MakeShopの分析機能で顧客行動から売上施策を判断する

MakeShopの分析機能で見える顧客の全体像

ECサイトの売上が伸び悩んでいるのに、理由が分からない。そんな焦りを感じていませんか。

多くのEC担当者は、売上という結果だけを見ています。しかし実際には、顧客がサイトを訪れてから購入に至るまでのプロセスに、改善のチャンスが隠れています。MakeShopの顧客分析機能を使えば、その道筋が一つひとつ見えるようになります。

分析機能が明かす3つの行動データ

MakeShopの顧客行動分析機能で追跡できる顧客行動は、大きく3つに分かれます。

• どこから来たのか（流入元データ）
• 何を見たのか（閲覧行動データ）
• どこで離脱したのか（購買プロセスデータ）

なぜ数字を読むことが経営判断につながるのか

経営判断とは、複数の選択肢の中から最適なものを選ぶ行為です。その判断が正しいかどうかは、判断の根拠になったデータの質で決まります。

例えば、広告予算を増やすか、サイトの改善に充てるか。この判断を「感覚」で決めると、失敗するリスクが高まります。一方、現在のサイト訪問者の何%が購入に至っているか、商品ページの滞在時間はどれくらいか——こうした数字を基準にすれば、判断の確度が格段に上がります。

データは、経営判断を根拠のあるものに変えるのです。

売上が伸び悩む企業が見落としている分析の視点

多くの企業が分析を試みても、結果的に「数字は見ているが、判断に活かせていない」という状態に陥ります。その原因は、見るべき角度を間違えていることにあります。

訪問数はあるのに購買に至らない理由

月間10万PVあるのに、売上は月500万円という企業は珍しくありません。一見すると「アクセスは十分、問題は商品やサービスだ」と思いがちです。

しかし実際には、訪問者の質が異なる可能性があります。例えば、商品名で検索してきた人と、関連キーワードで偶然来た人では、購入意欲が全く異なります。MakeShopの流入元分析を見ると、どの経路から来た訪問者が購入に至りやすいかが明確になります。

顧客セグメント別の行動パターンの違い

全ての顧客が同じ行動パターンをたどるわけではありません。MakeShopで顧客をセグメント分析すると、思わぬ違いが見えてきます。

• 新規顧客と既存顧客では、商品ページの滞在時間が異なる
• モバイルとPC訪問では、購買までのステップが異なる
• 商品カテゴリごとに、平均注文金額が大きく異なる

例えば、ベビー服ブランドが月3,000万円の売上を達成したケースでは、セグメント分析により、既存顧客がもたらす売上が新規顧客の3倍以上であることが判明しました。その結果、リピーター向けのキャンペーン強化に予算をシフトさせ、売上を大幅に伸ばしたのです。

セグメント別に施策を変えることで、効率的なデータドリブン経営ができるようになります。

季節性や商品別の売上構造を理解する

EC事業は季節変動の影響を強く受けます。しかし、その影響がどの商品カテゴリに集中しているかまで把握している企業は少ないです。

MakeShopのEC分析機能で商品別の売上推移を追跡すると、以下のことが分かります。

• 夏場に特定の商品が売上の50%を占める
• 冬場は別の商品カテゴリが主力になる
• 通年で安定した売上をもたらす商品がある

こうした構造を理解すれば、季節ごとの在庫計画や広告予算の配分が、根拠のあるものになります。感覚での判断ではなく、データに基づいた計画が可能になるのです。

分析データから判断基準を作る3つのステップ

データ分析は、単に数字を眺めることではありません。その数字を判断基準に変えることが、本来の目的です。ここでは、MakeShop 顧客分析データから実際の判断基準を作るプロセスを解説します。

ステップ1：現状把握で基準値を決める

最初に必要なのは、現在のあなたのサイトの基準値を知ることです。これがなければ、改善の是非を判断できません。

MakeShopで確認すべき基準値は、次の通りです。

• 月間訪問数：現状は何人が訪れているか
• 購買転換率（CVR）：訪問者の何%が購入しているか
• 平均注文金額：1件の注文でいくら売上があるか
• 商品ページ滞在時間：顧客は商品をどれくらい吟味しているか

ステップ2：セグメント分析で施策の優先順位をつける

基準値が分かったら、次はセグメント別に同じ指標を追跡します。

例えば、以下のように顧客行動分析を行うと、施策の優先順位が見えてきます。

セグメント	訪問数	CVR	平均注文金額	売上への寄与度
新規顧客	50,000人	0.5%	5,000円	低
既存顧客	10,000人	8%	12,000円	高
モバイル	45,000人	1.2%	4,500円	中
PC	15,000人	2.5%	8,000円	高

このテーブルから分かることは、既存顧客とPC訪問者が売上の中核を支えているということです。したがって、施策の優先順位は、既存顧客向けのキャンペーン強化と、モバイルサイトの改善に置くべきです。

ステップ3：施策実行後の効果検証サイクル

施策を実行した後は、必ず効果検証を行います。ここが、多くの企業が見落とす部分です。

MakeShopで施策の効果を測定するには、テスト環境での事前検証が重要です。MakeShopには公式のステージング環境がないため、本番環境をコピーしたテスト環境を構築し、プレビューで確認してから本番に反映する運用フローを採用することで、施策のリスクを最小化できます。

活用シーン別の数字の読み方と判断ポイント

分析データの読み方は、シーンによって異なります。新規施策立案時と既存施策の改善時では、見るべき指標や時間軸が変わるのです。

新規施策を始める前の現状分析

新しい施策（例：SNS広告の開始、新商品ラインの追加）を始める前に、現状分析は不可欠です。

確認すべきポイントは、以下の3つです。

• 現在のCVRに余地があるか：新規顧客のCVRが異常に低い場合、広告予算を増やす前にサイト改善が優先
• 在庫は十分か：新商品追加時に、既存商品の売上を奪わないか、セグメント分析で確認
• 季節性の影響がないか：施策開始時期が売上の低い季節でないか、過去データで確認

これらを確認することで、施策の成功可能性を事前に高められます。

既存施策の効果測定と改善判断

3ヶ月継続した施策の効果を判断するときは、単純な売上増減ではなく、インクリメンタル効果を見る必要があります。

例えば、新しい広告を開始してから売上が10%上がったとしても、それが広告の効果なのか、季節変動なのかは判断できません。MakeShopの過去データと比較し、同じ時期の前年データを確認することで、初めて「この施策は効果があった」と判断できるのです。

改善判断の基準値は、以下のように設定します。

• CVRが5%以上向上：施策継続・拡大の判断
• CVRが2～5%向上：施策継続・改善の判断
• CVRが2%未満：施策の再検討・中止の判断

この基準を自社の事業状況に合わせて調整することで、判断の一貫性が生まれます。

季節変動に対応した在庫・広告戦略

印刷会社ECで100万円から2,000万円の売上に成長させた事例では、季節性の分析が重要な役割を果たしました。

MakeShopの商品別売上推移を12ヶ月スパンで追跡することで、以下のことが分かります。

• 4月～6月に需要が集中する商品カテゴリ
• 9月～11月に別のカテゴリが売上の中心になる
• 12月～1月の年末年始需要の大きさ

データ分析を誤読して失敗するパターン

分析データを活用しようとした企業が、逆に判断を誤るケースは少なくありません。代表的な失敗パターンを理解することで、その落とし穴を避けられます。

数字だけを追って背景を見ていない

訪問数が前月比で20%増加した。一見すると「良いニュース」に見えます。しかし、その背景を確認せず、そのまま広告予算を増やしてしまう企業があります。

短期の変動に一喜一憂する

EC事業の数字は、日々、時間単位で変動します。その変動の全てが、施策の成功・失敗を示しているわけではありません。

例えば、BtoB美容商社で売上1,000%達成した事例では、3年にわたる継続的な改善の結果です。1ヶ月単位の変動では判断を下さず、四半期ごと、半年ごとのトレンドを見ることで、初めて施策の効果が明確になったのです。

セグメント無視で全体平均だけを見ている

「平均CVRが1.5%なので、施策は失敗」と判断する企業があります。しかし、全体平均が1.5%でも、既存顧客は5%、新規顧客は0.8%というケースは珍しくありません。

この場合、新規顧客向けの施策を改善すれば、全体の平均は上がります。反対に、既存顧客向け施策に注力すれば、売上額は大きく伸びます。同じ1.5%という数字でも、セグメント別に見ると全く異なる判断が必要になるのです。

全体平均だけを見ていると、真の課題が見えないのです。

分析・判断・実行を回す運用フローの構築

データ分析は、一度きりの作業ではありません。継続的に分析・判断・実行・検証のサイクルを回すことで、初めて事業成長につながります。

月次分析レポートのポイント

毎月の分析レポートは、以下の要素を含めるべきです。

• 前月比の主要指標（訪問数、CVR、平均注文金額）
• 前年同月比との比較（季節性を除去）
• セグメント別の詳細分析（新規vs既存、デバイス別）
• 商品別の売上構成比の変化
• 今月の施策と次月への改善提案

組織内でデータを共有し判断を統一する

分析結果が営業部門だけに留まり、企画部門や商品開発部門に共有されていないケースが多くあります。これでは、各部門が独立した判断をしてしまい、組織全体としての成長につながりません。

月に1回、全部門の責任者を集めて分析結果を共有し、意見交換する会議を設けることが重要です。営業が気づいた顧客ニーズと、データが示す商品ニーズが一致するか。商品開発が計画している新商品投入のタイミングは、季節性の観点から最適か。こうした議論を通じて、組織全体の判断精度が高まります。

テスト環境での施策検証が重要な理由

新しい施策を本番環境で直接実行するのは、リスクが高すぎます。MakeShopの場合、本番環境をコピーしたテスト環境を構築し、そこで事前に検証することが、成功確度を大きく高めます。

例えば、商品ページのレイアウト変更やチェックアウトプロセスの改善は、テスト環境で複数のパターンを試し、プレビューで確認してから本番に反映させるべきです。こうすることで、本番環境での思わぬトラブルや、顧客への悪影響を最小化できるのです。

テスト環境での検証を通じて、施策の効果測定の精度も高まります。「この変更がCVRを2%上げた」という因果関係が、より明確になるからです。

データドリブン経営を実現するための土台作り

分析データの質は、その基盤となるデータ取得の正確さによって決まります。優れたEC分析機能を導入しても、初期設定が不正確では、得られるデータも信頼できないものになります。

正確なデータ取得のための導入設定

MakeShopを導入した直後に行うべき設定は、以下の通りです。

• トラッキングコードの正確な配置：全ページに漏れなく設置
• コンバージョン定義の明確化：「購入完了」以外のマイクロコンバージョンも設定
• 外部ツール（GA4など）との連携確認：データの二重計測を避ける
• プライバシー設定：GDPR対応など法的要件の確認

蓄積されたデータが経営判断を強くする

最初の1ヶ月は、データが少ないため、判断の根拠としては弱いです。しかし、3ヶ月、6ヶ月、1年と蓄積されていくにつれて、その分析値は信頼度を増していきます。

1年分のデータを持つことで、以下のことが可能になります。

• 季節性を完全に把握し、来年度の計画を立てられる
• 新規施策の効果を、過去同期との比較で正確に評価できる
• 顧客セグメント別の行動パターンが安定し、予測精度が上がる

顧客分析は経営の羅針盤になる

ここまで、MakeShopの分析機能を活用して、データドリブンな経営判断をする方法を解説してきました。

つまり、MakeShop 顧客分析とは、顧客の行動と意思決定を数字で可視化し、その結果に基づいて経営判断を下すプロセスなのです。

成功しているEC企業は、この分析・判断・実行のサイクルを継続的に回しています。印刷会社ECが100万円から2,000万円の売上に成長し、ベビー服ブランドが月3,000万円の売上を達成したのも、この原則に従っていたからです。

今から始めれば、6ヶ月後、1年後には、データに基づいた強い経営が可能になります。その第一歩として、現在のMakeShopの分析設定が適切かどうか、確認してみることをお勧めします。

お客様の声

アパレルメーカー EC事業責任者

MakeShopの分析機能をどう活かせばよいか、導入当初はなかなか判断に迷っていました。株式会社猫の手にサポートをお願いしてからは、顧客行動のデータを読み解く視点が変わり、施策の優先順位が明確になってきたと感じています。数字を見るだけでなく、その背景にある顧客の動きを考えるようになったのは大きな変化です。まだ途上ではありますが、売上の推移にも少しずつ手応えを感じ始めています。

BtoB向け素材卸 マーケティング担当者

自社のECサイトでMakeShopを使いながらも、分析レポートをほとんど活用できていない状態が長く続いていました。株式会社猫の手はMakeShop特別認定パートナーでもあることから相談しやすく、データの見方から施策立案まで一緒に考えていただける点が非常に心強かったです。広告のCV率改善（0.2%から1.2%への改善実績を持つ支援実績があると聞き、自社でも具体的な数値目標を持てるようになりました。現場の担当者として、分析結果を社内で共有しやすくなったことも助かっています。

健康食品メーカー 営業推進責任者

EC業界SEO部門での受賞実績（2023年・2026年JBEA）を持つ株式会社猫の手に相談したのは、単純にSEOだけを強化したかったからではなく、顧客行動全体を踏まえた売上施策を整理したかったからです。MakeShopの管理画面に蓄積されたデータが、実際の施策にどうつながるのかを丁寧に説明していただき、社内の意思決定がスムーズになりました。印刷会社のECが100万円から2,000万円規模へと成長した事例なども参考にしながら、自社に合った進め方を模索しています。焦らず着実に取り組む姿勢を持てるようになったことが、今の一番の収穫です。