かご落ち分析 カートに入れたのに買わなかった理由
データで可視化しCVRを改善する。

かご落ち分析で何が変わるのか

ECサイトでは、カートに商品を入れても購入に至らないユーザーが多数存在します。かご落ち分析を活用することで、これまで見えなかった離脱の実態をデータで把握し、効果的な改善施策を打てるようになります。

購入タイプ別のかご落ちフローを個別に比較分析

会員購入・ゲスト購入・新規会員登録では購入フローが異なるため、離脱が起きる画面や理由も異なります。かご落ち分析では3タイプのフローを個別に可視化することで、より精度の高い改善施策の立案が可能になります。

• MEMBER

  会員ログイン購入

  1. 01 カート確認
  2. 02 ログイン
  3. 03 配送先入力
  4. 04 支払い方法入力 ALERT
  5. 05 注文確認
  6. 06 購入完了

  主な離脱ポイント：支払い方法入力（カード情報入力の手間による離脱）

• GUEST

  ゲスト購入

  1. 01 カート確認
  2. 02 メールアドレス入力 ALERT
  3. 03 配送先入力 ALERT
  4. 04 支払い方法入力
  5. 05 注文確認
  6. 06 購入完了

  主な離脱ポイント：メールアドレス・配送先入力（フォーム入力の煩雑さ）

• NEW MEMBER

  新規会員登録購入

  1. 01 カート確認
  2. 02 会員登録 ALERT
  3. 03 メール認証
  4. 04 配送先入力
  5. 05 支払い方法入力
  6. 06 注文確認
  7. 07 購入完了

  主な離脱ポイント：会員登録画面（登録フローの手間による意欲低下）

分析できる購買フローの全ステップ

かご落ち分析は、カート投入から購入完了まですべての画面における遷移率と離脱率を追跡します。どの画面・どの操作で離脱が起きているかを一覧で把握し、改善の優先度を正確に判断できます。

1. STEP 01

   カート投入

   商品ページからカートへの遷移率を計測。商品説明・価格・画像の訴求力がカート投入率に与える影響を把握できる。

2. STEP 02

   カート確認画面

   カートに入れた後の離脱率を把握。商品点数・合計金額・送料表示が購入継続の意欲に影響しているかを分析できる。

3. STEP 03

   ログイン／会員登録

   会員ログイン・ゲスト購入・新規会員登録の分岐ごとに離脱率を分析。認証フローの最適化に直結するデータを取得できる。

4. STEP 04

   配送先入力

   住所入力フォームでの離脱を計測。オートフィルや入力補助の効果検証、フォーム項目の削減検討に活用できる。

5. STEP 05

   配送方法選択

   配送オプション・送料設定による離脱状況を把握。送料無料ラインや配送日時指定オプションの改善判断に役立てられる。

6. STEP 06

   支払い方法入力

   クレジットカード・コンビニ払い・代引きなど決済手段ごとの離脱傾向を分析。決済手段の追加や順序変更の根拠となるデータを得られる。

7. STEP 07

   注文確認画面

   最終確認ページでの離脱を計測。価格・送料の最終提示タイミングが離脱に影響しているかを把握し、表示内容の最適化に活かせる。

8. STEP 08

   購入完了

   購入完了率をフロー全体で総合評価。各ステップの改善インパクトを数値で把握し、次の施策優先順位の決定に活用できる。

かご落ち分析を活用した改善サイクル

かご落ち分析で得たデータは、単なる数値確認にとどまらず、継続的なCVR改善に活かすことができます。分析・課題特定・施策実行・効果検証のサイクルを回すことで、売上の安定的な拡大を実現します。

1. 01 ANALYZE

   データ確認

   かご落ち分析で各画面の遷移率・離脱率を確認。購入タイプ（会員・ゲスト）別のデータも含め、かご落ちの全体像を定期的に把握する。

2. 02 IDENTIFY

   課題特定

   遷移率が低い画面・離脱率が高いステップをピックアップ。会員・ゲスト別の傾向差から、タイプごとの課題箇所を明確にする。

3. 03 ACT

   施策実行

   入力フォームの短縮・UI改善・送料表示の見直し・決済手段の追加など、課題に応じた具体的な改善施策を実行する。

4. 04 VERIFY

   効果検証

   施策前後の遷移率・CVRを比較し、改善効果を定量的に検証。次サイクルの優先施策を決定し、継続的なCVR向上につなげる。