EC運営担当者必見！売上を伸ばすために知っておきたいサイト分析の基本と手法

目的の明確化

ただ漠然とデータをみるのではなく、目的や課題を明確化したうえで分析する必要があります。
たとえば、ランディングページとしての流入が多いが直帰率が高いページの回遊率を改善する、検索エンジン経由で多くのアクセスがあるがコンバージョンしていないページのCTAを見直すなど、目的と課題をはっきりさせましょう。
コンバージョン率の向上、流入の増加など、おおまかな目的でも問題ありませんが、具体的な目的や課題を掲げた方が分析に取り組みやすくなります。
とくに改善したいポイントを考えずにデータを見てしまうのは、もっとも効率の悪い分析方法です。課題を決めたうえでサイトの状態を確認するヘルスチェックに取り組むことをおすすめします。

仮説の洗い出し

次に、事実をもとに仮説を洗い出します。
たとえば、コンバージョン率が高いページがある場合、「さらに流入を増やせればコンバージョン数を増やせるのではないか」「コンバージョン率が低いページよりも情報量が充実しているからではないか」など、今後のアクションにつながる仮説をたてていきましょう。
この段階ではできるだけ多くの仮説を洗い出すことが大切です。

そして、あがった仮説を優先度順に整理します。
優先度の判断が難しいときは「売上に対するインパクトの大きさ」と「着手のしやすさ、リソースの余裕」でマトリックス図にまとめてみるとよいでしょう。
売上に対するインパクトがわかりにくい場合は、データとコンバージョンの距離を意識すべきです。
たとえば、集客に関連するデータよりもカート落ちに関連するデータの方がコンバージョンに近いといえます。

分析方法の定義

仮説を優先度順に並べられたら、仮説を検証するために必要なデータを把握します。どの数値がどう変われば目的を達成できるのかという観点から考えるとよいでしょう。
必要なデータが把握できれば適切な分析方法がわかります。
なお、目標数値の基準を設けておくと、主観ではなく客観的に検証結果がわかるようになります。

データ収集

分析方法を定義したあとは、それぞれの分析方法に則って実際にデータを収集します。
データの方法にはさまざまなものがあるため、データを収集する中でよりよい方法があれば、試してみるのも1つの手です。
また、方法によっては収集したデータが正確性に欠ける場合もあります。その場合はできるだけ正しい数値を割り出す方法がないか探ってみることも大切です。

分析していく

最後は収集したデータをもとに分析します。
ここで注意したいポイントは、1つのデータをみていても分析はできない点です。
データは比較することではじめて効果を発揮します。
データを比較する際に役立つのは、期間比較、目標比較、セグメント別比較の3つです。
期間比較とは、前月比や前年比などの定期的なタームで変化をみる方法や、日々の平均値と比べて異常値がないかチェックする方法を指します。
目標比較とは、目指すべき目標値と比較したり、競合他社との実績値と比較したりする方法です。
セグメント別比較とは、ユーザーを属性ごとに分類してデータを比較する方法です。ユーザー属性には、PCやスマートフォンなどのデバイス、新規顧客とリピーター、年代や世代などがあります。

KPIを設定する(SEO)

KPIとは、Key Performance Indicatorsの略称です。
日本語に訳すと「重要業績評価指標」となります。
端的にいえば最終的な目標を達成するための中間目標を指します。
たとえば、ECサイトの年間売上1,000万円を目指すとして、1年後に振り返るだけでは過程がわかりません。そこで週間や月間、四半期などのタームで達成度を確認するのがKPIの目的です。ECサイトにおけるKPIの設定では、ユーザー数、売上、コンバージョン率などの指標を用いるのが一般的です。

横軸で分析を行う

横軸の分析とは、競合サイトや関連サイトと比較することです。
横軸の分析は、自社サイトの強みや弱みを把握するうえで役立ちます。
また、競合他社に対してどう差別化を図るかを考える際にも効果的です。自社サイトにおける分析だけではなく、競合他社との比較も重要な指標になります。

時系列で分析を行う

時系列に沿った分析も、横軸の分析と並んで重要です。
小売業の場合、季節要因によって売上が左右する商品が多いため、前年比で比較するのが一般的です。
時系列による分析では、自社サイトの現在地を確認できます。ECサイトにおける成長フローでは成長フェーズ、成熟フェーズ、衰退フェーズなどがあります。
事業のフェーズに応じて適切な施策に取り組むことで、集客や販促につながるでしょう。

改善施策案を立てる

2種類の分析によって得られたデータから課題や改善点を洗い出し、具体的な施策を検討します。
たとえば、新規顧客の獲得を狙うのか、既存顧客のアップセルを狙うのかによってたてるべき施策は大きく異なります。そのため、目指すべきゴールを設定したうえで施策を考えることが大切です。

利益・売上高

ECサイトにおける売上高は、ユーザー数×コンバージョン率×客単価で算出できます。利益は売上高から支出を引いて算出します。
売上高が上がっても、それ以上に支出が増えていれば利益はマイナスです。

アクセス数

アクセス数とは、一定期間内にユーザーがアクセスした数を指します。
しかし、アクセス数にはいくつかの計測方法があるため、混同しないよう注意しましょう。
1つめはセッション数です。セッション数は一定期間内に1人のユーザーが複数回訪れたとしてもすべての回数をカウントします。
2つめはユニークユーザー数です。ユニークユーザー数は、一定期間内に1人のユーザーが複数回訪れたとしても1人とカウントします。
3つめはページビュー数です。ページビュー数は、Webページごとに1回とカウントします。たとえば、ECサイトにアクセスから3つの商品ページを閲覧した場合は3回です。

CVR（コンバージョンレート）

CVRとは、コンバージョン率を指します。CVRは、Webサイトを訪れたユーザーのうち、購入に至った割合です。
コンバージョン数÷ユーザー数、またはコンバージョン数÷セッション数で求められます。
ユーザー数とセッション数どちらを利用して算出しても問題ないですが、分析をする際に混同して比較しないよう事前に算出方法を統一しておくようにしましょう。

顧客単価

顧客単価とは、1人あたりの顧客が購入する金額です。
顧客単価を上げるための方法には、より高価な商品をおすすめするアップセルと、関連商品をおすすめするクロスセルがあります。

LTV（生涯顧客単価）

LTVとは、Life Time Valueの略称です。
生涯顧客単価とも呼ばれており、1人の顧客が生涯の間に費やす金額を指します。
リピーターを獲得することでLTVの向上につながります。

ユーザーセグメント

ユーザーセグメントとは、ユーザーをセグメンテーションするための要素です。
ユーザー属性とも呼ばれます。使用するデバイス、年齢、性別など、さまざまな要素があります。

離脱率

離脱率とは、あるページでWebサイトを離脱したユーザーの割合です。
離脱率はページ単位で示されます。
離脱率は、ページの離脱数÷ページのページビュー数×100で求められます。

直帰率

直帰率とは、1ページのみ閲覧して離脱したセッション数です。
1ページのみのセッション数÷すべてのセッション数で算出します。
ランディングページとして流入したページでコンバージョンに至った場合、直帰にカウントされるため、直帰率が高いことが必ずしも悪いわけではありません。

リピート率

リピート率とは、商品を購入した顧客のうち、再購入したユーザーの割合です。
リピート率を高めるには、顧客ロイヤルティを向上させる方法が効果的です。

顧客リスト数（会員数）

顧客リストとは、ECサイトにおける会員数を指します。
会員数を増やすとDMやメールなどでアプローチできる人数も増加します。

CPA

CPAとは、Cost Per Acquisitionの略称です。
コンバージョン1件あたりの広告費を指します。
Web広告においてもっとも重要な指標の1つです。
CPAが低い広告手段ほど、コストパフォーマンスの面で優れています。

ROAS

ROASとは、Return On Advertising Spendの略称です。
広告コストの回収率を指します。
売上高÷広告費用で算出されます。
Web広告においては、CPAと並んで重視したい項目です。

ROI

ROIとは、Return On Investmentの略称です。
投資額に対する利益の割合を指します。
利益÷投資コストで算出されます。
利益は、粗利、営業利益、販促費控除後利益など、いくつかのパターンがあるため、状況によって適切なものを選ぶことが大切です。

【無料】ECサイト分析ツール

無料の分析ツールには、GoogleアナリティクスやGoogleサーチコンソールなどがあります。
無料とはいえ、有料ツールにも劣らない機能を備えているツールもあるため、積極的に活用すべきです。
以下では、無料で利用できるECサイト分析ツールについて解説します。

Googleアナリティクス

Googleアナリティクスは、Webサイト内におけるユーザーの動きを記録できるツールです。
ユーザー数、セッション数、ページビュー数はもちろん、検索エンジンやSNS、広告などの流入元も特定できます。
そのほかにページごとのデータやコンバージョンまでの動きも追跡でき、万能なツールです。

Googleデータポータル

Googleデータポータルでは、アナリティクスや広告、サーチコンソールなど、Googleが提供するデータを一元管理できます。
連携したデータはシェアできるため、複数人でデータを管理するうえで便利です。ユーザーごとに異なる権限を付与することもできます。

Googleサーチコンソール

Googleサーチコンソールは、検索エンジンにおける掲載順位やクリック率を記録できるツールです。
SEO上の課題や改善点を見つけるうえで役立ちます。
基本的な分析は、アナリティクスとサーチコンソールでほぼ十分です。

User Local

User Localは、AIを駆使した分析に長けているツールです。
さまざまなソリューションを提供していますが、中でもヒートマップとテキストマイニング機能が有名です。
別途費用がかかる有料機能もあります。

Juicer（ジューサー）

Juicerは「ユーザーの顔が見える」をコンセプトとする分析ツールです。
実際のユーザーではありませんが、ペルソナ像として写真が表示される点が最大の特徴です。
ペルソナをイメージしやすくなるため、その後のサイト運営の指針を決めるうえで役立ちます。
ペルソナ分析だけでなく、ABテストやアクセスログ分析などの機能も無料で利用できます。

【有料】ECサイト分析ツール

基本的には無料の分析ツールで十分ですが、さらに発展した機能を求めるのであれば有料ツールを導入する手もあります。

以下では、有料のECサイト分析ツールについて解説します。

Mieruca

Mierucaは、SEOに関する課題を「見える化」するツールです。
SEO課題は重要度に応じて順位付けしたうえで提案されるため、最適な順序を把握できます。また、流入や問い合わせにつながるキーワードの提案、コンテンツ立案などの機能も備えています。

Ptengine

Ptengineは、直感的な操作でさまざまな角度からECサイトを分析できるツールです。
ユーザー体験の向上に力を入れており、UXの面から改善することが得意です。
外部の顧客データとも連携できるため、より細やかなを実現します。

AIアナリスト

AIアナリストとは、AIが自動でアクセス分析をしてくれるツールです。
AIアナリストとアナリティクスを連携するだけで、AIが独自のノウハウにもとづき、重要なポイントを絞りだします。
コンバージョンにつながりやすいポイントを優先的に対策できる点が魅力です。

Karte

Karteはユーザーのインサイト分析に長けているツールです。
ユーザーごとに異なるアクションや反応をすべて可視化します。
蓄積したデータは、個々のユーザーのニーズを把握したり、アクションにつながる施策を検討したりするために活用できるでしょう。

Nint（ニント）

Nintは、ECサイトにおける分析に特化したツールです。
日本と中国の主要ECモール7社のビッグデータを収集しており、市場の動向やトレンドを分析する独自ノウハウを構築しています。自社サイトだけでなく、市場全体のマクロ的な分析に力を入れたい方におすすめです。

LTV-lab

LTV-labは、顧客管理を得意とする分析ツールです。
購買履歴やリピート率などの顧客データを中心に分析し、最適な販促施策を割り出します。
自社の顧客データをソースとする分析がメインのため、ミクロ的な分析に適しています。