GA4では難しい“商品別データ”計測を簡単に！ストックビジョンが実現する正確な分析

2025年9月17日 2025年9月28日

ParkField

「どの商品がよく見られていて、どの商品が実際に購入されているのか？」
この問いに対して、正確な答えを持てているEC事業者は意外に多くありません。

実際、弊社が2024年に行った調査では、EC事業者の75％が「商品別の正確なデータを取得できていない」と回答しました。特に「商品一覧ページ」や「カテゴリーページ」のように複数の商品が同時に表示される場面では、どの商品が何回表示されたのかを正確に計測することは従来困難でした。

結果として、多くの中小〜中規模のEC事業者では「勘や経験」に頼った商品分析や販促判断が行われており、在庫過多や欠品、販売機会の損失といったリスクを招きがちです。

しかし、正確な商品別データがあれば──

本当に売れている商品を根拠をもって特定できる
動きの鈍い商品の在庫調整が可能になる
広告や販促施策を利益率の高い商品に集中できる

つまり、「商品別データの精緻な計測」は、EC事業の売上拡大と効率化の要となります。

現状の課題：GA4や従来ツールの限界

多くのEC事業者は「商品別に正確なデータを取得できていない」という課題を抱えています。特に以下の点で現場の悩みが顕著です。

1. 一覧ページでの計測が困難

「商品一覧ページ」や「カテゴリーページ」など、複数の商品が同時に掲載される場面では、「どの商品が実際に表示されたか」を正確に把握することが難しいのが現状です。ページ下部に掲載され、ユーザーがスクロールしなければ見られない商品は、従来の仕組みでは正しくカウントできません。

そのため、専門的な実装を行わないと、場合によっては「CVR（アクセス数と販売点数の比率）が100％を超える異常値を計測してしまい、正確な成果がわからなくなってしまう等の混乱も生じます。

2. 専門的な実装が必要

Google Analytics 4（GA4）でも商品別データの取得は理論上可能です。
たとえば、サイト内の全ての「カートに入れる」ボタンにイベントタグを設置し、イベント発火を計測するように設定すれば、商品ごとの詳細な成果を把握できます。

しかし、実際には以下のような高度な実装が必要になります。

ページ単位でのタグ設置作業
Googleタグマネージャーを用いた複雑なイベント設計
商品IDやカテゴリ情報との紐付け処理
導入後も継続的なメンテナンスや仕様変更への対応

こうした対応は膨大な工数を要するうえ、外部業者に依頼すれば30〜80万円規模の費用が発生するのが一般的です。中小規模のEC事業者にとっては、現実的な選択肢になりにくいのが実情です。

3. 勘と経験に頼る運営

正確な商品別データが取れない状況では、意思決定がどうしても担当者の「勘と経験」に依存してしまいます。

たとえば、

「この商品はアクセスが多そうだから推すべきだ」
「最近よく売れている印象があるから在庫を増やそう」
「広告の効果がありそうだから出稿を続けよう」

といった判断が、数字ではなく感覚に基づいて行われがちです。

もちろん、現場で長年培われた経験や直感が役立つ場面もあります。実際に、データでは見えにくいトレンドの兆しや顧客の反応を、担当者が肌感覚で掴むことは少なくありません。経験はEC運営において重要な資産のひとつであることは間違いないでしょう。

しかし、経験に「全面的に」頼る状態は、次のようなリスクを伴います。

在庫過多：実際には回転率の低い商品を仕入れすぎ、資金繰りを圧迫する
欠品リスク：潜在的な売れ筋を見逃し、在庫切れで販売機会を逃す
広告費の浪費：収益性の低い商品に広告費を投じ、ROIが下がる

つまり、経験に頼る部分は必要であっても、基盤となるデータが欠けていると、成長段階のEC事業では判断ミスが経営に直結してしまうのです。
データと経験を両輪として活用できる環境を整えることが、中小〜中規模ECにおける持続的成長の鍵となります。

解決策：ストックビジョンの独自タグによる正確な計測

ストックビジョンは、従来難しかった「商品別の正確なアクセス数・成約率の計測」を、シンプルな方法で実現します。

1. 専用タグを2ヶ所設置するだけのシンプル導入

GA4で同等の計測をしようとすると、商品ごとにイベントタグを埋め込み、商品IDとの紐付け設定を行う必要があり、大規模な開発工数が発生します。

一方でストックビジョンは、ショップのテンプレートに専用タグを「2ヶ所」追加するだけ。複雑なイベント設計や追加開発は不要です。導入にかかる時間も短く、現場の負担を最小限に抑えられます。

2. 商品一覧・カテゴリーページでも正確に計測

多くのツールでは「商品ページ単位」でしかデータを正確に取れず、一覧やカテゴリーページに複数の商品が並んだ際、「実際にどの商品が表示されたか」を把握することが困難でした。

ストックビジョンのタグは、ユーザーがスクロールして実際に画面に表示された商品を自動的にカウントできるため、従来の欠点を解消。人気商品の見逃しや不正確なデータの蓄積を防ぎます。

3. アクセス数と注文数を掛け合わせた成約率（CVR）の自動算出

単なるアクセス数ではなく、注文数との関係性を合わせて計測することで、各商品の成約率（CVR）を自動で可視化します。
「多く見られているが売れていない商品」「少ない表示でも高確率で売れている商品」といった傾向が明確になり、販促や在庫戦略に直結する精度の高い分析が可能です。

4. 専門知識不要で誰でも活用可能

プログラミングや高度な分析スキルは不要。導入すればすぐに商品別のデータを集計・分析できるため、データに不慣れな現場スタッフでも運用できます。属人化せず、チーム全体で共通の指標として活用できる点も大きな強みです。

5. データ活用の基盤を一気に整備

正確な商品別データは、在庫調整・販促判断・広告最適化など、さまざまな業務の基盤になります。これまで「勘と経験」に頼らざるを得なかった部分を、データに基づいて客観的に検証できるようになることで、経営の意思決定そのものを高い次元へ引き上げられます。

ストックビジョンの導入メリット：正確な商品別データがもたらす効果

正確な商品別データを把握できるようになると、日々の運営や経営判断に大きな変化が生まれます。ストックビジョンの導入によって得られる主なメリットは以下の通りです。

1. 売れ筋商品の正確な特定

「アクセスは多いが売れていない商品」と「少ない表示でも高確率で売れている商品」を区別できるようになります。これにより、プロモーションや広告費を本当に売上につながる商品に集中させることが可能になります。

2. 不良在庫の早期発見と対策

商品ごとの成約率（CVR）を正しく把握できるため、動きの鈍い商品を早い段階で特定できます。その結果、適切なタイミングで値引きやタイムセールを実施し、在庫回転率の改善につなげられます。

3. 広告費・販促費の最適化

アクセス数と収益性を組み合わせて分析できるため、利益率の高い商品に予算を配分し、広告投資の効率を最大化できます。無駄な広告費を削減しながら、限られた予算でより大きな成果を狙うことが可能です。

4. 経営判断の高度化

「どの商品に力を入れるべきか」「どの商品は縮小すべきか」といった戦略判断を、感覚ではなくデータに基づいて行えるようになります。結果として、現場の属人的な判断から脱却し、継続的な売上成長につながります。

まとめ：勘と経験から「データ経営」へ

商品別の正確なデータが取れない状況では、どれだけ施策を積み重ねても成果は安定しません。
ストックビジョンなら、タグを2ヶ所設置するだけで商品別データを正確に可視化でき、売れ筋把握・在庫調整・広告最適化をすぐに実現できます。

人手に頼った感覚的な運営から脱却し、データに基づく確かな成長戦略へ。
その第一歩として、ストックビジョンを導入してみませんか？

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カテゴリー: ストックビジョン

タグ: ECサイトストックビジョン

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