ECサイトのデータ分析で成果を出すには？現場課題と解決策を徹底解説

2025年9月5日 2025年9月27日

ParkField

ECサイトを運営していると、こんな悩みに直面することはありませんか？

売上は伸びているはずなのに、なぜか利益が残らない
在庫が余ってしまったり、逆に欠品で売り逃してしまう
広告を回しているのに、どの施策が効いているのか見えない
データは集めているけれど、「次にどう動けばいいか」がわからない

多くのEC事業者が、「データをもっと活用しなければ」と感じながらも、実際には数字を眺めるだけで終わってしまうのが実態ではないでしょうか。

そこで今回は、

EC運営で多くの人が直面する“データ分析の壁”
データ分析で見るべき基本指標
それでも実務で分析が難しい理由
そして、その課題を解決する「ストックビジョン」という選択肢

を順を追って解説します。

最後までお読みいただくことで、「なぜ分析が成果につながらないのか」、そして 「どうすればデータを武器にできるのか」 が明確になるはずです。

EC運営でよくある悩み、原因は「データ分析」に！

ECサイトを日々運営していると、目の前の数字や作業に追われ、次のような悩みに直面することが少なくありません。

売上は伸びているのに利益が残らない

キャンペーンや広告を打って売上が増えても、仕入れや広告費、物流コストを差し引くとほとんど利益が残らない…。
「売上が増えた＝成功」とは言い切れないのがECの難しさです。

データ分析で、利益を圧迫する要因を特定

商品、物流、販売の各種データを分析することで、「何が利益を圧迫しているのか？」を特定できれば、利益率を高めるための効果的な改善策が見つかることも。
「手探り」での改善では、逆効果になってしまい、よけいに利益を減らしてしまう恐れもあります。

在庫過多・欠品による機会損失

人気商品の在庫が切れてチャンスを逃したり、逆に売れ残り在庫を抱えてキャッシュフローを圧迫したり。
在庫管理の失敗は、売上にも利益にも直結します。

データ分析で、在庫を最適化

販売動向データを統計分析することで、「いつ」「何を」「いくつ」発注すれば良いのかを最適化できます。
これにより、多すぎず少なすぎない「適正在庫」を確保することが可能になります。

広告の費用対効果が見えない

リスティング広告やSNS広告を出しているけれど、「どの広告が売上につながったのか」が見えにくい。
気付けば広告費ばかりが膨らんでしまい、投資対効果が不透明になりがちです。

データ分析で、広告の効果を最適化

広告からのアクセス数や、広告期間中の商品販売データ、利益率などを分析することで、正確な広告キャンペーンの効果を測定できます。
効果の薄い広告を改善したり、広告の出し方を変えたりすることで、利益アップにつながる広告を実施できるようになります。

データを見ても次のアクションが決められない

売上データやアクセス解析のレポートを見ても、「結局何をすればいいのか」がはっきりしない。
数字を追いかけて終わってしまい、改善施策にまで落とし込めないケースは非常に多いです。

質の高いデータがあれば、施策につながる可能性大

データを見ても施策につながらないのは、「改善点を特定できるデータがない」ことが大きな原因です。
データの質が低いと、どこで問題が起きているかがわからず、具体的な施策につなげることが難しくなります。

つまり、EC運営によくある課題の多くは「データ分析の問題」に突き当たっている状態です。
「データはあるのに、成果につながる形で使い切れていない」 と言って良いでしょう。

そもそもECデータ分析とは？見るべき指標は？

「データ分析の重要性はわかるけれど、具体的に何を見ればよいのか？」
そんな疑問を持つ方のために、まずはEC運営で基本となる指標を整理してみましょう。

売上データ（商品別・チャネル別・期間別）

売上は最も基本的な指標ですが、全体数字だけでは不十分です。
・どの商品が売れているのか（商品別）
・どの販売チャネルで成果が出ているのか（自社サイト、モール、SNSなど）
・どのタイミングで伸びているのか（曜日・月別・キャンペーン時期など）
こうした切り口で分解することで、強みと弱みが見えてきます。

顧客データ（リピート率・LTV・購買履歴）

新規顧客獲得も重要ですが、EC運営の利益を支えるのはリピーターです。
・購入者のリピート率
・顧客生涯価値（LTV）
・購買履歴や顧客セグメント別の傾向
を追うことで、広告投資やCRM施策の優先順位を判断できます。

在庫データ（回転率・死蔵在庫）

在庫はキャッシュフローと直結する重要な指標です。
・在庫回転率（仕入れから販売までのスピード）
・長期間売れていない死蔵在庫の有無
・季節やトレンドの変化による在庫偏り
を把握することで、無駄な仕入れを防ぎ、欠品リスクも抑えられます。

広告データ（CPA・ROAS・チャネル別成果）

広告の効果測定は、感覚ではなく数字で見ることが不可欠です。
・CPA（顧客獲得単価）
・ROAS（広告費用対効果）
・チャネル別の成果（検索広告・SNS広告・リターゲティングなど）
を比較し、費用対効果の低い施策に早めに手を打つことがポイントです。

これらの指標を押さえることで、「どこで利益が生まれているのか」「どこに課題があるのか」 が見えるようになります。
しかし、実際にはこれらのデータを集め、整理し、日々の施策につなげるのは簡単ではありません。

なぜECサイトのデータ分析は難しいのか？

「見るべき指標」は理解できても、実際に日常のEC運営で活かすとなると、途端にハードルが高くなります。
多くの事業者がつまずく原因には、次のようなものがあります。

高品質なデータが取得できていない

商品ページのアクセス数と販売点数からCVR（購入率）を計算してみたら、100％を超える異常値になってしまった…。
こうした問題が起きるのは、カテゴリ一覧ページなど、商品ページ以外からの購入を区別できるデータが不足しているためです。
この例のように、分析に役立つ高品質なデータが取得できていないと、指標を見てもEC運営に活かすことができません。

データが複数のシステムに分散している

売上はモールの管理画面、広告はGoogleやMetaのアカウント、在庫は別システム──。
情報がバラバラに存在しているため、1つの画面で全体像を把握できないのが現実です。
データを突き合わせるだけでも一苦労で、「結局ざっくりとした感覚で判断している」というケースは珍しくありません。

Excelや手作業に依存してしまう

各システムからCSVをダウンロードし、Excelに貼り付け、グラフを作る…。
こうした作業は時間もかかり、担当者の負担も大きい上に、ミスが入り込むリスクも高まります。
結果として「毎週レポート作成に追われ、改善施策を考える時間がない」と本末転倒になってしまいます。

分析しても改善施策につながらない

たとえレポートができても、「だから何をすればいいのか」が見えてこないことも多いものです。
たとえば広告のCPAを見て「高い」と気づいても、どのキャンペーンを止め、どこに予算を寄せるべきかを即断できない。
“分析はできるが行動に落とせない”というギャップが大きな課題です。

人手不足・スキル不足

中小企業や小規模事業者では特に、日々の受注対応・出荷・カスタマーサポートに追われ、分析に時間を割けないのが現実です。
また、社内にデータサイエンティストのような専門人材を置けるケースはほとんどなく、「重要なのはわかっているのに実践できない」 というジレンマが常に存在します。

ECデータ分析を効率化する「ストックビジョン」

ここまで見てきたように、ECサイトのデータ分析は「理屈だけでは実務が追いつかない」というジレンマを抱えています。
こうした課題を解決するために開発されたのが、ECデータ活用・販促自動化ツール「ストックビジョン」です。

ストックビジョンの特徴は、大きく4つに整理できます。

1. データを自動で集約・整理できる

独自タグの設置で、高品質なデータを自動収集できるのが、ストックビジョンの強みの一つです。
モール、自社EC、広告、在庫──分散しているデータを自動で収集・一元化。
Excelへの手作業転記や突き合わせ作業が不要になり、“見るべきデータがすぐ揃う”環境が整います。

2. 「見える化」だけでなく販促施策まで自動化

通常のBIツールは「分析して終わり」になりがちですが、ストックビジョンは違います。

・データを活かした「商品ランキング」の自動更新
・事前に設定したタイムセールの自動実行

といったように、データを活かした施策を自動化できる仕組みを持っています。

3. 在庫最適化と売上改善を同時に実現

在庫データと販売データを紐づけて分析することで、

・過剰在庫の削減
・欠品リスクの低減
・仕入れ精度の向上

を同時に達成することも。
「在庫は削りたいが売上は伸ばしたい」という課題に対して、データでバランスを取りながら最適化できます。

4. 属人化を防ぎ、誰でも使える仕組み

専門的な知識がなくても、ダッシュボードを見れば必要なアクションが分かるUI設計。
担当者が変わっても運用を続けられるため、人材不足や属人化リスクを解消できます。

まとめ：ECデータ分析を「成果」に変えるために

ECサイトの運営において、データ分析は避けて通れないテーマです。
しかし現場では、

利益が残らない、在庫が合わないといった日常的な悩み
データが分散し、手作業に依存してしまう非効率さ
分析はできても施策に落とせない

といった課題に多くの事業者が直面しています。

見るべき指標そのものはシンプルですが、「正確にデータを集め、成果につなげる」 ことは想像以上に難しいのが現実です。

そこで役立つのが、ECデータを自動で一元化し、施策に直結させる仕組みです。
こうした仕組みを整えることで、在庫ロス削減や広告効果の最大化といった成果が、無理なく実現できるようになります。

データを「ただの数字」で終わらせるのではなく、経営の意思決定や日々の運営改善につなげること。
これこそが、これからのEC事業者にとって最も大切な姿勢ではないでしょうか。

ECの「データ」を「売上」につなげる【ストックビジョン】

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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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