GA4では分からない「商品別CVR」の見方｜売れ筋と稼ぎ頭は違う

「GA4を入れているのに、どの商品が売れているのか今ひとつ分からない」。EC運営でデータを見ようとしたとき、こう感じたことはないでしょうか。

GA4（Googleアナリティクス4）は強力な分析ツールですが、ECの「商品単位」で意思決定したいときには、見たい数字が見えにくいという特性があります。この記事では、GA4で商品別CVR（コンバージョン率）が把握しにくい理由と、商品単位でデータを見ると何が変わるのか、その考え方を解説します。

GA4は「ページ単位」、ECが知りたいのは「商品単位」

GA4が得意とするのは、サイト全体やページ単位の分析です。どのページがよく見られ、どこから流入し、どこで離脱したか。こうした「サイトの動き」を追うことにかけては非常に優秀です。

一方で、EC事業者が本当に知りたいのは、多くの場合商品単位の数字です。

• この商品は何回表示され、何回注文されたのか
• どの商品の成約率（CVR）が高く、どの商品が低いのか
• 割引しているとき、在庫があるとき、CVRはどう動くのか

GA4にもeコマース計測の機能はあり、商品の表示や購入をイベントとして取得できます。しかし注意したいのは、これらが最初から自動で揃っているわけではないことです。商品ごとの閲覧を計測するには、eコマース用のイベントを追加で実装する必要があります。とくに見落とされやすいのが、商品一覧ページや検索結果、ランキングから商品が見られたときの計測です。商品詳細ページのアクセスは標準のページ計測で拾えても、一覧ページ上での「商品ごとの閲覧」は、専用の実装をしなければ計測されません。設定の手間やレポート画面の複雑さも加わり、「商品ページ＝1ページ」という構造の中で商品ごとのCVRを直感的に、しかも正確に比較するには、ひと工夫もふた工夫も必要になります。

結果として多くのEC事業者が見ているのは、サイト全体の平均CVRです。「うちのサイトの平均CVRは1.2%」。この数字は把握できても、その平均の内訳、つまり「どの商品が平均を引き上げ、どの商品が足を引っ張っているか」は見えていない。ここに、EC分析の大きな空白が生まれています。

平均CVRを見ているだけでは、打ち手が決まらない

なぜ「平均」では不十分なのでしょうか。

サイト全体の平均CVRが1.2%だったとして、その数字から次に何をすべきかは決まりません。平均を上げたいと思っても、どの商品に手を入れれば効くのかが分からないからです。

ここで必要になるのが、商品単位での分解です。商品ごとにCVRを並べてみると、たとえば次のような事実が見えてきます。

• アクセスは多いのにCVRが極端に低い商品がある（＝見られているのに買われていない。商品ページや見せ方に改善余地）
• アクセスは少ないがCVRが高い商品がある（＝刺さる人には刺さっている。露出を増やせば伸びる可能性）
• 平均CVRを一手に引き上げている「主力商品」が特定できる

これが見えて初めて、「どの商品に、何をすべきか」が具体的に決まります。平均を眺めているだけでは生まれない、打ち手の解像度です。

「売れ筋」と「稼ぎ頭」は同じではない

商品単位で見ると、もう一つ重要な事実が浮かび上がります。それは、「売上が大きい商品」と「利益を生んでいる商品」は一致しないことが多いということです。

これは、多くの商品を扱うショップであれば、ほぼ必ず起きることです。理由は、商品ごとに収益率が大きく異なるためです。

たとえば、自社で企画・開発した商品は、一般に収益率が高くなります。一方、他社から仕入れる商品は、仕入条件、いわゆる掛率（定価に対する仕入価格の割合。掛率が高いほど手元に残る利益は薄い）が商品によってまちまちです。そして厄介なことに、人気がある商品ほど掛率が高めに設定される傾向があります。よく売れる商品ほど、1個売れたときに手元に残る利益の割合は薄い、ということが起こりがちなのです。

その結果、こうなります。人気の仕入商品は、よく売れるので売上ランキングの上位に並ぶ。つまり「売れ筋」です。ところが収益額を計算してみると、掛率の高さが効いて、思ったほど稼げていない。代わりに、売上順位ではそこまで目立たない自社開発の商品のほうが、収益では上位に来る。これが本当の「稼ぎ頭」です。私たちパークフィールドが運営する自社EC「フラワーレメディ」でも、収益額で並べ直すと、稼ぎ頭は自社開発商品であることが多いのが実情です。

「何を売っているか（売上）」と「何で稼いでいるか（収益）」。この2つを並べて比較すると、主力だと思っていた商品の見え方が変わります。売上順だけを見て販促リソースを配分していると、利益の薄い売れ筋商品をさらに値引きして売るという、収益的には逆効果の判断をしてしまいかねません。

ところが、ここに一般的なネットショップの落とし穴があります。多くのショッピングカートの商品検索や一覧表示は、商品名・販売価格・登録日順でしか並べ替えられないことがほとんどです。「収益順」で商品を並べる手段が、そもそも用意されていない。だから、稼ぎ頭がどれかを把握すること自体が難しいのです。商品別のデータを「売上順」と「収益順」の両方で並び替えられる状態にしておくこと。これが、稼ぎ頭を取り違えないための前提になります。

同じ商品でも、条件によってCVRは動く

商品別CVRをさらに一歩踏み込んで見ると、「同じ商品でも状況によってCVRが変わる」ことが分かります。とくに効くのが、割引の有無と在庫の有無という2つの条件です。

同じ商品が、割引中のときと通常価格のときでCVRがどう違うか。在庫が潤沢なときと、残りわずかのときでどう違うか。これを比較できると、販促判断の根拠が一気に増えます。

• 「この商品は割引するとCVRが大きく伸びる」→セール対象に向く
• 「この商品は割引してもCVRがほぼ変わらない」→値引きせず売るべき
• 「在庫が少ないと表示されるとCVRが上がる」→在庫状況の見せ方が購買を後押ししている

割引や在庫の条件別にCVRを比較することは、感覚的な「なんとなくこの商品をセールに」という判断を、データに裏付けられた判断に変える作業です。

【フラワーレメディの経験】CVR60%超という“ありえない数字”

私たちパークフィールドが自社で運営するEC「フラワーレメディ」も、まさにこの壁に直面しました。きっかけは、ある人気商品のコンバージョン率を確かめようとしたときのことです。

注文数は、ショッピングカート側ですぐに分かります。問題は分母となるアクセス数です。GA4で集計してみたところ、その商品のCVRは60%を超えるという数字が出ました。ECのCVRとしてはありえない異常値です。何かがおかしい。そう考えて原因を調べました。

分かったのは、こういうことでした。その商品は、商品詳細ページだけでなく、商品一覧ページにもカートボタンが設置されていて、どちらからでも注文できる状態でした。ところがGA4は、商品詳細ページのアクセスは計上する一方で、カートボタン付きの一覧ページの「商品ごとの閲覧」は計測していなかったのです。

これは顧客行動を考えると腑に落ちます。初めてショップを訪れたお客様は、商品詳細ページをじっくり見てから買うことが多い。しかしリピーターは、すでに商品を知っているので、検索結果や一覧ページから詳細ページを経由せず、そのままカートに入れて買ってしまう。その「詳細ページを通らない購入」が、分母から丸ごと抜け落ちていました。

分子（注文数）は正確で、分母（閲覧数）は一覧ページ分が欠落していた。だからCVRが実態よりはるかに高く出ていたのです。GA4は本来とても優秀なツールですが、あくまでページ単位の解析ツールであり、商品単位で見たときに正しい数字を出してくれるとは限らない。これを、私たちは身をもって知りました。

GA4をカスタマイズし、一覧ページでも商品ごとの閲覧をカウントする実装を加えれば、商品単位の正確な分析は可能になります。ただし、それには専用の追加実装が必要で、相応のコストがかかります。「商品単位で正確なマーケティングがしたい。それを、もっと手軽に実現できないか」。この現場の悩みこそが、ストックビジョンという仕組みが生まれた出発点でした。商品別CVRを正確に見られるようにするという発想は、机上のアイデアではなく、自社EC運営でつまずいた経験から出てきたものです。

商品別CVR分析の始め方

ここまでをまとめると、ECのデータ分析で必要なのは、サイト全体の平均ではなく、商品単位での可視化です。具体的には、次の状態をつくることが出発点になります。

1. 商品ごとに「表示回数・注文数・CVR・売上・収益・在庫」が一覧で見える
2. 「売上順」と「収益順」の両方で並び替えられる
3. 「割引の有無」「在庫の有無」の条件でCVRを比較できる

この環境が整うと、「いま対応すべき商品はどれか」がひと目で分かるようになります。感覚や経験に頼っていた商品判断を、データを根拠にした判断へ切り替えられること。これが商品別CVR分析の本質的な価値です。

なお、CVRと並んで重要なのが「利益」の視点です。売上と収益のズレをどう読み解くかは、別記事「『どの商品が利益を出しているか分からない』を解決する商品別収益分析」で詳しく解説しています。また、自社ECがそもそも売れない原因を幅広く整理したい方は「自社ECサイトが売れない7つの理由と改善策」をあわせてご覧ください。

まとめ

GA4はサイト全体・ページ単位の分析には優れていますが、ECが意思決定に必要とする「商品単位のCVR」は把握しにくいという特性があります。サイト全体の平均CVRを眺めているだけでは、次の打ち手は決まりません。

商品ごとにCVR・売上・収益・在庫を並べ、「売れ筋」と「稼ぎ頭」を区別し、割引・在庫の条件別にCVRを比較する。この商品単位の可視化ができて初めて、販促は感覚から根拠へと変わります。まずは自社の商品が「どれだけ見られ、どれだけ買われ、どれだけ稼いでいるか」を商品単位で見える状態をつくることから始めてみてください。