ECサイトの分析方法は？売上アップに向けたデータ活用の手順や成功事例を解説！

ECサイトの売上を効率的に伸ばしていくには、収集したデータに基づきサイトを改善したりマーケティング施策に活かしたりすることが大切です。

 

しかし、
「ECサイトにおける分析とは？」
「EC分析で追うべき指標とは？」
「ECサイト分析の手順・方法は？」
といった疑問をお持ちの方もいらっしゃるのではないでしょうか。

 

本記事では、EC分析の概要や主な指標、基本的な手順について紹介します。

 

EC分析に強いカートシステムや導入事例も紹介しているので、ぜひ参考にしてみてください。

 

EC分析の意味と主な手法

EC分析とは、ECサイトの運営において、ユーザーの行動や属性、売上に関するデータなどを収集・解析するプロセスです。

 

売上アップや顧客満足度の向上、施策パフォーマンスの最適化など、ECサイトのパフォーマンス改善につなげることがEC分析の目的です。

 

主なEC分析の手法としては、
・アクセス解析
・コンバージョン分析
・ヒートマップ分析
・A/Bテスト
・セグメンテーション分析
・競合分析
などが挙げられます。

 

EC分析を行わない場合、主観的な印象や直感に頼ったECサイト運営に陥りやすく、ECサイトの売り上げを伸ばしていくのが難しくなります。

 

効率よく売り上げを伸ばし、顧客に愛されるECサイトに成長させるためにも、ECサイトの分析に取り組み、データに基づくECサイト運営を行うことが重要です。

ECサイトの分析で確認すべき主要指標

 

次に、EC分析で確認すべき主要指標を見ていきましょう。

売上高

売上高は、ECサイトのパフォーマンスを直接的に示す指標です。

 

売上高を分析することで、サイト全体のパフォーマンスや時期ごとの変動などを把握することができます。

コンバージョン率（CVR）

コンバージョン率（CVR）は、サイトを訪れたユーザーのうち、実際に商品の購入や問い合わせなどのアクションに至ったユーザーの割合を示します。

 

コンバージョン率を高めるには、購入プロセスやUI/UXの見直し・改善が重要になります。

顧客単価

顧客単価は、顧客1人が1回の購入で支払う平均金額を示す指標です。

 

顧客単価を引き上げるには、クロスセル・アップセルの施策が有効です。

リピート率

リピート率とは、新規顧客のうちリピーターになった顧客の割合を示す指標です。

 

リピート率を高めるには、顧客満足度を高めるための施策が重要であり、購入後のアフターケア・サポートや、会員制度・特典制度の充実などが有効です。

 

※関連記事： ECサイトの「リピート購入」を増やすには？リピーター獲得に効果的な施策や推進事例をご紹介！

カート放棄率（カゴ落ち率）

カート放棄率（カゴ落ち率）とは、商品をカートに入れたものの、購入に至らなかった割合を表す指標です。

 

カート放棄率を改善するには、購入プロセスの簡易化や決済方法の充実、カゴ落ちメールの配信といった対策が有効です。

セッション数

セッション数は、ユーザーがECサイトに訪問した回数を示す指標です。

 

セッション数を増やしていくには、SEO施策やWeb広告の出稿などが効果的です。

直帰率

直帰率は、ECサイトを訪れたユーザーが、サイト内の他のページに移動することなく離脱した割合を示します。

 

直帰率を下げるには、ファーストビューの改善やページ内コンテンツの見直し、サイト導線の再設計などが有効です。

離脱率

離脱率は、そのページを含む一連のサイト訪問のうち、そのページを最後に離脱した割合を表す指標です。

 

離脱率を下げるには、ユーザーのニーズに応えるコンテンツを充実させたり、他ページへの導線を見直したりといった対策が効果的です。

ECサイト分析の手順・流れ

 

次に、ECサイトを分析する際の大まかな手順・手法を見ていきましょう。

目的・課題の明確化

まずは、EC分析の目的や解決したい課題を明確にします。たとえば、カート放棄率（カゴ落ち率）の低下や顧客単価の向上など、できるだけ具体的に目標を設定するのがポイントです。

 

課題や目的を明確にすることで、集めるべきデータや注目すべき指標などが見えてくるでしょう。

データの収集

次に、設定した目的を果たすために必要なデータを収集します。

 

たとえば、利用しているカートシステムに蓄積された購買データや顧客データ、Google アナリティクス（GA4）などのアクセス解析ツールのデータなどです。

 

また、ユーザーアンケートやインタビューなどを実施し、生きた意見を収集するのも一策です。

データの整理と可視化

次に、収集したデータを整理し、可視化します。

 

収集したデータは、そのままでは活用できないものや、欠損値・異常値が含まれる場合があります。活用可能な状態にデータを加工したり、不要なデータを除去・処理した後、グラフやチャートなどを用いて視覚化しましょう。

データ分析

整理・可視化したデータを基に分析を行います。

 

データ分析の基本は「比較」であり、たとえば「期間ごとの比較」や「目標との比較」、「セグメントごとの比較」などがあります。

分析結果の解釈と施策立案

分析結果を解釈し、実施する施策を立案します。

 

たとえば、コンバージョンまでのプロセスのなかでボトルネックになっている工程があれば、当該工程を改善する必要があります。ページ内コンテンツの充実や導線設計の改善、入力フォームの最適化（EFO）など、分析で得られた課題を解消する施策を検討しましょう。

施策実行と効果検証

立案した施策を実行し、その効果を検証します。

 

実施前と比較してどのように変わったか、設定した目標は達成できたかなどを確認し、次のアクションへとつなげます。

継続的な改善

EC分析は一度だけでなく継続的に行うことが大切です。

 

定期的にデータを収集・分析してPDCAを回していくことで、ECサイトの持続的な成長につなげることが可能です。

AIとデータ基盤で「分析」を「確実な成果」に変える「メルカート」

ECサイトの売上を伸ばすためには、日々のデータを正確に把握し、迅速に改善施策へ繋げることが不可欠です。しかし、データの収集や整理に追われ、本来重要な「分析と判断」に時間を割けないケースも少なくありません。株式会社メルカート（mercart, Inc.）が開発・運営する国産SaaS型クラウドECプラットフォーム「メルカート」は、最新のテクノロジーでこの課題を解決します。

 

AIが膨大なデータを整理し、注目すべき指標を可視化

メルカートの最大の特徴は、日本初（※1）の「AIエージェント一体型DWH（データウェアハウス）基盤」を標準搭載している点です。EC・実店舗・モール・広告・CRMなど事業に関わるあらゆるデータをDWH基盤に一元統合し、AIエージェントが自動で整理。「今、どの指標に課題があるか」「次にどの施策を打つべきか」を判断するための客観的な材料を可視化します。SQLやBIツールの知識がなくても、データに基づいた的確な意思決定が可能になります。

メルカートのAI・データ分析機能を詳しく見る

 

分析結果を即座に形にする運用支援体制

分析で得られた課題をすぐにサイト改善やプロモーションへ反映できる環境もメルカートの強みです。使いやすい管理画面に加え、専任スタッフによる無料の伴走サポートを活用することで、CRM施策の実行やコンテンツ制作までをスピーディーに進められます。リンガーフーズ株式会社では、メルカート導入後にかご落ち分析などのデータ活用を強化し、単月売上昨年対比215%を達成。サポート満足度97%、導入後平均売上成長率480%という実績が、この伴走体制の質を裏付けています。

メルカートのサポート体制を詳しく見る

 

※1：当社調べ（2025年時点）。EC・CRM・MA・分析を統合したDWHにAIエージェントを一体化し、分析から施策実行までをワンプラットフォームで完結する国産クラウドECとして、国内初の実装。

 

「メルカート」によるECサイト構築・リニューアル事例

最後に、「メルカート」を採用してEC分析を強化した事例をご紹介します。

重視したのは“スピード感”と“データ分析”（AGCテクノグラス）

耐熱ガラスの食器ブランド「iwaki」を展開するAGCテクノグラス株式会社は、メルカートを採用してECサイトの内製運用をスタートしました。

 

同社では従来、「iwaki」のブランドサイト運営に加え、ECモールへと出店していました。しかし、旧ブランドサイトはスマートフォンに未対応であり、自社でサイト更新を行うこともできない状態でした。

 

そこで同社は、iwakiブランドの魅力を発信していくとともに、情報収集力を高めてマーケティングを強化していくため、自社ECサイトの構築に向け動き出すこととなりました。

 

カート選定の結果、スピード感をもってサイト運営ができる点や、データ収集・分析に強くPDCAを回していける点を評価し、「メルカート」の採用を決定。自社ECの運用経験がほとんどない同社にとって、コンサルティングやサポートが充実している点も決め手となりました。

 

「メルカート」でのECサイト構築後、サイト更新のハードルが大幅に下がり、スピード感のあるECサイト運営が可能に。さらに、ECサイトで得られたデータの分析や施策立案が可能になるなど、データドリブンな活動の定着に手応えを得ています。

 

AGCテクノグラス株式会社のメルカート導入事例をもっと見る

顧客分析を強化し215％の売上アップを達成（リンガーフーズ）

リンガーハットグループの外販事業を担うリンガーフーズ株式会社は、「メルカート」を導入してECサイトをリニューアルオープンしました。

 

かねてよりECサイトを運営してきた同社ですが、当時利用していたECカートは各種施策を実行する機能が備わっておらず、ただ商品を販売するだけにとどまっている状況でした。そうしたなか、旧カートシステムのサービス終了が決まり、ECサイトのリニューアルに向けて動き出すことに。

 

カート選定においては、さまざまな施策を実施できる機能性を重視。社内DXチームから紹介された「メルカート」であれば操作性・機能性ともに優れていると判断し、導入を決めました。

 

「メルカート」によるリニューアル後、CRM機能を活用して顧客分析を強化。かご落ち分析などに取り組み、さまざまなデータに基づく施策を立案・実行することが可能に。また、直感的なUIでユーザー管理や受注業務、商品管理などの業務が効率化され、単月の売上昨年対比が最大215%に達するなど大幅な売上アップにつながっています。

 

リンガーフーズ株式会社のメルカート導入事例をもっと見る

まとめ

今回は、ECサイト分析について解説しました。

 

ECサイトのパフォーマンスを改善し売上アップにつなげていくには、収集したデータを分析・活用していくことが不可欠です。

 

記事内でもご紹介した通り、「メルカート」は分析から施策の立案・実行までを簡単に行うことができ、ECサイト運営のノウハウやリソースに不安がある方でも安心して売上アップを目指すことが可能です。

 

データ活用・分析に強いECサイトの構築・リニューアルを検討中の方は、ぜひお気軽にお問い合わせください。

FAQ（よくある質問）

Q：ECサイトの分析で最初に確認すべき指標は何ですか？
A：売上高・コンバージョン率（CVR）・客単価・セッション数の4つが基本です。メルカートのAIエージェント一体型DWH基盤では、これらの主要指標をAIが自動で整理・可視化するため、担当者は分析と施策立案に集中できます。

 

Q：ECサイトの分析はどのような手順で進めるのが効果的ですか？
A：①目的・課題の明確化、②データ収集、③整理・可視化、④分析、⑤施策立案、⑥実行・検証のサイクルを継続的に回すことが重要です。メルカートはこのプロセスをワンプラットフォームで完結でき、専任サポートが各ステップに伴走します。

 

Q：EC分析にAIを活用するとどのようなメリットがありますか？
A：過去データの集計だけでなく、離脱しそうな顧客の予測や購入可能性の高い商品特定など、先手の施策立案が可能になります。メルカートのAIエージェントは蓄積されたファーストパーティデータを解析し、EC担当者のデータドリブンな意思決定を支援します。