ECユーザビリティの改善は、オンラインショップの売上、満足度、ブランド信頼を高めるために欠かせません。
ECサイトでは、見た目のデザインを整えることも大切です。
しかし、デザインがきれいでも、顧客が商品を探しにくい、送料が分かりにくい、購入ボタンが押しにくい、カートで迷う、決済が面倒であれば購入されません。
ECユーザビリティとは、顧客がサイト上で迷わず、ストレスなく目的を達成できるかどうかです。
つまり、商品を見つける、比較する、カートに入れる、決済する、問い合わせるといった一連の流れが使いやすいかを指します。
GoogleはCore Web Vitalsの説明で、良いユーザー体験の目安としてLCPは2.5秒以内、INPは200ミリ秒未満、CLSは0.1以下を示しています。表示速度や操作性も、ユーザビリティ改善では無視できません。
ただし、ユーザビリティ改善は感覚だけで行うべきではありません。
「なんとなく見づらい」「たぶんカートが悪い」では、改善の優先順位を間違えます。
大切なのは、定量データと定性データを組み合わせ、どこで顧客が迷い、なぜ離脱しているのかを把握することです。
この記事では、ECユーザビリティの計測方法、改善フロー、分析ツール、仮説設計、テスト、KPI管理まで、初心者向けに実践手順を解説します。
ECユーザビリティの基本設計を先に確認したい方は、ECユーザビリティを高める設計ポイント5つ｜購入率と満足度を改善する方法も参考になります。
ECユーザビリティとは
ECユーザビリティとは、顧客がオンラインショップで目的を達成しやすいかどうかです。
ここでいう目的とは、購入だけではありません。
以下のような行動も含まれます。
・商品を探す
・カテゴリを選ぶ
・検索する
・商品説明を読む
・レビューを確認する
・送料を確認する
・返品条件を確認する
・カートに入れる
・決済する
・問い合わせる
・再購入する
ECユーザビリティが高いサイトは、顧客が迷いません。
必要な情報が必要な場所にあり、スマホでも操作しやすく、購入までの手順が短く、安心して決済できます。
反対に、ユーザビリティが低いサイトでは、以下のような問題が起きます。
・商品にたどり着けない
・送料が分からず離脱する
・購入ボタンが見つからない
・入力フォームで離脱する
・スマホで押しにくい
・決済方法が合わない
・返品条件が不明で購入をやめる
・問い合わせが増える
ECユーザビリティは、売上だけでなく、問い合わせ削減、返品率低下、レビュー改善、リピート率向上にも関係します。
ECユーザビリティを計測する理由
ECユーザビリティを改善するには、まず計測が必要です。
感覚だけで改善すると、重要ではない場所に時間や費用を使ってしまいます。
たとえば、トップページのデザインを大きく変更しても、実際の離脱原因がカート入力フォームにあるなら、購入率は大きく改善しません。
ユーザビリティを計測するメリットは以下です。
・離脱ポイントが分かる
・改善の優先順位を決められる
・チームで課題を共有できる
・改善前後の効果を比較できる
・広告費の無駄を減らせる
・再現性のある改善ができる
EC改善では、「どこを直すか」より先に「どこで詰まっているか」を見つけることが重要です。
数字を見ながら改善したい方は、ECの効果測定と改善方法｜売上を伸ばす分析ポイントも確認してください。
ステップ1：定量データでボトルネックを把握する
最初に行うのは、定量データの確認です。
定量データとは、数字で確認できるデータです。
たとえば、アクセス数、離脱率、購入率、カート到達率、決済完了率などです。
使うべき主なツール
ECユーザビリティの計測で使いやすいツールは以下です。
・Google Analytics 4
・Google Search Console
・Microsoft Clarity
・Hotjarなどのヒートマップツール
・PageSpeed Insights
・ECカートの分析機能
・広告管理画面
・メール配信ツール
・レビュー管理ツール
Google Optimizeは2023年9月30日に終了しているため、現在はGA4のデータ連携、各ECカートのテスト機能、Shopifyアプリ、VWO、OptimizelyなどのA/Bテストツールを検討する形になります。
最初に見るべき指標
最初に見るべき指標は以下です。
・商品ページ閲覧数
・商品ページ離脱率
・カート到達率
・カート離脱率
・決済完了率
・購入率
・平均注文額
・検索利用率
・ゼロヒット率
・スマホ購入率
・ページ表示速度
・問い合わせ件数
これらを見れば、どこで顧客が詰まっているかが分かります。
離脱率を見る
離脱率が高いページは、改善候補です。
ただし、すべての離脱が悪いわけではありません。
たとえば、問い合わせ完了ページや購入完了ページで離脱するのは自然です。
問題なのは、以下のページで離脱が多い場合です。
・商品ページ
・カートページ
・決済入力ページ
・送料説明ページ
・検索結果ページ
・カテゴリページ
商品ページで離脱が多いなら、写真、説明文、送料、納期、返品、レビュー、FAQを確認します。
カートページで離脱が多いなら、送料表示、入力項目、決済方法、ゲスト購入の有無を確認します。
カート到達率を見る
カート到達率とは、商品ページを見た人のうち、どれくらいがカートに入れたかです。
カート到達率が低い場合、商品ページに問題がある可能性があります。
確認すべきことは以下です。
・購入ボタンが分かりやすいか
・価格が分かるか
・送料が分かるか
・発送予定が分かるか
・返品条件が分かるか
・レビューがあるか
・写真が十分か
・商品メリットが伝わるか
商品ページを改善したい方は、商品ページ作成の方法｜オンラインショップで売れるページを作る実践ガイドも参考になります。
決済完了率を見る
決済完了率とは、カートに入れた人のうち、購入完了まで進んだ割合です。
ここが低い場合は、カートや決済画面に問題がある可能性があります。
確認すべきことは以下です。
・ゲスト購入ができるか
・入力項目が多すぎないか
・住所自動補完があるか
・決済方法が顧客層に合っているか
・送料が急に高く見えていないか
・エラーメッセージが分かりやすいか
・スマホで入力しやすいか
・会員登録が必須になっていないか
購入意欲がある顧客でも、決済が面倒なら離脱します。
ページ速度を見る
ページ速度も重要です。
Core Web Vitalsでは、LCP、INP、CLSが重要な指標です。LCPは表示速度、INPは操作への反応、CLSは表示の安定性を示します。良好な体験の目安は、LCPが2.5秒以内、INPが200ミリ秒未満、CLSが0.1以下です。
確認すべきことは以下です。
・画像が重すぎないか
・動画を入れすぎていないか
・不要なプラグインが多くないか
・スマホ表示が遅くないか
・ファーストビューが重くないか
・JavaScriptが多すぎないか
速度が遅いと、商品を見る前に離脱されます。
ステップ2：定性データで顧客の感情を読み取る
定量データだけでは、なぜ離脱しているのかまでは分かりません。
そこで必要なのが、定性データです。
定性データとは、顧客の声や行動観察から得られる情報です。
集めるべき定性データ
定性データには、以下があります。
・レビュー
・問い合わせ内容
・返品理由
・アンケート回答
・SNSコメント
・チャットログ
・ユーザーテスト
・ヒートマップ
・録画セッション
たとえば、数字では「カート離脱が多い」と分かっても、理由までは分かりません。
しかし、問い合わせやアンケートで「送料が最後まで分からず不安だった」「入力項目が多くて面倒だった」という声があれば、具体的な改善策が見えます。
ユーザーアンケートを取る
アンケートは、顧客の不満を知るために有効です。
質問例は以下です。
・商品ページで分かりにくかった点はありますか？
・購入前に不安だったことはありますか？
・カートや決済で迷った点はありますか？
・送料や納期は分かりやすかったですか？
・購入をやめた理由は何ですか？
・改善してほしい点はありますか？
質問は多すぎないようにしましょう。
3〜5問程度で十分です。
レビューを分析する
レビューには、ユーザビリティ改善のヒントが含まれています。
確認すべきことは以下です。
・商品説明と実物の差
・サイズ感の不満
・配送への不満
・梱包への不満
・使い方の分かりにくさ
・購入前に不安だった点
・良かった購入体験
・再購入理由
レビューは、商品改善だけでなく、商品ページ改善にも使えます。
たとえば、「思ったより小さかった」という声が多いなら、サイズ比較写真を追加します。
「発送が早くて安心」という声が多いなら、商品ページ上部に発送予定を明記します。
ユーザーテストを行う
ユーザーテストとは、実際に第三者にサイトを操作してもらい、迷う場所を観察する方法です。
テスト内容は簡単で構いません。
例：
・スマホで商品を探してもらう
・商品ページからカートに入れてもらう
・送料を確認してもらう
・返品条件を探してもらう
・購入直前まで進んでもらう
その際、以下を観察します。
・どこで止まるか
・何を探しているか
・どの言葉で迷うか
・どのボタンを見落とすか
・どこで不安を感じるか
身近な人に頼むだけでも、改善点は見つかります。
ステップ3：課題を構造化し、改善仮説を立てる
データを集めたら、課題を整理します。
重要なのは、いきなり改善作業に入らないことです。
まず、課題、仮説、改善施策をセットで整理します。
課題整理の例
たとえば、以下のように整理します。
課題：カート離脱率が高い
仮説：
・送料が最後まで分からない
・入力項目が多すぎる
・ゲスト購入ができない
・決済方法が少ない
改善施策：
・商品ページとカートで送料目安を表示する
・入力項目を減らす
・ゲスト購入を許可する
・決済方法を追加する
課題：スマホ購入率が低い
仮説：
・ボタンが押しにくい
・画像が重く表示が遅い
・文字が小さい
・フォーム入力がしにくい
改善施策：
・購入ボタンを固定表示する
・画像をWebP化する
・本文サイズを見直す
・住所自動補完を導入する
課題：商品ページで離脱が多い
仮説：
・商品のメリットが分かりにくい
・レビューが見つからない
・返品条件が分からない
・写真が少ない
改善施策：
・主要メリットを3つに整理する
・レビューを購入ボタン付近に配置する
・返品条件を上部に表示する
・使用シーン写真を追加する
このように、課題と仮説を分けて考えると、改善施策に納得感が出ます。
優先順位を決める
改善項目が多い場合は、優先順位を決めましょう。
判断軸は以下です。
・売上への影響が大きいか
・実装しやすいか
・顧客の不満が多いか
・改善効果を測りやすいか
・スマホ購入に影響するか
最初に取り組むべきなのは、売上に近く、実装しやすい改善です。
たとえば、商品ページ上部に送料と納期を表示する、購入ボタンを分かりやすくする、FAQを追加するなどです。
ステップ4：実装とテストを繰り返す
課題と仮説を整理したら、改善施策を実装します。
ここで重要なのは、一度にすべて変えないことです。
複数の変更を同時に行うと、どの変更が効果を出したのか分からなくなります。
1要素ずつテストする
テストする項目は以下です。
・購入ボタンの位置
・購入ボタンの文言
・レビューの表示位置
・FAQの表示位置
・商品写真の順番
・送料表示の場所
・フォーム項目数
・カート内の導線
・CTAの色や文言
たとえば、購入ボタンの色、レビュー位置、送料表示を同時に変えると、何が効いたのか分かりません。
まずは1つずつ改善しましょう。
A/Bテストの考え方
A/Bテストとは、AパターンとBパターンを比較し、どちらが良い結果を出すか確認する方法です。
テスト例は以下です。
・購入ボタンの文言
・商品説明の見出し
・レビュー表示位置
・FAQの配置
・キャンペーン訴求
・商品写真の順番
・カート導線
Google Optimizeは終了しているため、現在はShopifyアプリ、ECカートの標準機能、VWO、OptimizelyなどのA/Bテストツールを検討します。GA4側では、テスト結果の分析やコンバージョン計測に使う形が現実的です。
テスト期間を決める
A/Bテストは、短すぎると判断を誤ります。
目安として、最低でも2〜4週間程度は見たいところです。
ただし、アクセス数が少ないショップでは、統計的に明確な差が出にくい場合があります。
その場合は、A/Bテストにこだわりすぎず、改善前後で以下を比較しましょう。
・商品ページ離脱率
・カート到達率
・購入率
・問い合わせ件数
・レビュー内容
・カート離脱率
小規模ECでは、完璧なテストよりも、継続的に改善することが重要です。
ステップ5：改善効果をモニタリングする
改善を実施したら、必ず結果を確認します。
実装して終わりではありません。
改善後に見るべき指標は以下です。
・購入率
・カート到達率
・決済完了率
・商品ページ離脱率
・スマホ購入率
・フォーム離脱率
・問い合わせ件数
・レビュー評価
・再購入率
・平均注文額
改善直後だけでなく、一定期間モニタリングしましょう。
最低でも4週間程度は見ると、短期的な変動に振り回されにくくなります。
改善前後のレポートを残す
改善内容は記録しておきましょう。
記録する項目は以下です。
・改善した日付
・改善したページ
・課題
・仮説
・実施内容
・改善前の数字
・改善後の数字
・分かったこと
・次にやること
記録を残すことで、チーム内でノウハウが蓄積されます。
一度成功した改善を、他の商品ページやカテゴリページにも展開しやすくなります。
モデルケース：ユーザビリティ改善の流れ
ここでは、ECユーザビリティ改善のイメージを持ちやすいように、モデルケースとして紹介します。
未確認の成果数値を断定するものではありません。
実際の成果は、商品、流入数、顧客層、改善範囲によって変わります。
モデルケース1：D2Cコスメブランド
課題は、カート離脱率が高いことです。
定量データでは、カートまでは進むものの、決済入力画面で離脱が多い状態でした。
定性データでは、以下の声がありました。
・入力項目が多い
・送料が分かりにくい
・エラー表示が分かりづらい
・ゲスト購入ができない
改善施策は以下です。
・入力項目を削減
・郵便番号から住所自動入力を追加
・エラー表示を入力欄の近くに表示
・ゲスト購入を許可
・送料をカート前に表示
このケースでは、商品ページではなくカート体験がボトルネックでした。
モデルケース2：アパレルEC
課題は、商品ページでの離脱とサイズ問い合わせの多さです。
定量データでは、商品ページの滞在時間は長いものの、カート到達率が低い状態でした。
定性データでは、以下の声がありました。
・サイズ感が分からない
・着用写真が少ない
・返品できるか不安
・レビューに体型情報がない
改善施策は以下です。
・身長別の着用写真を追加
・サイズ表を上部に移動
・返品条件を分かりやすく表示
・レビューに身長、体型、購入サイズ項目を追加
・FAQにサイズ選びを追加
このケースでは、情報不足が購入前の不安につながっていました。
モデルケース3：食品EC
課題は、配送関連の問い合わせが多いことです。
定量データでは、商品ページ閲覧数は多いものの、購入率が低く、問い合わせも多い状態でした。
定性データでは、以下の声がありました。
・いつ届くか分からない
・送料が分かりにくい
・保存方法が不安
・賞味期限が知りたい
改善施策は以下です。
・商品ページ上部に発送予定日を表示
・送料と配送地域を明記
・保存方法を写真付きで説明
・賞味期限を明記
・FAQを追加
・購入後メールで保存方法とレシピを送信
このケースでは、配送と保存に関する不安を減らすことが重要でした。
ECユーザビリティ改善の90日ロードマップ
ECユーザビリティ改善は、90日単位で進めると実行しやすくなります。
Day 1〜30：現状を計測する
最初の30日は、データを集めてボトルネックを見つけます。
やることは以下です。
・GA4を確認する
・Search Consoleを確認する
・商品ページ離脱率を見る
・カート到達率を見る
・カート離脱率を見る
・スマホ購入率を見る
・PageSpeed Insightsを確認する
・問い合わせ内容を分類する
・レビューを読む
・改善候補を一覧化する
この段階では、いきなり大きく変えないでください。
まず、どこで詰まっているかを把握します。
Day 31〜60：優先度の高い改善を実装する
次の30日は、売上に近い改善から実装します。
やることは以下です。
・商品ページ上部に送料、納期、返品を表示する
・購入ボタンを分かりやすくする
・レビュー表示位置を見直す
・FAQを追加する
・ゲスト購入を許可する
・入力項目を減らす
・住所自動補完を設定する
・スマホ表示を見直す
この段階では、購入前の不安と購入時の手間を減らします。
Day 61〜90：検証と横展開を行う
最後の30日は、改善結果を見て横展開します。
やることは以下です。
・改善前後の数値を比較する
・購入率を見る
・カート到達率を見る
・問い合わせ件数を見る
・レビュー内容を見る
・効果があった改善を他商品へ展開する
・効果が弱い改善を見直す
・次の改善仮説を作る
この段階では、成功した改善を他ページにも広げます。
ECユーザビリティ改善で見るべきKPI
ユーザビリティ改善では、以下のKPIを確認しましょう。
サイト導線に関するKPI
・カテゴリクリック率
・検索利用率
・検索から商品到達率
・ゼロヒット率
・内部リンククリック率
商品ページに関するKPI
・商品ページ閲覧数
・商品ページ滞在時間
・カート到達率
・レビュー閲覧率
・FAQ閲覧率
・商品ページ離脱率
カートに関するKPI
・カート到達率
・カート離脱率
・決済完了率
・フォーム離脱率
・ゲスト購入率
・決済エラー件数
スマホに関するKPI
・スマホ購入率
・スマホ離脱率
・LCP
・INP
・CLS
・タップしにくい要素
顧客満足に関するKPI
・問い合わせ件数
・レビュー評価
・返品率
・再購入率
・クレーム件数
週1回、良かった数字と悪かった数字を3つずつ確認し、翌週の改善を1つ決めましょう。
ECユーザビリティ改善チェックリスト
改善前に以下を確認してください。
・GA4で商品ページ離脱率を見ている
・カート到達率を確認している
・カート離脱率を確認している
・スマホ購入率を確認している
・Search Consoleで検索流入を確認している
・ヒートマップでクリック箇所を確認している
・問い合わせ内容を分類している
・レビューから不安点を抽出している
・課題、仮説、改善施策をセットで整理している
・一度に多くの変更をしていない
・改善前後の数字を記録している
・効果があった改善を横展開している
このチェックリストを満たすことで、感覚ではなくデータに基づいた改善ができます。
よくある失敗と回避策
ECユーザビリティ改善でよくある失敗を整理します。
1. 感覚だけで改善する
「なんとなく見づらい」だけで改善すると、重要なボトルネックを見落とします。
まずはデータを確認しましょう。
2. 一度に多くの変更をする
複数の変更を同時に行うと、どれが効果を出したのか分かりません。
1つずつ改善し、結果を確認しましょう。
3. PCだけで確認する
PCでは見やすくても、スマホでは使いにくいことがあります。
商品ページ、カート、決済、問い合わせフォームは必ずスマホで確認してください。
4. 数字だけ見て顧客の声を見ない
数字だけでは理由が分かりません。
レビュー、問い合わせ、アンケート、ユーザーテストも確認しましょう。
5. 改善後の検証をしない
改善して終わりではありません。
改善前後の数字を記録し、効果を確認してください。
まとめ
ECユーザビリティの計測と改善は、オンラインショップの売上、満足度、ブランド信頼を高めるために重要です。
デザインをきれいにするだけでは成果は出ません。
顧客が商品を探しやすく、商品情報を理解しやすく、カートや決済で迷わず、スマホでも快適に購入できる状態を作る必要があります。
まずは、GA4、Search Console、ヒートマップ、PageSpeed Insights、問い合わせ内容、レビューを使って現状を把握しましょう。
次に、課題、仮説、改善施策をセットで整理します。
そして、商品ページ、カート、フォーム、スマホ表示、ページ速度を優先度順に改善してください。
改善後は、購入率、カート到達率、決済完了率、問い合わせ件数、レビュー内容を確認し、効果があった施策を横展開します。
ECユーザビリティ改善の目的は、単に画面を整えることではありません。
顧客が安心して、迷わず、ストレスなく購入できる体験を作ることです。
ECユーザビリティの基本設計を確認したい方は、ECユーザビリティを高める設計ポイント5つ｜購入率と満足度を改善する方法も参考になります。
ECサイト全体の使いやすさを改善したい方は、ユーザーフレンドリーなECデザイン｜買いやすいサイトを作る改善ポイントも確認してください。
商品ページを改善したい方は、商品ページ作成の方法｜オンラインショップで売れるページを作る実践ガイドもあわせて参考にしましょう。