた考え方で、売上高を把握することがおすすめです。

アクセス数

アクセス数（訪問数）は、Webサイトへの訪問回数を表します。これはセッション数とも呼ばれます。一方、ユニークユーザー数は、実際に訪問した個別のユーザー数です。

例えば、同じユーザーが1日に3回サイトを訪問した場合、アクセス数（セッション数）は「3」ですが、ユニークユーザー数は「1」になります。

CVR（コンバージョンレート）率

CVR(ｺﾝﾊﾞｰｼﾞｮﾝ率)とは、サイトを訪れた人の内、どれだけの人が設定された目標行動（例：購入、資料請求、会員登録など）を達成したかの割合を示す指標です。

CVRの算出方法は以下です。

CVR（%) ＝ （コンバージョン数 ÷ セッション数) × 100

実際に購入してくれる人の割合のため、かなり重要な項目といえます。CVRが悪い場合、流入などに問題はないが、商品の魅力を伝えきれなかったり、購入への導線が引けてなかったりなどの課題が見つかる可能性があります。

購入単価

一定期間内の平均的な1回の購入金額を表します。

平均購入単価は以下の式で求めることが可能です。

平均購入単価 = 総売上高 ÷ 注文件数

購入単価はECサイトで扱う商品の価格帯によって変わります。購入単価を高くできれば、CVRが低くても売上高を伸ばすことが可能です。

購入単価を上げるために、セット販売にする、まとめ買い限定の割引特典をつけるなどの施策が行えます。

流入元

流入元とは、ユーザーがどのようにしてECサイトに訪問したかを示す指標です。

主な流入元の例には以下があります：

各流入元の分析により、マーケティング施策の効果測定や改善点の特定が可能になります。

例えば、広告からの流入を分析することで、広告効果の把握や投資対効果(ROI)の計算ができます。また、流入元ごとのコンバージョン率を比較することで、より効果的なマーケティングチャネルを特定できます。

スクロール率

スクロール率とは、ユーザーがWebページをどれだけ下までスクロールしたかを示す指標です。一般的には、ページの最上部を0%とし、最下部までスクロールされた場合が100%として計測されます。

スクロール率が低い場合、多くのユーザーがページの最後まで到達せずに、離脱していることを示唆します。この場合、コンテンツやレイアウトに改善の余地があると考えられます。

ユーザーに、Webページの下まで読んでもらいたい場合は、クーポンなどの特典情報をページ上部で、アピールすることが効果的です。また、重要な商品情報やポイントは、最初に記載するなど、コンテンツの構成を工夫することも有効です。

カート離脱率

カート離脱率とは、商品を買い物かごに入れたものの、最終的に購入に至らなかったユーザーの割合を示す指標です。この指標は「かご落ち率」とも呼ばれます。

カート離脱率は売り上げに直結する重要な課題であり、これをおさえるためには、原因の特定と改善策の実施、その後の効果検証が不可欠です。具体的な改善策としては、ユーザー体験の向上や、購入プロセスの簡素化などが考えられます。

離脱率

離脱率とは、特定のWebページを訪れたユーザーが、そのページを最後にサイトから離脱した割合の指標です。具体的には、ユーザーがそのページを閲覧した後、他のページに移動せずに、セッションを終了した場合にカウントされます。

離脱率は各Webページに集計できるため、どのページで離脱が多いかを把握し、改善策を講じるための重要なデータとなります。

直帰率

直帰率とは、ユーザーが最初に訪れたWebページから他のページに移動することなく、そのままサイトを離脱した割合を示す指標です。

具体的には、ユーザーがそのページを訪問した後、他のページへの遷移がない場合にカウントされます。直帰率が高いページがあることは、ユーザーの期待にこたえられていない可能性や、コンテンツの質に問題があることを示唆します。

例えば、広告内容を見て訪問したユーザーが、実際には広告と異なる商品や情報が表示された場合などです。

直帰率が高い場合は、流入元やコンテンツの整合性を確認し、原因を特定することが重要です。また、改善策としては広告内容とランディングページの一致を図ることや、ユーザーのニーズに応じたコンテンツ提供が求められます。

リピート率

リピート率とは、一度Webサイトで購入した顧客が再度訪問し、再購入した割合を示す指標です。具体的には、一定期間内におけるリピート顧客数を、新規顧客数で割ったものとして計算されます。

新規顧客は購入までのハードルが高い傾向がありますが、一度購入したリピーターは、商品の購入へのハードルが低くなるため、リピート率を上げることで、リピーターの増加が期待できます。

リピート率を向上させるためには、メルマガ配信や特典提供など、顧客が再度訪れたくなる施策を実施することが効果的です。また、顧客満足度を高めるためのサービス改善も、重要です。

LTV（顧客生涯価値）

LTV(顧客生涯価値)とは、「Life Time Value」の略で、顧客が企業との関係を通じて生涯にわたってもたらす利益の総額を指します。これは、一度の取引だけでなく、継続的な購入による利益も含まれます。

LTVは以下の計算式で求めることができます。

LTV＝平均購買単価 × 購買頻度 × 継続購買期間

LTVの数値が高いほど、リピーターや、ロイヤルカスタマーが多く存在することを示唆します。

おすすめのECサイト分析の検証手法

ECサイト分析で、検証方法を効率良く行いたい場合は、以下の2つの検証方法を実施すると良いです。

これらはどちらもコンテンツや要素の違いを検証する手法ですが、目的や状況に応じて使い分けることが重要です。以下でそれぞれの手法について詳しく解説します。

A/Bテスト

A/Bテストとは、異なるデザインや要素を持つ2つのページ(AとB)を作成し、ランダムにユーザーに表示して、その効果を比較する検証手法です。この方法は、短期間で効率的に結果を得られるため、広く利用されています。

A/Bテストは、有効な検証結果が得られるように、一定期間継続して、複数回繰り返すのがおすすめです。

多変量テスト

多変量テストとは、複数の要素を同時に変更し、それらの組み合わせをすべて検証する手法です。

例えば、デザインA・BとキャッチコピーC・Dがある場合、「A・C」「A・D」「B・C」「B・D」のように組み合わせて各パターンを検証します。

A/Bテストと似ていますが、より多くの変数を比較できるため、各要素の効果を効率的に評価することが可能です。

関連記事：定性分析と定量分析とは？メリット・デメリットと組み合わせ方法などデータ分析について解説

まとめ

ECサイト分析を行うことでサイトの現状を把握でき、売り上げアップにつなげられる改善策を実施することが可能になります。サイト分析を行う際は、目的を明確に設定したり、仮説を洗い出したりといった基本手順に従うことで、効果的な分析が可能になるでしょう。また、手順だけでなく、「顧客のニーズの把握」・「各KPIの整理と検証」・「ゴールに近いページから改善」・「効果的な施策を他ページにも実施」の4つのポイントをおさえることも重要です。

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