MakeShopの数値分析で売上を伸ばす判断基準

データドリブン経営がEC売上を左右する理由

MakeShopの管理画面を開いても、アクセス数や売上といった数字がズラリと並ぶだけで、どこから手をつけていいかわからない。そんな状況に陥っているEC担当者は多いのではないでしょうか。

特にWeb担当者が不在だったり、兼任で対応していたりする企業では、この問題が深刻です。日々の運用に追われて、数値を分析して改善するまでの時間をつくることさえ難しい。そうした中で、競合他社は着々と売上を伸ばしている。その焦りと不安が、次々と施策を打つ悪循環を生み出しているのです。

しかし、ここで重要なポイントがあります。闇雲に施策を増やすことではなく、正しい数値を読み、優先順位をつけて改善することが売上向上の本質です。データドリブン経営とは、感覚や経験に頼るのではなく、数値という根拠に基づいて意思決定する経営方法を指します。

MakeShopの分析機能が提供する情報の価値

MakeShopに搭載されているアクセス解析機能は、単なるPV数やセッション数を示すだけではありません。顧客がどのページに訪れ、どこで離脱し、どのような経路で購入に至るのかという、顧客行動の全体像を可視化する力を持っています。

この情報の価値は、改善すべき箇所が明確になることにあります。例えば、ある商品のページビュー数は多いのに購入に至らないデータが見えれば、その商品ページの説明文や画像に問題があるのかもしれません。逆に、アクセスは少なくても購入率が高い商品があれば、そこにはお客様が欲しいと感じる要素が存在しているということです。

数値から導き出される改善の優先順位

データドリブン経営で最も大切なのは、改善項目の優先順位をつけることです。限られたリソースの中で、どの施策から始めるべきか。その判断基準となるのが数値なのです。

MakeShopの管理画面で月次のレポートを眺めているだけでは、この優先順位は自動的には見えてきません。なぜなら、数値そのものではなく、数値の変化と関連性を読む必要があるからです。ページビュー数が増えたけれど売上が変わっていないなら、その増えたビュー数は質の低いアクセスかもしれません。逆に、ページビュー数は少なくても、その中での購入率が高ければ、そのページの最適化は優先度が低くなるかもしれないのです。

株式会社猫の手が提供するMakeShopサポートでも、このような多角的な数値分析を基にした改善提案を行っています。単なるデータ抽出ではなく、その数値が意味する経営的インパクトを読み解く力が必要なのです。

MakeShopで売上向上を実現するまでのプロセス

売上を伸ばすために数値分析が重要だとわかっても、具体的にどんなプロセスで進めるのかが見えなければ、施策実行に踏み出せません。MakeShopを活用したEC経営では、明確なプロセスが存在します。

EC経営者が抱える分析の課題

MakeShopで分析を始めようとする際に、多くのEC経営者が直面する課題があります。

• 管理画面に表示される数値が何を意味しているのか判断できない
• 複数の指標が相互にどう影響するのか理解していない
• 数値を見ても、何から改善していいのかわからない
• 過去のデータとの比較方法がわからない
• 外部ツール（Googleアナリティクスなど）との使い分けが曖昧

これらの課題は、単にMakeShopの操作方法を知らないわけではなく、より根本的な問題を反映しています。数値分析を組織の意思決定プロセスに組み込む思考が不足しているのです。

Web担当者不在・兼任状況での課題

特に深刻なのが、Web担当者が不在、または他業務との兼任という状況です。この場合、分析を行うための時間確保そのものが困難になります。

朝から夕方まで顧客対応や在庫管理に追われ、日中に数値分析に割く時間はほぼ無い。分析レポートを作成する余裕も生まれない。その結果、昨月との売上変化を把握していても、その理由を検証することなく月が経ってしまうというパターンが生じます。

こうした環境では、改善施策も往々にして場当たり的になりやすいものです。「競合がこんなことをしているから」「YouTubeで見た施策が効果的らしい」といった根拠の薄い判断が増え、限られたリソースを無駄に消費してしまうのです。

MakeShopの主要分析指標の読み方と活用法

数値分析と一口に言っても、MakeShopに表示される指標は多岐に渡ります。ここで重要なのは、すべての指標を追うのではなく、経営判断に必要な指標に絞り込むことです。その上で、各指標の関連性を理解することがMakeShop数値分析による売上向上への近道となります。

アクセス解析から見える顧客行動の構造

MakeShopのアクセス解析機能を開くと、まず目に入るのはページビュー数（PV）とセッション数（訪問数）です。多くのEC経営者は、この数字が増えることが売上向上の条件だと考えがちですが、実際にはそう単純ではありません。

より重要なのは、セッションあたりのページビュー数と、その推移です。例えば、前月比でセッション数は10%増加したが、セッションあたりのページビュー数は2ページから1.8ページに低下していたとします。これは新規の低品質アクセスが増えていることを示唆しており、本来の目指すべき施策ではない可能性があります。

また、MakeShopの管理画面では、ページごとのビュー数も確認できます。各ページのビュー数と、それぞれのページから次ページへ遷移したセッション数の割合（遷移率）を見ることで、サイト内のユーザー行動パターンが見えてきます。

指標	従来の見方	データドリブン経営での見方
ページビュー数	増えることが良い	質の高い訪問からのPVかを検証
セッション数	訪問者が増えた	新規と既存の比率で満足度を判定
セッションあたりのPV数	サイト滞在時間の指標	興味度の高さと改善の優先度を判定
ページ別遷移率	参考情報程度	顧客行動フネルを構築する基礎データ

コンバージョン経路の可視化と判断基準

MakeShopで最も重要な分析が、コンバージョン経路（購入に至るまでの道筋）の把握です。この可視化なしに、売上向上の施策立案はできません。

例えば、トップページから商品一覧ページへのアクセスは1,000セッションあるのに対して、商品一覧から商品詳細ページへ進むセッションが300にしか過ぎない場合、その差の700セッション分をどう解釈するかが重要です。

単純に「商品一覧ページの最適化が必要」と判断する経営者もいるかもしれません。しかし、本当の原因は、トップページから流入しているセッションの中に、実際には購買意欲が低いアクセスが多く含まれているのかもしれないのです。あるいは、商品一覧ページのカテゴリ分類が複雑すぎて、ユーザーが目当ての商品を見つけられていないのかもしれません。

こうした違いは、コンバージョン経路を段階ごとに可視化することで初めて浮かび上がります。MakeShopの管理画面で、各ページの離脱率と次ページへの遷移率を段階的に追跡することが、正確な問題特定に繋がるのです。

商品別・カテゴリ別の売上貢献度の分析

MakeShopのレポート機能を使えば、商品ごと、カテゴリごとの売上データが取得できます。この分析を正しく読み込むことで、経営資源の配分が最適化されます。

よくある誤解は、売上額が高い商品の在庫確保と販促に注力することです。確かに売上額は重要ですが、同時に利益率と販売個数も考慮する必要があります。

例えば、商品Aの月間売上が100万円、商品Bの月間売上が50万円だったとします。通常なら商品Aを優先するべきと考えるかもしれません。しかし、商品Aの利益率が20%で商品Bの利益率が50%であれば、経営的には商品Bへの投資の方が効率的かもしれないのです。

また、カテゴリ別の売上貢献度を見ることで、EC全体の構造的な課題も見えてきます。例えば、ある1カテゴリが売上全体の60%を占めているなら、それ以外のカテゴリの成長が急務です。もし将来そのメインカテゴリの需要が減少した場合、企業全体の売上が激減するリスクが存在するからです。

数値分析から改善施策へ落とし込む判断基準

数値を読むことと、それを改善施策に落とし込むことは別の能力です。ここで多くのEC経営者が立ち止まってしまいます。なぜなら、「問題は何か」と「その解決方法は何か」の間には大きなギャップがあるからです。

優先度判定の三層構造

MakeShop改善プロセスにおいて、施策の優先度を判定する際には3つの層で考える必要があります。

この3層を組み合わせることで、「インパクトが高く、実行難度が低く、実行期間が短い施策」から着手すべきという優先順位が自動的に見えてきます。

テスト環境での施策検証プロセス

MakeShopで施策を実行する際、多くの経営者が直面する課題があります。それは、本番環境での変更がリスクだということです。一度本当のお客様に見える環境を変えてしまうと、その変更が失敗だった場合、すぐには戻せないかもしれません。

ここで重要なのが、テスト環境での施策検証です。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てテスト環境を構築し、そこで施策を試した上で、プレビュー機能で確認してから本番反映するという運用フローが必要になります。

例えば、商品ページのレイアウトを変更する施策を考えた場合、まずテスト環境でそのレイアウト変更を実施します。その上で、管理画面のプレビュー機能を使って、実際にお客様が見る画面でどのように表示されるかを確認するのです。複数のデバイス（スマートフォン、タブレット、PC）での見え方も検証します。

この検証プロセスを経た上で、初めて本番環境に変更を反映させます。こうすることで、リスクを最小化しながら施策を検証できるのです。

実際、この運用フローを導入した食品・飲料企業では、月次の施策改善の失敗率が劇的に低下したと報告されています。なぜなら、事前検証を丁寧に行うことで、本当に効果のある施策だけが本番環境に反映されるようになったからです。

具体的な改善事例から学ぶ数値改善の実態

理論だけでは、実際の施策実行には不十分です。ここで、実際にMakeShopの数値分析を活用して売上を伸ばした事例から学べることを見ていきましょう。

食品・飲料ECの売上成長パターン

食品・飲料メーカーがEC展開する場合、MakeShop上で特に重要な分析指標があります。それは、リピート購入率と初回購入の経路です。

ある食品企業の事例では、月間売上が100万円から開始して、約2年で2,000万円へと成長しました。この成長の背景には、数値分析に基づいた段階的な改善がありました。

まず彼らが着目したのは、初回購入者のセグメント分析です。検索エンジン経由で流入した顧客と、既存顧客からの紹介で流入した顧客では、リピート率に大きな差がありました。検索経由は約20%のリピート率に対して、紹介経由は約50%のリピート率を示していたのです。

この気づきから、彼らは初回購入者の満足度を高める施策に注力し、その結果、自然な口コミによるリピート増加を実現しました。MakeShopの分析機能を使って、購入元の流入経路を段階的に追跡することが、この成長を支えたのです。

美容・印刷業の顧客単価向上の仕組み

一方、美容や印刷といったBtoB要素が強い業種では、顧客単価の向上が売上成長の鍵になります。

ある印刷会社では、月間売上100万円のECサイトを2,000万円へ拡大しました。この事例も、数値分析が中心的な役割を果たしました。

彼らが分析の焦点を当てたのは、顧客の購買パターンです。初回注文では商品Aを購入する顧客が、2回目以降ではどのような商品を購入するのか。MakeShopのレポート機能で、顧客ごとの購買履歴を追跡したのです。

結果として、初回購入者の70%が商品Aを選択するのに対して、その後は商品B・Cへのアップグレード購入に繋がることが判明しました。そこで彼らは、商品Aの説明ページから商品B・Cへのナビゲーションを強化し、初回顧客に対する提案の精度を上げたのです。

顧客単価の向上、つまり1顧客あたりの生涯売上を最大化する戦略が、この企業の成長を牽引したのです。

また、BtoB美容商社でも同様のアプローチが機能しており、売上1,000%達成というマイルストーンに到達しています。この水準の成長を実現するには、感覚的な営業活動ではなく、数値に基づいた顧客戦略が不可欠なのです。

分析機能の限界と補完する視点

ここまで、MakeShopの分析機能の重要性を述べてきました。しかし、重要なのは、この機能にも限界があることを認識することです。

MakeShopの標準分析では見えない要素

MakeShopのアクセス解析機能は、ページビューやセッション、購入に至った顧客の行動を追跡できます。しかし、購入に至らなかったユーザーの行動、特にその理由までは見えません。

例えば、商品ページのビュー数は多いが購入には至らないというデータは見えます。しかし、その理由が「価格に見合わないと感じた」のか、「競合製品との比較検討中」なのか、「支払い方法の選択肢が不十分」なのかは、MakeShopのデータだけでは判断できないのです。

また、顧客がEC内での経験をどう感じたのか、という定性的な情報も重要です。ページの読み込み速度が遅いから離脱した、フォームの入力が複雑すぎて購入を諦めたといった、ユーザー体験の課題は数値には直接表れません。

さらに、MakeShop上では直接追跡できないが、売上に大きく影響する要素もあります。SNSでの口コミ、インスタグラムなどの外部プラットフォームからの流入といった経路は、適切に連携させないと見落とされてしまうのです。なお、MakeShopではインスタグラムの埋め込みが標準では非対応のため、LEEEPなどのサービスの契約が必要になります。ただし、MakeShop向けのLEEEPは無料サービスが提供されているため、活用する価値があります。

定性データと定量データの組み合わせ

売上を確実に伸ばすためには、MakeShopの定量データ（数値）と定性データ（定性的な情報）を組み合わせることが必須です。

定量データは、「何が起きているのか」を教えます。離脱率が高い、購入率が低い、といった事実を数値で示すのです。しかし「なぜそれが起きているのか」という根本原因は、定性データなくして特定できません。

例えば、MakeShopで「商品Aの購入率は高いが、商品Bの購入率は低い」というデータが見えた場合、その差の根本原因を探るために、既存顧客へのアンケートで「商品Bをなぜ購入しなかったのか」と聞くことが有効です。その結果、「説明ページが分かりにくかった」という意見が多ければ、改善の方向性が明確になります。

定量データと定性データを組み合わせることで、初めて正確で実行可能な改善施策が生まれるのです。

データ分析を習慣化させる組織の作り方

ここまで述べてきた数値分析の考え方も、実際に組織の中で習慣化しなければ、意味をなしません。多くのEC企業では、分析の重要性は理解していても、継続的に実行する仕組みがない状態に陥っています。

月次分析レビューの進め方

データドリブン経営を組織に根付かせるには、月次分析レビューという定期的なプロセスが不可欠です。

重要なのは、このプロセスを毎月繰り返すことです。1度だけ分析する企業は多いのですが、継続することで初めて効果が積み重なり、売上成長に繋がるのです。

また、月次レビューに参加するメンバーの構成も重要です。経営者、営業責任者、Web担当者、さらに可能であればデザイナーやマーケターも含めることで、異なる視点からの気づきが生まれやすくなります。

改善サイクルを回し続けるための仕組み

多くの企業が分析を一度は始めるものの、途中で止まってしまう理由があります。それは、分析から改善、そして検証という一連のサイクルを回し続ける仕組みが不足しているからです。

この4つのサイクルを毎月回すことで、組織全体が数値に基づいた意思決定をする文化が醸成されていきます。

また、このサイクルの実行には、適切な権限と責任の配置も必要です。分析結果に基づいて施策を実行する権限を、現場の担当者に付与することが、スピード感のある改善を実現するのです。

MakeShopで売上を伸ばす企業の共通点

これまで、数値分析の考え方、プロセス、事例を述べてきました。最後に、実際にMakeShopを活用して売上を伸ばしている企業に共通する特徴をまとめておきます。

こうした特徴を持つ企業では、MakeShopのアナリティクス機能を単なるレポートツールではなく、経営そのものを動かす意思決定基盤として活用しているのです。

最後に

つまり、MakeShopの数値分析で売上を伸ばすとは、感覚に頼るのではなく、測定可能な数値を根拠に経営判断を行い、その判断に基づいた改善施策を継続的に実行する経営方法である、ということです。

MakeShopに表示されるページビュー数や購入率といった指標は、単なる数字ではなく、あなたの顧客の行動を示す重要な情報です。その情報を正しく読み解き、優先順位をつけ、施策を実行し、結果を検証する。このサイクルを毎月繰り返すことが、確実な売上成長を生み出すのです。

そのプロセスにおいて、アクセス解析、コンバージョン経路の可視化、商品別分析といった複数の指標を組み合わせることで、経営課題の根本原因が見えてきます。一時的な施策ではなく、長期的な企業成長を支える意思決定の土台を、MakeShopの数値分析によって構築することが、これからのEC経営で求められているのです。

お客様の成功事例

印刷会社のEC参入から月商2,000万円規模への成長

もともと対面・受注中心で事業を展開されていた印刷会社様が、MakeShopを活用したECサイトの本格運用に踏み切ったケースです。参入当初の売上は月100万円にとどまっており、「数字をどう読めばいいかわからない」「どの施策が売上に直結しているか判断できない」というご状況でした。

課題：アクセス数は集まっているものの、購入率が低く、どのページがボトルネックになっているかを把握できていませんでした。管理画面の数値を眺めるだけで、改善の優先順位が定まらない状態が続いていました。

施策：株式会社猫の手がMakeShopの管理画面データをもとに、流入経路・離脱ポイント・商品ページごとの転換率を整理。数値の読み方そのものをご支援しながら、売上に直結する改善箇所を優先的に特定し、ページ構成・導線・訴求内容を段階的に見直しました。

結果：施策を継続的に実施した結果、月商は100万円から2,000万円規模へと成長。数値を根拠に判断する運用体制が社内に定着し、施策の再現性も高まっています。

BtoB美容商社における売上1,000%達成

業務用美容品の卸・販売を手がけるBtoB美容商社様からのご相談です。既存のECサイトはあるものの、広告経由のCV率が0.2%と低迷しており、広告費に対してリターンが見合っていないことが大きな課題でした。

課題：商品の専門性が高く、ターゲットに刺さる訴求軸が定まっていませんでした。また、ページ内の情報設計が購買判断を後押しする構造になっておらず、流入しても離脱が多い状態でした。数値は取れているものの、どの指標を改善の基準にすべきかが不明確でした。

施策：MakeShopの分析データをベースに、流入・閲覧・購入の各フェーズで離脱が起きている箇所を特定。商品ページの構成を購買判断の流れに沿って再設計し、広告クリエイティブとページ訴求のミスマッチを解消しました。株式会社猫の手が数値の読み方から改善の優先順位設定まで一貫してサポートしました。

結果：広告のCV率は0.2%から1.2%へと改善し、最終的に売上1,000%を達成。数値を判断基準に据えた運用フローが機能し、広告投資の効率が大幅に向上しました。