アクセス解析を入れて満足していませんか — ECのGA4が「意味をなさない」3つの理由

ECサイトを運営している人に「アクセス解析、使っていますか」と聞くと、ほとんどの人が「入れてはいます」と答えます。GA4 のタグはカートの設定画面から入れた。ときどき開く。数字が並んでいるのは見える。でも、それを見て何かを決めたことは、正直あまりない。

これは怠慢ではありません。私自身、自分の店のアクセス解析を何年も「入れているだけ」にしていました。正確に言うと、開いて PV 数だけを見て閉じる、を繰り返していました。この記事では、なぜアクセス解析が EC の現場で「意味をなさない」状態に落ち着いてしまうのかを3つに分けて説明し、そこから抜け出すための、週に15分で回る型を紹介します。

理由1: 「見る」がゴールになっている

アクセス解析は「見るための道具」だと思われがちですが、本当は決めるための道具です。画面は、こちらが問いを持っていないと何も答えてくれません。

「今月はどうだったかな」と開いて、セッションが増えていれば嬉しい、減っていれば不安になる。それで閉じる。この使い方だと、解析は天気予報と同じで、眺めても行動が変わりません。

問いがある状態とは、たとえばこういうことです。

• 先月より売上が落ちた。流入が減ったのか、買う割合が下がったのか、客単価が下がったのか。どれか。
• 新しく出した商品ページは、見た人の何%がカートに入れているか。他の商品と比べて高いか低いか。
• 広告を止めたら、どの流入元の売上が消えたか。

問いが1つあれば、見る画面は1つか2つに絞れます。問いが無いと、全部の画面を眺めて、何も決めずに閉じることになります。

理由2: 指標が多すぎて、売上に効くものが埋もれている

GA4 は汎用のツールです。メディアサイトにもアプリにも使えるように作られているので、EC にとって重要な数字と、そうでない数字が同じ重さで並んでいます。エンゲージメント率、イベント数、平均エンゲージメント時間。どれも意味はありますが、EC の売上に直接つながる数字ではありません。

EC の売上は、突き詰めると3つの掛け算です。

売上 ＝ セッション × 購入率（CVR） × 客単価

先月と比べて売上が動いたなら、この3つのどれかが動いています。まずこの3つを見て、動いたものを1つ選び、それを切り口で割る。切り口とは、流入元・デバイス・商品・着地ページ・曜日と時間帯のことです。

たとえば「購入率が下がった」なら、モバイルと PC で分けて見る。モバイルだけが極端に低ければ、原因は表示速度か決済の入力量に絞られます。「客単価が下がった」なら、新規とリピートで分ける。新規が増えて客単価が下がったなら、それは悪いことではなく、集客が効いている証拠かもしれません。

3つの数字と5つの切り口。EC で本当に見るべきものは、それだけです。GA4 でも取れますが、画面が分かれていて、毎回同じ操作をたどる必要があります。それが「開かなくなる」いちばんの理由だと思っています。

理由3: 「気づき → 試す → 確かめる」の輪が回っていない

ここがいちばん大きい理由です。

仮に問いを持ち、数字を見て、「モバイルの表示が遅いから購入率が低いのでは」と気づいたとします。画像を圧縮した。ここで多くの店の改善は終わります。効いたかどうかを確かめないからです。

確かめないと、次のことが起きます。効いていたのに気づかず、同じ種類の改善を他のページに広げる機会を逃す。効いていなかったのに「やった」という記憶だけが残り、次に同じ問題が出たときに「前にやった」で片付ける。どちらも、解析を続ける動機を削っていきます。

輪を回すというのは、こういうことです。

1. 気づく — 数字を切り口で割って、期待とのズレを見つける（モバイルの CVR が PC の3分の1）
2. 決める — ズレの原因の仮説を1つ立て、改善案を1つに絞る（商品画像を圧縮して LCP を縮める）
3. 試す — やる。やった日を記録する
4. 確かめる — 4週間後に同じ切り口の同じ数字を見る（モバイルの CVR は上がったか。上がった幅は偶然で説明できる大きさか）

4 が回ると、2 の仮説の精度が次から上がります。これが「解析が意味をなす」状態です。逆に言えば、1〜3 だけをやっている店は、どれだけ高機能なツールを入れても、ずっと「入れているだけ」に戻ります。

週15分で回す型

ツールを変える前に、いまの GA4 のままで試せる型を書いておきます。毎週同じ曜日の15分でできます。

最初の5分: 3つの数字を先週と比べる。 セッション、購入率、客単価。動いたものを1つ選ぶ。全部動いていたら、売上への影響がいちばん大きいものを選ぶ。

次の5分: 選んだ数字を、切り口で1つ割る。 流入元・デバイス・商品・着地ページ・曜日×時間帯のどれか1つ。全部やらない。いちばんズレが大きい切り口を見つけたら終わり。

最後の5分: 改善案を1つ決めて、日付とともに書き残す。 「9月10日、モバイルの商品画像を圧縮」。そして4週間後の同じ曜日に、同じ切り口の同じ数字を見る予定を入れる。

これだけです。1回目は「先週と比べる」ができないので、まず今週の数字を書き残すところから始めてください。

正直なところ

この型を毎週続けるのは、しんどいです。私は自分の店で何度も途切れました。GA4 の画面を5つ渡り歩いて、切り口で割って、4週間前の数字を探して、という作業が、忙しい週には必ず後回しになります。

だから私は、この「見る → 決める → 試す → 確かめる」をツールの側で回すものを作りました。NextRise Analytics は、毎朝、切り口で割った数字から期待とのズレを見つけ、「どこを・どう直すと・いくら効くか」をカードにして出します。改善案には、画面の数字を掛けると表示額になる見込み金額が付きます（出し方はここに書いています）。そして4週間後に、指摘したときの数字と直近の数字を並べて、効いたかどうかを自動で確かめます。

いま GA4 をお使いなら、止める必要はありません。タグを1行足すだけで今日から計測が始まり、ご希望なら設置前の期間を GA4 から1回だけ取り込めるので、初日から前年同期比まで見られます。

まずは登録なしで、サンプル店のダッシュボードを触ってみてください。改善カードの上に「◯月◯日に指摘した通過率が 66% → 81% になっています」という答え合わせの結果が出ています。あれが、この記事で言いたかったことのすべてです。