ECサイトにおけるアクセス解析の目的とは？役立つ指標・手法も紹介

アクセス解析は、ECサイトを運営していく上でも重要です。アクセス解析を行うことで現状の課題を把握でき、コンバージョン率改善に繋がります。この記事では、ECサイトにおけるアクセス解析の目的や必要な指標・手法などを解説します。

目次

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1. ECサイトのアクセス解析を行う目的とは
2. ECサイトのアクセス解析でわかること
3. ECサイトのアクセス解析の流れ
4. ECサイトで用いられるKPI
5. ECサイトの改善に役立つフレームワーク
6. まとめ

ECサイトのアクセス解析を行う目的とは

アクセス解析は、Webサイトへのユーザーのアクセス状況を示すデータを分析することです。どれだけのユーザーがサイトを訪れたのか、どうやってサイトに辿り着いたのか、どのページが人気があるか、どのページで離脱しているかなどがわかります。

ECサイトでは、この分析を通じて購買に至るまでの経路や商品ごとのアクセス履歴などが明らかになります。具体的には、以下のような目的でアクセス解析が行われます。

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サイトの課題を把握・分析する

ECサイトにおけるアクセス解析の主な目的は、サイトの課題を把握・分析し、それを解決するための手がかりを見つけることです。たとえば、特定のページで離脱率が高い場合、ユーザーがそこで迷ったり、興味を失ったりしている可能性があります。

このような課題を見つけ出すために、アクセス解析を行って該当ページの訪問数や滞在時間を把握し、ユーザーの行動を分析します。この分析を通じて、サイトの改善やユーザーエクスペリエンス向上につながる施策を見つけ出すことができます。

コンバージョン率を上げる

コンバージョン率とは、Webサイト訪問者が事業の成果となる行動（商品の購入・サービス登録・問い合わせなど）を行う割合を示します。ECサイトでの重要なコンバージョンは、商品を購入してもらうことです。

ECサイトの売上を増やすためには、顧客のニーズや行動を理解することが大切です。アクセス解析を通じて、どのような属性のユーザーが訪れているのか、どの商品の閲覧数が多いのか、どのページで購買に至る確率が高まるのかなどを把握できます。

定期的なアクセス解析により、顧客の動向や傾向を把握し、それに応じて効果的なマーケティング戦略を立てることが可能です。

ECサイトのアクセス解析でわかること

ECサイトのアクセス解析では、主に以下のようなデータが得られます。これらのデータを基に分析を行い、自社ECサイトの強みや弱み、現在の施策の効果など、現状を把握して改善を行うことができます。

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アクセス状況

アクセス解析によって、ECサイトにどの程度のアクセスがあるのか、あったのかを知ることができます。アクセス状況を把握できるデータとしては、以下のようなものが挙げられます。

1. アクセスしたユーザー数
2. ページの閲覧数（PV数）
3. ユーザーの訪問回数（セッション数）

これらを確認することで、今現在のECサイトの状況や、施策実行後のアクセス状況の推移を把握することができます。

ユーザーの属性

ユーザーの属性とは、ECサイトにアクセスしたユーザー自身の情報のことです。属性として、以下のような情報がわかります。

1. 性別
2. 年齢
3. アクセス時にいた場所
4. 使用したOSやデバイス

ユーザーの属性情報を把握することで、自社が想定するターゲット層がサイトに訪れているかや、サイトがユーザーにとって使いやすいものになっているかを確かめます。

それをもとに、コンテンツやプロモーションの戦略を練ったり、UI（ユーザーインターフェース）の最適化に繋げたりすることができます。

ユーザーの行動

アクセス解析を行えば、ユーザーがどのようにECサイトに辿り着いたのか、ECサイト内でどのような行動を取ったのかも見えてきます。

1. 流入元（検索・広告・他のWebサイト・SNSなど）
2. 閲覧したページやその順序
3. 滞在時間

ユーザーがECサイトにアクセスする直前から離脱するまでの行動経路を知ることで、どのようなマーケティング施策が効果的であるかなどを検討できます。

ECサイトのアクセス解析の流れ

アクセス解析を行う際は、以下で解説する基本的な流れに沿って行いましょう。適切な手順を踏むことで、データを効果的に役立てることができます。

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データの収集

ECサイトのアクセス解析は、サイト上のあらゆるデータを収集することから始まります。訪問者数、閲覧ページ数、滞在時間などのデータを収集するには、アクセス解析ツールを使用します。

アクセス解析ツールとは

アクセス解析ツール（アクセス分析ツール）とは、アクセス解析を行うためのツール、つまりWebサイトの訪問者情報や閲覧パターン、流入経路などのデータを収集するツールです。

Googleが提供している「Googleアナリティクス」などがその代表格ですが、その他にもさまざまなツールがあります。こうしたツールを使うことで、専門知識に乏しくてもデータをリアルタイムに分かりやすい形で取得することができます。

ツールによって取得できるデータの項目や分析方法、操作の仕方などが異なるため、複数のツールを比較して使いやすいものを導入しましょう。

参考：Googleアナリティクス

データの分析

データが収集できたら、それらを分析してECサイトの現状を把握します。複数のデータを掛け合わせ、多角的に分析することが重要です。

また、データ分析の際はKPI（Key Performance Indicator：重要業績評価指標）に則って行うと良いでしょう。あらかじめKPIを設定しておけば、改善策も見出しやすくなります。ECサイトで用いられるKPIについては、後ほど紹介します。

KPIとは

KPI（Key Performance Indicator）は日本語で「重要業績評価指標」を意味し、目標の達成度合いを計測するための指標です。最終目標に向けての各プロセスを評価するために用いられます。

KPIは数値で計測できる指標で、目標をどの程度達成できているかが数字で可視化されることで現状を評価しやすくなり、効率よく事業を成長させることができます。

改善施策の立案

データの分析結果をもとに、ECサイトを改善するための解決策を見つけます。問題点を解決するための仮説を立て、行うべき施策内容を決定します。

具体的には、ユーザーが求める情報やニーズに合わせたページの充実、サイト内の使いやすさの向上、購入や登録などに繋げるための導線整備などが挙げられます。

施策の実行

前段階で立てた仮説に基づいて、具体的な改善策を実行します。本格的に施策を適用する前に、A/Bテスト（異なる施策をテストして成果が出ているほうを採用する）などを活用するのも良いでしょう。

一度に大幅に変更を加えるのが難しい場合は、比較的容易に実行できる施策から少しずつ実現させる方法がおすすめです。

効果測定

最後に、行った施策がどれだけの成果をもたらしたのかを客観的に判断します。再度データの収集・分析を行い、施策実行前と比べてどれだけ変化したのかを確認します。これは、設定したKPIに基づいて測定することが重要です。

さらに、単に数値を見るだけでなく、数字の裏にあるユーザーの声にも耳を傾けることも重要です。データのみに頼らず、ユーザーのフィードバックや感想も考慮に入れることで、より総合的な判断ができます。

ECサイトで用いられるKPI

ここからは、ECサイトでよく用いられるKPIについて詳しく解説します。これを参考に、自社ECサイトで重視したいKPIを設定してみましょう。

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利益率（利益÷売上）

利益率は、ビジネスが得た利益の割合を示す指標です。ECサイトの場合、販売された商品や提供されたサービスから得られた利益と、それにかかったコストや費用との比率を表します。

このKPIは、ビジネスがどれだけ効率的に利益を生み出しているかを測る重要な尺度です。高い利益率は、収益性が高く、コストを適切に管理できていることを示します。

売上高（来訪者数×コンバージョン率×顧客単価）

売上高は、ECサイトが特定期間内にどれだけの収益を上げたかを示す指標で、ECサイトが商品やサービスをどれだけ販売し、それによってどれだけの収益を得たかを表します。

売上高が低い場合、データ分析を通じて売上が低い要因を見極め、それに対する仮説を立てます。売上高が低い問題を解決するために、データに基づいた戦略的な改善を行い、その効果をA/Bテストなどを通じて確認し、継続的な改善を行うことが重要です。

PV数・セッション数

アクセス解析で明らかになるPV数やセッション数がそのままKPIに用いられることもあります。PV数はページが閲覧された回数、ユーザーがサイトに訪れた回数です。

たとえば、10ユーザーがそれぞれ10ページ閲覧した場合や、1ユーザーが100ページ見た場合は、PV数は100です。セッションはユーザーがサイトにアクセスしてから離脱するまでを指すので、1ユーザーが1日に2回アクセスした場合は、その日のセッション数は2です。

Pv数やセッション数が多い場合、サイトが注目を集めており、商品やサービスに対する関心が高いことを意味します。しかし、これだけを見て成功を判断するのは難しいです。

多くの訪問があっても、それが購入やコンバージョンに繋がらないこともあるためです。これらの指標を評価する際は、他のKPIと組み合わせて分析することが重要です。

コンバージョン率（購入者数÷来訪者数）

コンバージョン率は、ECサイトに訪れた人の中で、実際に購入やその他の成果となる行動に至った人の割合を示す指標です。たとえば、ECサイトに1000人訪れて、そのうち50人が商品を購入した場合、コンバージョン率は5％になります。

高いコンバージョン率は、サイトが訪問者にとって魅力的で使いやすいことを示します。一方、コンバージョン率が低いと、顧客がサイトで求めているものを見つけにくい、購入方法が複雑、または情報が不足しているなどの可能性があります。

コンバージョン率が低い場合、サイト上でのユーザーの動きや行動を分析し、改善点を見つけ出すことが重要です。

顧客単価（売上高÷売上件数）

顧客単価は、1人の顧客がECサイトで購買する際に支払う平均金額を示す数値で、その顧客が1回の購買でいくら使ったかを示します。これはECサイトの収益性を理解する上で重要な情報です。

顧客単価が高いほど、顧客1人ひとりからより多くの利益を獲得していることを意味します。顧客単価の向上は、売上を伸ばすために重要です。

顧客生涯価値（平均購買単価×購買頻度×継続購買期間）

顧客生涯価値は、顧客が企業との関係を持ち続ける期間において、企業に対してどれだけの利益をもたらすかを算出する指標です。

これは、その顧客が始めて取引を開始した瞬間から、最終的にその関係が終わるまでの期間に企業が得るであろう収益を示します。この指標は一度の取引だけでなく、その顧客が将来的に行うであろう取引全体を見据えたものです。

この価値を高めることは、リピート購入の促進やサービスの継続利用を促進することを意味し、顧客ロイヤルティの向上につながります。

回遊率（PV数÷セッション数）

回遊率は、1回のWebサイト訪問中にユーザーがどれだけのページを閲覧したかを示す指標です。たとえば、2回のアクセス（セッション）で合計10ページを閲覧した場合、回遊率は5となります。

この数値が低いと、ユーザーがサイト内で興味を持てるコンテンツや情報を見つけられていないことを示します。

ECサイトで回遊率が低い場合、ユーザーがサイト内で迷子になっていたり、興味を持ったコンテンツが不明確だったりする可能性があり、サイトのナビゲーションやコンテンツ構成の改善が必要になるでしょう。

直帰率（1ページのセッション数÷全セッション数）

直帰率は、ECサイトに訪れたユーザーが、最初のページでサイトから離れる割合を示す指標です。つまり、他のページを見ずにサイトを離れた割合を示します。平均的なECサイトでは、直帰率が20%から45%の間と言われています。

この数値が高い場合、訪問者が最初のページでサイトを離れてしまう原因が何かを理解する必要があります。顧客が求める情報がない、サイトが見にくいなど、ECサイトに問題がある可能性が高いです。

ユーザーが最初のページから他のページに移動しやすくするためには、情報の充実や使いやすいデザイン、分かりやすいナビゲーションなどの改善を行いましょう。

離脱率（ページの離脱数 ÷ ページのPV数 × 100）

離脱率はECサイトに訪れたユーザーのうち、サイトを離れてしまった割合を表す指標です。直帰率とは異なり、何ページか閲覧してから離れた場合も離脱率に含まれます。

あるページでこの数値が高い場合、ユーザーがそれ以上の回遊をやめてサイトを離れていることを示しています。リンク切れなどの問題がないか、他のページへの導線が適切に敷かれているかなど、ユーザーの体験を改善する取り組みを行いましょう。

カゴ落ち率（購入せずに離脱した人数 ÷ カートに商品を入れた人数）

カゴ落ち率は、ECサイトにおいて、ユーザーが購入手続きの途中で離脱する割合を示します。つまり、商品をカートに追加したり、購入手続きを始めた段階から実際に購入が完了したりする手続きまでの過程で、離脱する確率を指します。

ECサイトでのカゴ落ち率が高い場合、ページが読み込みにくいことや、セキュリティ面に不安を感じさせるといった要因が考えられます。改善策としては、シンプルな支払い手続きや情報入力画面を提供し、不要な入力項目を削減することが挙げられます。

ECサイトの改善に役立つフレームワーク

EDサイトの改善を図る際は、以上のようなKPIをもとにした分析の他に、以下のようなフレームワークも用いると効果的です。フレームワークを活用することで、効率的に改善を行えたり、ユーザーのニーズを理解しやすくなったりします。

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OODA

OODA（Observe・Orient・Decide・Act）は、行動や判断を迅速かつ効果的に行うためのフレームワークです。この考え方は、ECサイトの分析にも活用できます。

まず、「Observe（観察）」では、ユーザーの行動やサイト上の動きを詳しく見てデータを収集します。次に「Orient（状況把握）」では、収集したデータを整理し、ユーザーがどのような状況にあるのか、何を求めているのかを把握します。

そして「Decide（意思決定）」では、得られた情報をもとに具体的な施策を立案し、問題点を解決するための方向性を決めます。最後に「Act（行動）」で、立案した施策を実行し、サイトを改善・最適化します。

このフレームワークは、ECサイトの問題点を早期に発見し、改善するために役立ちます。観察から行動までのサイクルを迅速に回すことで、サイトの改善を効果的かつ効率的に行えるのです。

AIDMA

AIDMA（Attention・Interest・Desire・Memory・Action）はECサイト分析において、顧客の購買行動をモデル化し、そのプロセスを理解するために役立ちます。

まず、「Attention（注意を引く）」では、ユーザーがサイトに注目するポイントを把握し、興味を引く要素を特定します。

「Interest（興味を持たせる）」と「Desire（欲求を喚起する）」では、ユーザーの関心を引き、購買欲求を喚起するコンテンツや情報を提供することが重要です。

そして、「Memory（記憶に残す）」では、顧客に残るような印象的な体験を提供します。最後に「Action（行動を起こさせる）」では、実際の購買行動に繋げる施策を考えます。

このフレームワークを活用することで、顧客が行動に移しやすい環境を作ることができます。

AISAS

AISAS（Attention・Interest・Search・Action・Share）は、消費者の行動を５つのステップに分けて捉えたフレームワークです。

「Attention（注意）」では、広告やコンテンツを通して消費者が商品やサービスを認知し、次に「Interest（興味）」では、その商品やサービスに対する興味を持ちます。

そして「Search（検索）」では、ユーザーが情報を探し始め、製品やサービスについて詳しく知り、「Action（行動）」では、実際に購入や契約などの行動に移ります。

最後に「Share（共有）」では、購入や体験後、満足度が高い場合にはSNSなどを通じて情報を共有することがあります。

ECサイトでもそれぞれのステップに合わせた施策を行うことで、効果的なマーケティングを行うことができます。

カスタマージャーニー

カスタマージャーニーは、顧客が商品やサービスを認識してから購入するまでの過程を可視化したフレームワークです。このフレームワークは顧客分析に役立ち、消費者の心理や行動を理解しやすくなります。

カスタマージャーニーマップを用いると、消費者がどのようなステップを経て商品に出会い、購入まで至るのかがよくわかります。これを利用することで、顧客心理がどの段階でどう変化するかや、どのようなニーズを持っているのかが明らかになります。

まとめ

アクセス解析は、Webサイトにおけるユーザーの個人情報や行動データを収集し、そのデータから顧客をより深く理解することができるものです。ECサイトでもアクセス解析は重要で、最終的な目標である売上向上に貢献します。

解析結果から具体的な問題点や課題を特定し、その解決策や改善点を見つけ出すことで、サイトの効果的な運営や顧客満足度向上につなげることができます。アクセス解析ツールの導入は、このプロセスを効果的に行うために非常におすすめです。

アクセス解析ツールの導入によって、より具体的な施策や戦略を立て、ECサイトの成長やビジネスの発展につながる道筋を作ることが可能となるでしょう。