訪問からカート、購入完了までお客さんが少しずつ減っていく様子を、階段のように見つめて「どこで抜けているのか」を考えるEC担当者の情景

数値・分析作成2026-07-06 17:01約12分

ファネル分析でCVRのボトルネックを直す｜どこで離脱するか

「広告も出しているし、アクセスもそこそこある。なのに、注文の数だけが思ったように増えない」——夕方、その日の受注件数を眺めながら、こんなモヤモヤを抱えたことはないでしょうか。人は来ているのに買われない。でも、どこがダメなのかが見えないから、手の打ちようがない。いちばん歯がゆい状態です。

じつは、その「売れなさ」は、サイト全体にぼんやり散らばっているわけではありません。訪問 → 商品を見る → カートに入れる → 購入手続き → 完了という流れのなかの、どこか1か所で、お客さんが大きくこぼれ落ちているのです。その「こぼれ落ちる場所」を見つける方法が、今日お話しするファネル分析です。難しい計算はいりません。段ごとに人数を並べるだけ。一緒に、あなたの店の「詰まっている1か所」を探しにいきましょう。

結論：買われない原因は、購入までの流れを段ごとに分けて通過率を見ると、たいてい1か所に絞れる。
ファネル分析（購入までの流れを段階に分けて、各段でどれだけ人が残るかを見る分析）で、いちばん人がこぼれる段＝ボトルネックを1つ特定し、そこだけを直す。CVR（シーブイアール＝訪れた人のうち買ってくれた割合。商品ページや店全体の買われやすさ）は、この「詰まった1か所」を通すだけで大きく動きます。全部を平均的に直そうとしないことが、いちばんの近道です。

いま何が起きているか｜「買われない」は、どこか1段で人がこぼれている

ファネルとは、漏斗（ろうと）のことです。上が広く、下にいくほど細くなる、あの調理器具の形。ECサイトのお客さんの流れも、まさにこの形をしています。

たくさんの人がサイトに訪れ（上の広いところ）、そのうち商品ページを見る人が減り、カートに入れる人がさらに減り、購入手続きに進む人が減り、最後に買ってくれる人が残る（下の細いところ）。この、段を下るごとに人数が減っていく流れを図にしたものがファネルです。

CVR（買われやすさ）という1つの数字は、この漏斗全体を上から下まで通り抜けた割合、つまり結果にすぎません。「CVRが低い」と分かっても、それだけではどこで詰まっているかは見えないのです。ここが多くの人がつまずくところです。CVRという結果の数字だけを見て、「商品ページが悪いのかも」「値段かな」とあてずっぽうで直しはじめてしまう。

ファネル分析がやるのは、この漏斗を段ごとに切って、「訪問した100人のうち、商品ページを見たのは何人か」「カートに入れたのは何人か」と、各段の残り具合（通過率）を1つずつ見ていくことです。すると、たとえば「商品ページまでは順調なのに、カートに入れた人の7割が購入手続きの途中で消えている」というように、人が大きくこぼれる1段——ボトルネック（流れがいちばん詰まっている場所）——が、はっきり浮かび上がります。

大事な考え方は、いちばん詰まっている1段を直すのが、いちばん効くということ。すでに9割が通過している段を必死に磨いても、伸びしろはわずかです。でも、半分がこぼれている段を少し直せば、その下に流れる人数がまるごと増えます。弱いところ探しこそ、ファネル分析の目的です。

具体例｜5つの段に分けて、こぼれる1か所を見つける

訪問・閲覧・カート・手続き・完了の5段に分かれた漏斗で、カートから手続きの段でいちばん人が減っている様子を示した図 — 購入までを5段に分け、各段の残り人数を見る。段差がいちばん大きい所がボトルネック。

では、実際にファネルを作ってみましょう。ネットショップの購入までの流れは、ざっくり5つの段に分けられます。まずはこの5段の人数を並べるだけです。

ステップ①：購入までを5段に分けて、人数を並べる

訪問：サイトに来た人（訪問数・セッション数）
商品ページ閲覧：実際に商品ページを見た人
カート追加：カートに商品を入れた人
購入手続き開始：レジ（購入手続き画面）に進んだ人
購入完了：最後まで買ってくれた人

たとえば、ある店の1週間の数字がこうだったとします。

訪問 …… 10,000人
商品ページ閲覧 …… 6,000人
カート追加 …… 1,200人
購入手続き開始 …… 900人
購入完了 …… 300人

これを上から並べるだけで、もう漏斗の形が見えてきます。次に、隣り合う段の「通過率」（前の段から次の段へ何％が進んだか）を出します。

ステップ②：段と段の「通過率」を計算して、落差の大きい段を探す

訪問 → 閲覧：6,000 ÷ 10,000 ＝ 60%（4割は商品を見ずに離脱）
閲覧 → カート：1,200 ÷ 6,000 ＝ 20%（見た人の8割はカートに入れない）
カート → 手続き：900 ÷ 1,200 ＝ 75%
手続き → 完了：300 ÷ 900 ＝ 33%（手続きに進んだのに、3人に2人が離脱）

こうして通過率を並べると、犯人がはっきりします。この店では、「手続き → 完了」が33%と、購入の一歩手前でいちばん人がこぼれているのです。カートに入れ、レジまで進んだ——買う気は十分にあった人たちが、最後の最後で3人に2人も消えている。ここがボトルネックです。

ここで大事なのは、割合（通過率）で見ることです。人数の「減り幅」だけを見ると、いちばん人数が減っているのは「閲覧→カート」（6,000→1,200）に見えます。でも閲覧からカートは、そもそも「見ただけの人」を多く含むので、2割まで減るのはどの店でもよくあること。一方、買う気十分でレジまで来た人の33%しか買っていないのは、明らかに異常です。だから、「その段としては落ちすぎか」という目で、通過率を見ます。

ステップ③：ボトルネックの段の「中身」を割って、原因を絞る

詰まっている段が分かったら、その段でよく起きる原因を1つずつ確認します。段ごとに、疑うべき場所は決まっています。

訪問 → 閲覧が低い（来たのに商品を見ない）→ トップや広告のリンク先と中身がズレていないか。広告で見せた商品と違うページに着地していないか。スマホでの表示崩れや、表示速度の遅さも疑います。
閲覧 → カートが低い（見たのに入れない）→ 商品ページの買われやすさの問題。写真・価格・在庫・送料の表示、そして「カートに入れる」ボタンの分かりやすさを見直します。
カート → 手続きが低い（入れたのに進まない）→ カゴ落ち（カートに入れたのに購入をやめてしまうこと）の典型。送料がここで初めて出て驚かれていないか、会員登録を強制していないかを疑います。
手続き → 完了が低い（レジまで来たのに買わない）→ 入力の多さ・決済手段の少なさ・エラー。フォームの項目が多すぎないか、使いたい決済（後払いやスマホ決済）が無くて諦められていないか。まず自分でテスト購入して、詰まる場所を体で確かめます。

先ほどの例なら、犯人は「手続き → 完了」。だから直す場所は、フォームと決済まわりの一点に絞られます。商品写真を撮り直したり、広告を増やしたりしても、ここは1ミリも直りません。詰まった段に、力を集中する——これがファネル分析のいちばんの効きどころです。

ステップ④：セグメント（お客さんの種類）で分けると、もっと見える

もう一歩踏み込むなら、ファネルを種類ごとに分けて見ます。とくに効くのがスマホとパソコンの分離です。全体では悪くなくても、「スマホの手続き→完了だけが極端に低い」ということはよくあります。スマホのフォームが入力しづらい、決済ボタンが押しにくい、といった原因が隠れているからです。ほかにも「新規のお客さんと、リピーター」「広告から来た人と、検索から来た人」で分けると、詰まりの正体がさらにくっきりします。

あなたへの影響

直す場所が1か所に絞れるので、限られた時間とお金を、いちばん効く一点に集中できます。「サイト全体をなんとなく改善」から、「この段のこの部分を直す」へ変わり、手が止まらなくなります。
やらなくていい改善が分かります。9割通過している段を磨く時間を、半分こぼれている段に回せる。改善の空振りが減り、同じ労力で成果が変わります。
A/Bテスト（2つの案を出し分けて数字で比べる検証）の狙いが定まります。どこを変えれば効くかが見えているので、テストする場所を迷わず選べます。
一度ファネルを作れば、毎週の点検表になります。「今週はどの段が落ちたか」を同じ形で見続けられ、異変に早く気づけるようになります。
何より、「アクセスはあるのに売れない」というモヤモヤが、具体的な作業に変わります。原因が見えれば、不安は「次の一手」に変わります。

明日やること

GA4かモール・カートの管理画面で、訪問／商品ページ閲覧／カート追加／購入手続き開始／購入完了の5段の人数を、直近1〜4週間ぶんそろえて並べる。
隣り合う段の通過率（次の段 ÷ 前の段）を計算し、「その段にしては落ちすぎ」な1段を見つける。
その段でよく起きる原因（上の「ステップ③」の一覧）を、上から1つずつ確認する。
スマホとパソコンに分けて同じファネルを作り、どちらかだけ落ちていないかを見る。
まず自分でテスト購入し、詰まっている段を実際に体験して、原因の当たりをつける。
特定した1か所だけを直し、次の1〜2週間で通過率が上がったかを追う。上がらなければ、原因の別の可能性へ。

ファネル分析・ボトルネック改善チェックリスト

購入までを「訪問→閲覧→カート→手続き→完了」の5段に分けた
各段の人数を、同じ期間でそろえて並べた
隣り合う段の通過率（％）を計算した
人数の減り幅ではなく「通過率が落ちすぎな段」でボトルネックを判断した
詰まった段でよく起きる原因を、上から1つずつ確認した
スマホとパソコンに分けて、どちらかだけ落ちていないか見た
自分でテスト購入して、詰まる場所を体で確かめた
直すのは1か所に絞り、通過率が上がるかを追っている

コピペで使えるプロンプト

ファネルの数字は出せても、「で、どこから手をつける？」で止まりがちです。段ごとの通過率を貼り付けると、生成AIがボトルネックの特定と、確認すべき原因の順番をたたき台として整理してくれます。数字の入力と、最後の判断は必ず自分で行ってください。

あなたはEC運営の分析アシスタントです。以下のファネルデータをもとに、
どの段がボトルネック（いちばん改善の効く詰まり）かを特定し、確認すべき原因を
優先順位つきで整理してください。

# 入力素材
- 業種／扱う商品：（例：アパレル、単価5000円前後）
- 集計期間：（例：直近4週間）
- 各段の人数：
  - 訪問：（　　　）人
  - 商品ページ閲覧：（　　　）人
  - カート追加：（　　　）人
  - 購入手続き開始：（　　　）人
  - 購入完了：（　　　）人
- 端末の内訳が分かれば：スマホ（　%）／PC（　%）
- 気になっている点：（例：広告費は増やしたが注文が伸びない）

# 出力条件
1. 各段の通過率（％）を計算して表で示す
2. 「その段としては落ちすぎ」な段を1つ、ボトルネックとして名指しする
   （人数の減り幅ではなく、通過率の異常さで判断した理由も添える）
3. そのボトルネックで疑うべき原因を、確認しやすい順に3〜5個、箇条書きで
4. 明日すぐ試せる打ち手を3つ、それぞれ想定される効果と一緒に
5. 専門用語には、初心者向けの短い言い換えを添える

# 禁止
- データにない数字を推測で作らない（不明な点は「要確認」と書く）
- 「必ず」「絶対に売上が上がる」などの断定・誇大な表現
- 一度に全部直す提案（改善は1か所に絞る前提で）

出てきた案は、あくまでたたき台です。名指しされたボトルネックが本当に詰まっているか、打ち手が自分の店に合うかは、自分の目で確かめてから動きましょう。

直し方に迷ったら｜段ごとの改善記事へ

ファネルで「詰まっている段」が分かったら、あとはその段を直すだけです。段ごとに、掘り下げた記事を用意しています。

閲覧→カートが弱い（商品ページで止まる）なら、まず商品ページの買われやすさから。
カート→手続きが弱い（カゴ落ち）なら、決済や送料の見せ方、離脱後のフォロー。
手続き→完了が弱いなら、スマホでの入力導線と決済の選択肢。

数字の出どころ（GA4）の見方に不安があれば、そこから固めるのがおすすめです。ファネルは、正しい数字があってこそ正しく詰まりを見つけられます。

アクセスはあるのに売れない——その霧の正体は、たいていたった1か所の詰まりです。5つの段に分けて通過率を並べれば、犯人は必ず1つに絞れます。全部をいっぺんに良くしようと気負わなくて大丈夫。いちばん詰まった段を1つ直す。それだけで、下に流れる人数はまるごと増えます。今日、あなたの店のファネルを1枚描くことから始めてみましょう。詰まりが見えれば、改善は「あてずっぽう」から「狙い撃ち」に変わります。