ECサイトのアナリティクス数値改善で売上が伸びない理由と購買を促す3つの分析設計とは
福岡ECサイト株式会社
代表 鳥井 敏史
福岡ECサイト株式会社 代表 鳥井 敏史
ECサイト制作・AI検索対策の実務コンサルタント。15年以上にわたりECサイトの売上構造改善と集客設計を支援。売上改善・集客改善の実務支援を中心に企業のECサイト構造の再設計を行う。
専門分野
ECサイト制作 ECサイトリニューアル AI検索対策 SEO / コンテンツ設計ECサイト改善の主な実績
この記事の監修
福岡ECサイト株式会社 代表 鳥井 敏史
Googleアナリティクス4で数値が改善されても売上が伸びない理由
Googleアナリティクス4で数値は改善しても、売上が伸びないのは分析の対象が間違っているからです。
ECサイトを運営していると、Googleアナリティクス4で「セッション数が増えた」「ページビューが上がった」「滞在時間が長くなった」という報告を受けます。
数字だけ見れば改善しているはずなのに、売上は伸びていない。多くの企業が経験する課題です。
実はこの現象は、分析の対象が間違っているために起きています。ここ、多くの企業が見落としがちなポイントです。Googleアナリティクス4で追える数値と、ECサイトの売上を生み出す構造は別物だからです。
Googleアナリティクス4の数値改善と売上成長が一致しない理由とは何か
Googleアナリティクス4は「サイト訪問後の行動」を計測するが、売上は「購買決定」で決まるため、両者に違いが生まれます。
Googleアナリティクス4は「サイト訪問後の行動」を計測します。ページビュー、セッション、滞在時間、スクロール率といったユーザー行動のデータです。
これらは「ユーザーがサイト内で何をしているか」を教えてくれます。でも重要なのはここからです。
しかし売上は、訪問後の行動だけでは決まりません。商品を購入する意思決定には、以下の3つの層があります。
- 集客層：どのユーザーが来るのか
- 導線層：サイト内でどの商品にたどり着くのか
- 購買層：その商品をなぜ購入するのか
Googleアナリティクス4は導線層の一部しか見えません。集客層の質（本当に購買意欲があるユーザーか）と購買層の深さ（商品への信頼度）は、Googleアナリティクス4だけでは判断できないのです。
つまり、Googleアナリティクス4の数値改善は「ユーザーの行動が変わった」ことを示していますが、「購買決定が変わった」ことを示していないということです。
Googleアナリティクス4で改善できる指標と売上に直結しない指標は何か
売上に直結する指標は購買決定に関わるもの、直結しない指標は行動量を示すものです。
売上に直結する指標は、ユーザーの購買決定に関わるものです。具体的には、コンバージョンレート（CVR）、購買ユーザーあたりの平均単価、リピート購買率です。
これらはGoogleアナリティクス4でも計測できますが、Googleアナリティクス4だけの機能では十分ではありません。
売上に直結しない指標は、ユーザーの行動量を示すものです。セッション数が増える、ページビューが増える、滞在時間が長くなるといったことです。
これらは「より多くのユーザーがサイトに来ている」「ユーザーがサイト内をより多く見ている」ことを示していますが、その人たちが「購買に至っているか」とは別です。
実際の現場では、こうしたことが起きています。これ、意外と気づきにくいんです。セッション数が10倍に増えても、CVRが0.5%から0.3%に下がれば、購買数は減少します。滞在時間が2倍に増えても、カート追加率が20%から5%に低下すれば、売上は伸びません。
多くの企業は「アナリティクスの数値が改善した＝サイトが良くなった」と判断してしまいます。しかし本当に見るべきは、その改善が購買行動につながっているかどうかなのです。
Googleアナリティクス4で見落とされやすい購買関連指標
Googleアナリティクス4で計測できるものの、見落とされやすい購買関連指標があります。これらを理解することで、売上との関連性が見えてきます。
- コンバージョン率：訪問者数に対する購買者の割合・目安は1～3%
- カート追加率：商品ページ訪問者のうち、カートに入れた割合・目安は10～20%
- カート放棄率：カートに入れたが購買しなかった割合・目安は60～75%
- 購買ユーザーあたりの平均単価：1人あたりいくら購買したか・業界平均を超えているか
- リピート率：購買者のうち、2回目以上購買した割合・目安は15～25%
これらの指標がGoogleアナリティクス4に正しく設定されていないと、セッション数やページビューは改善していても、購買行動の変化に気づけません。福岡ECサイト株式会社が支援する企業の多くは、この「計測設定の甘さ」が原因で、正しい分析ができていないケースがあります。
セッション数が増えるのに購買数が増えない理由
セッション数が増えても購買数が増えないケースは、集客の質の低下を示しています。より多くのユーザーが来ているのに、購買に至る人の割合が減っているということです。
これはGoogleアナリティクス4の「全ユーザー」という指標では見えません。セッション数が10倍に増えたという報告を受けても、購買に至ったユーザーの数は変わらないか、むしろ減っているかもしれません。
実際の事例では、広告配信を拡大したことで、セッション数は3倍に増えたのに、コンバージョン数は1.2倍にしか増えなかった企業がありました。つまり購買意欲の低いユーザーが大量に流入していたのです。
ECサイトの売上構造を見える化する分析設計とは何か
売上構造を見える化する分析設計とは、Googleアナリティクス4のデータから「購買に至った人」と「購買に至らなかった人」の差を見つける手法です。
Googleアナリティクス4の基本的な数値は、ユーザーの行動フロー（サイト内の動き）を示しています。
一方、売上構造を見える化する分析設計では、そのフロー内の「購買に至った人」と「購買に至らなかった人」の差を見ます。
つまり、「どのユーザーが」「どのステップで」「何を理由に」購買を決めているのかを、データから読み取る設計です。
つまり、分析設計は以下の3つのレイヤーに分けて、それぞれデータを整理することです。
- 集客分析：どの施策から来たユーザーが、実際に購買に至っているのか
- 導線分析：どの商品ページで、購買率が高いのか低いのか
- 購買分析：購買に至ったユーザーとそうでないユーザーで、どの行動が異なるのか
これらの3つのレイヤーを同時に分析することで、初めて「売上を伸ばすために何をすべきか」が見えるのです。
Googleアナリティクス4の分析設計の3つの層
ECサイトの売上を伸ばすために必要な分析設計は、集客・導線・購買の3つの層に分かれています。
各層で見るべき指標と判断基準が異なります。
第1層：集客分析・どの経路から来たユーザーが購買しているのか
集客分析とは、「ユーザーがどこから来たのか」と「その人が購買したのか」を紐付ける分析です。Googleアナリティクス4の「参照元/メディア」や「キャンペーン」といったディメンションを活用します。
多くの企業は「セッション数が多い経路が優秀」と判断してしまいます。しかし本当に見るべきは、「各経路からのコンバージョン率」です。
例えば、Google有料検索からは100セッション来ていてCVRが3%の場合、3件の購買です。一方、SNS広告からは500セッション来ていてCVRが0.5%の場合、2.5件の購買です。セッション数は5倍違いますが、購買数は逆転しています。
Googleアナリティクス4で集客分析をする際の判断基準は以下の通りです。
- CVR2%以上：その経路から来たユーザーは購買意欲が高い・予算を増やすべき
- CVR1～2%：業界平均水準・最適化の余地あり
- CVR1%未満：その経路から来たユーザーは購買意欲が低い・見直しが必要
福岡ECサイト株式会社が支援した企業では、Google有料検索とSNS広告のCVRを比較したところ、3倍の差がありました。それまで「セッション数が多いから」という理由でSNS広告に予算を投じていたのですが、実際の購買効率は有料検索の方が高かったのです。
集客分析を正しく行うことで、限られた広告予算をより効果的に配分できるようになります。
第2層：導線分析・どの商品ページが購買につながるのか
導線分析とは、「ユーザーがどのページを見たのか」と「その結果購買に至ったのか」を紐付ける分析です。Googleアナリティクス4の「ページ」や「イベント」といったディメンションを活用します。
導線分析の目的は、「どのページの構成が購買を促しているのか」を見つけることです。すべてのページが同じくらいの購買率を生み出しているわけではありません。あるページはCVRが高く、別のページはCVRが低い。その差はなぜ生まれているのか、を分析します。
例えば、あるECサイトでは商品A、B、Cがあったとします。すべて同じカテゴリで、同じような価格帯です。Googleアナリティクス4で見ると、商品Aのページは月間10,000PVでCVR2.5%、商品Bは月間8,000PVでCVR0.8%です。
セッション数だけを見れば、商品Aの方が優秀です。しかし購買数で見ると、商品Aは250件、商品Bは64件です。商品Aの購買数は約4倍高いのです。
この差が何から生まれているのかを調べるのが導線分析です。商品Aのページには、何か購買を促す要素（商品説明、レビュー、比較表、実績など）があるのかもしれません。または、商品Aのページにたどり着くまでの導線がより自然（購買意欲が高いユーザーを連れてくる）のかもしれません。
導線分析の判断基準は、自社の業界水準とのズレを見ることです。
- 商品ページのCVR2%以上：その商品ページの構成は購買を促している
- 商品ページのCVR1%以下：改善が必要・同じカテゴリの他商品と比較してなぜ差があるのかを調査すべき
- 商品ページのカート追加率10%未満：商品紹介が不十分・ベネフィット訴求を強化すべき
多くの企業は「全ページの平均CVR」だけを見ています。しかし売上を伸ばすには、「高CVRのページを増やす」という考え方が必要です。
第3層：購買分析・購買に至ったユーザーとそうでないユーザーの行動差分は何か
購買分析とは、「購買に至ったユーザー」と「購買に至らなかったユーザー」の行動を比較し、何が差を生み出しているのかを見つける分析です。Googleアナリティクス4の「コンバージョンユーザー」と「非コンバージョンユーザー」のセグメント比較を活用します。
この分析は、Googleアナリティクス4だけでは完全には実現できないため、Google Analyticsの「カスタムレポート」や「探索」機能を使って、独自に設定する必要があります。
購買分析で見るべき視点は以下の通りです。
- 購買ユーザーは、非購買ユーザーに比べて何ページ多く見ているか
- 購買ユーザーは、どのページに立ち寄っているのか
- 購買ユーザーが平均滞在時間は何秒か・非購買ユーザーとの差は
- 購買に至る前に、どのイベント（ボタンクリック、スクロール、画像クリックなど）が発生しているか
例えば、ある企業の分析では、購買に至ったユーザーは平均して5ページを見ていたのに対し、購買に至らなかったユーザーは平均2ページしか見ていませんでした。
さらに詳しく分析すると、購買ユーザーの多くが「レビューページ」「比較表ページ」「実績ページ」を訪問していました。つまり、購買を決定する前に「信頼」を確認するページを見ているのです。
この知見から、企業は非購買ユーザーを購買に導くために、商品ページからレビューページへのリンクを目立たせる改善を行いました。シンプルな改善でしたが、効果は大きく出ました。結果、CVRは0.9%から1.4%に改善しました。
購買分析の判断基準は以下の通りです。
- 購買ユーザーの平均ページ数が3ページ以上：信頼情報を見た上で購買している
- 購買ユーザーの平均ページ数が1～2ページ：衝動購買が多い・リピート率が低い可能性
- 購買ユーザーと非購買ユーザーのページ数差が2ページ以上：情報補足により購買を促せる可能性
つまり、購買分析で重要なのは「購買ユーザーが通るルート（パスウェイ）」を見つけることです。そのルートを、非購買ユーザーも通すように導線を設計することで、購買率が改善します。
Googleアナリティクス4の分析設計でよくある失敗例
Googleアナリティクス4を導入したものの、売上改善につながらない企業には共通のパターンがあります。2つの典型的な失敗例を紹介します。
失敗例1：セッション数とCVRを同じグラフで見ている
多くの企業は、Googleアナリティクス4のダッシュボードに「セッション数」と「コンバージョン数」を並べて表示しています。この見方は、実はデータを誤解させます。
なぜなら、セッション数が増えても、CVRが低下していれば購買数は減る可能性があるからです。逆に、セッション数が減少しても、CVRが大幅に上昇すれば購買数は増える可能性があります。
正しい分析は「セッション数×CVR＝購買数」という掛け算の関係を理解し、各要素を独立して改善することです。福岡ECサイト株式会社が支援した企業では、セッション数の増加に力を入れていたため、CVR改善を見落としていました。その結果、広告費は増えても売上は伸びない状態に陥っていたのです。
失敗例2：全ページの平均数値を見ている
Googleアナリティクス4で「全ページの平均CVR」「全ページの平均滞在時間」といった集計値を見ている企業は多いです。しかし、平均値は「実際の改善点」を隠してしまいます。
例えば、100ページあるECサイトで、ページAのCVRが5%、ページBのCVRが0.1%だとします。平均は2.55%です。しかし、この「平均」という数字から何も改善策は見えません。
本来は、「なぜページAは5%なのか」「なぜページBは0.1%なのか」を分析し、ページBをページAに近づける改善を行うべきです。平均値だけを見ていると、この「高い方と低い方の差」が見えなくなってしまいます。
福岡ECサイト株式会社が支援した事例：Googleアナリティクス4の分析設計で売上が改善した事例
福岡ECサイト株式会社が支援したBtoCのECサイト運営企業（月商500万円）では、Googleアナリティクス4の分析設計を見直すことで、売上改善を実現しました。
支援前の状況は以下の通りです。
- 月間セッション数：50,000
- 月間コンバージョン数：400件
- コンバージョン率：0.8%
- 月商：400万円
企業の課題は「セッション数は十分にあるのに売上が伸びない」ということでした。Googleアナリティクス4のダッシュボードには、セッション数の増加グラフが表示されていましたが、売上はそれに連動していません。
支援チームが行った分析は、上記の3つの層です。
第1層の集客分析で、参照元別のCVRを調べたところ、Google有料検索からのCVRは2.5%（購買数：100件）だったのに対し、SNS広告からのCVRは0.3%（購買数：50件）でした。セッション数はSNS広告の方が多かったのですが、購買効率は有料検索の方が高かったのです。
第2層の導線分析で、商品ページ別のCVRを調べたところ、最も売れている商品Aのページは2.8%の高いCVRを維持していたのに対し、商品Bのページは0.5%でした。同じカテゴリで似た商品なのに、3倍以上の差がありました。
第3層の購買分析で、購買ユーザーと非購買ユーザーの行動を比較したところ、購買ユーザーは平均4.2ページを見ていたのに対し、非購買ユーザーは平均1.8ページしか見ていませんでした。さらに詳しく見ると、購買ユーザーの80%が「レビュー・実績ページ」に立ち寄っていました。
この分析に基づいて、以下の改善を実施しました。
- SNS広告の予算配分を調整し、Google有料検索に傾斜配分
- 商品Bのページを、商品Aのページ構成に合わせてリニューアル
- すべての商品ページから「レビュー・実績ページ」へのリンクを目立たせた
3ヶ月後の結果は以下の通りです。
- 月間セッション数：48,000（微減）
- 月間コンバージョン数：680件（70%増加）
- コンバージョン率：1.4%（75%改善）
- 月商：680万円（70%増加）
興味深いことに、セッション数はほぼ変わっていません。しかし、分析設計を改善し、購買を促す構造を整えることで、コンバージョン率が0.8%から1.4%に改善し、月商は400万円から680万円に増加しました。
この事例の教訓は、「セッション数を増やすことが必ずしも売上改善につながらない」ということです。むしろ、限られたセッション数の中で、購買に至るユーザーの割合を高める方が、投資効率が良いのです。
Googleアナリティクス4の分析設計を正しく行うための準備
Googleアナリティクス4で、上記の3つの層を分析するには、事前の準備が必要です。設定が不完全だと、正しい分析ができません。
必須設定1：コンバージョンイベントの正確な定義
Googleアナリティクス4では、「コンバージョン」を明確に定義する必要があります。ECサイトであれば「購買完了」が基本ですが、同時に「カート追加」「問い合わせ」といった中間的なコンバージョンも設定すると、分析がより詳細になります。
設定すべきイベントの例を以下に示します。
- 購買完了イベント：ユーザーが注文決済を完了した時点
- カート追加イベント：ユーザーが商品をカートに追加した時点
- 商品閲覧イベント：ユーザーが商品ページを訪問した時点
- レビュー閲覧イベント：ユーザーがレビュー・実績ページを訪問した時点
これらのイベントが正確に計測されていなければ、上述の「購買分析」で購買ユーザーと非購買ユーザーの行動差分が見えません。
必須設定2：eコマースイベント・パラメータの設定
Googleアナリティクス4の「eコマース」機能を使うことで、商品ごとのパフォーマンスを分析できます。商品名、カテゴリ、価格、数量といった情報を正確に設定することで、導線分析がより詳細になります。
設定すべきパラメータは以下の通りです。
- item_id：商品の一意のID
- item_name：商品名
- item_category：商品カテゴリ
- price：商品価格
- quantity：購買数量
必須設定3：ユーザーセグメントの事前作成
購買分析を効果的に行うには、「購買ユーザー」「非購買ユーザー」「特定商品の購買ユーザー」といったセグメントをあらかじめ作成しておく必要があります。Googleアナリティクス4の「オーディエンス」機能を使って、これらのセグメントを定義しておくと、後で簡単に比較分析ができます。
これらの準備ができていないと、Googleアナリティクス4を導入していても、実際の分析では時間がかかり、見落とす情報が増えてしまいます。
Googleアナリティクス4の分析結果を売上改善に結びつけるプロセス
分析は、あくまでプロセスの一部です。分析結果を実際の改善に結びつけるには、以下のステップが必要です。
分析から改善までの流れは以下の通りです。
- 分析：集客・導線・購買の3層で数値を整理する
- 判断：改善すべき優先順位を決める（CVR優先順位理論）
- 仮説：分析結果から「なぜこの数値になっているのか」を推測する
- 改善：仮説に基づいて、サイト構造やコンテンツを修正する
- 検証：修正後、Googleアナリティクス4で改善を確認する
- 横展開：改善の理由を理解し、他のページに応用する
重要なのは、「分析→改善」の流れが一度で終わるのではなく、継続的に回すことです。Googleアナリティクス4のデータは、常に新しい改善のヒントを提供しています。
ECサイト構築・リニューアル時のGoogleアナリティクス4分析設計
新しくECサイトを構築したり、既存サイトをリニューアルしたりする際には、Googleアナリティクス4の分析設計を最初から組み込むことが重要です。
サイトリニューアルの際に、分析設計を忘れると、以下のような問題が発生します。
- 旧サイトと新サイトのデータが比較できない
- 新サイトに導入された新機能の効果が測定できない
- ユーザーの行動が変わった理由が不明
Googleアナリティクス4の分析設計は、サイト制作の初期段階から、設計書に組み込むべきです。制作会社に依頼する際は、「Googleアナリティクス4の分析設計を含めてほしい」と明確に指示することが大切です。
福岡ECサイト株式会社では、サイトリニューアル案件において、Googleアナリティクス4の分析設計を標準で組み込んでいます。これにより、リニューアル後のサイトが、本当に改善されたのかどうかを定量的に判断することができます。
Googleアナリティクス4で売上を伸ばすための優先順位
Googleアナリティクス4の分析結果が出た後、改善すべき順番を間違えると、効果が薄れます。CVR優先順位理論に基づいて、以下の順番で改善を進めるべきです。
- 導線改善：CVRが低いページを特定し、リンク配置やカテゴリ設計を改善
- 商品訴求改善：購買ユーザーが見ているページの構成を参考に、商品説明やベネフィット訴求を強化
- 信頼設計改善：購買ユーザーが立ち寄っているレビュー・実績ページの充実度を高める
- 集客最適化：上記の改善を完了してから、広告配分や集客施策を調整
多くの企業は、いきなり集客に力を入れます。でもここが落とし穴なんです。
