ECユーザビリティの計測方法｜GA4・定性調査・改善フロー

ECユーザビリティの計測とは

ECユーザビリティの計測とは、顧客がオンラインショップで目的を達成するまでの行動を確認し、迷いや離脱が起きている場所を見つけることです。

ECサイトでの目的は購入だけではありません。

• 商品を探す
• カテゴリから比較する
• サイト内検索を使う
• 商品情報を確認する
• 送料・納期を確認する
• 返品条件を確認する
• カートへ入れる
• 決済する
• 問い合わせる
• 再購入する

どの行動を改善したいのかによって、見るべき指標も変わります。

ECユーザビリティ改善の基本フロー

GA4でECユーザビリティを計測する

GA4は、ECサイト内でどの段階までユーザーが進んでいるかを確認するために使えます。

ただし、GA4を設置しただけでECの購買行動がすべて自動計測されるわけではありません。

商品閲覧、カート追加、チェックアウト開始、購入などを分析するには、対応するECイベントが正しく送信されている必要があります。

Google Analytics ヘルプ「Ecommerce purchases report」

確認したい代表的なECイベント

ファネルで離脱場所を見る

ユーザビリティ改善では、単独のページ数値よりも「どの段階から次へ進めていないか」を見る方が実務的です。

たとえば、次の流れを比較します。

GA4のチェックアウトジャーニーレポートでは、チェックアウトを開始したユーザーが後続の段階をどこまで完了したか確認できます。

Google Analytics ヘルプ「Checkout journey report」

定量データでボトルネックを見つける

定量データは「どこで問題が起きているか」を探すために使います。

すべての指標を同時に見る必要はありません。目的に合わせて選びます。

商品ページでカート追加が少ない場合

原因候補として次を確認します。

• 何の商品かすぐ分かるか
• 価格が分かるか
• 送料が分かるか
• 発送予定が分かるか
• サイズ・素材等を確認できるか
• 写真で使用イメージが分かるか
• 返品条件を確認できるか
• 購入ボタンを迷わず見つけられるか

カートからチェックアウトへ進まない場合

• 送料が想定より高く見えていないか
• 総支払額を理解できるか
• 会員登録など想定外の手続きがないか
• 購入条件が分かるか
• エラーが発生していないか

チェックアウト後に購入されない場合

• 入力項目に不必要なものがないか
• エラー内容を理解できるか
• 利用したい決済方法があるか
• スマートフォンで入力しやすいか
• 戻る操作等で入力内容が失われないか

定性データで「なぜ」を確認する

定量データだけでは、離脱した理由までは分かりません。

たとえば「カートから購入へ進んでいない」という数字があっても、送料、決済、入力、エラーなど複数の原因が考えられます。

そこで定性データを組み合わせます。

利用できる定性データ

• 問い合わせ内容
• チャットログ
• レビュー
• 返品理由
• アンケート
• ユーザーテスト
• ヒートマップ
• セッション記録

問い合わせを分類する

問い合わせは、ユーザーがサイト上で解決できなかった情報を知る材料になります。

たとえば次の分類を使えます。

アンケートは必要な質問だけにする

アンケートの質問数を「3〜5問」と固定する必要はありません。

改善判断に使う質問だけを残します。

たとえば次のような質問です。

• 購入前に分かりにくかったことはありますか
• 購入を迷った理由は何ですか
• 探していた情報を見つけられましたか
• 購入手続きで困ったことはありますか

回答を集めても施策が変わらない質問は減らします。

ユーザーテストで迷いを観察する

ユーザーテストでは、対象顧客に近い人へ実際のサイトを操作してもらい、目的を達成できるか確認します。

テスト課題例

• 条件に合う商品を探す
• 商品のサイズを確認する
• 送料を確認する
• 返品条件を確認する
• 商品をカートへ入れる
• 購入直前まで進む

観察すること

• どこで止まるか
• 何を探しているか
• どの言葉が伝わっていないか
• どのリンクやボタンを見落とすか
• 誤ったページへ移動しないか
• 目的を達成できるか

サイト内検索もユーザビリティデータになる

商品数が多いECでは、サイト内検索のログから「何を探しているのに見つけられていないか」を確認できます。

確認したい内容

• 検索されている言葉
• 検索結果が0件になる言葉
• 表記ゆれ
• 検索後に商品へ到達できたか
• 検索後に購入へ進んだか

Search Consoleは何に使うのか

Search Consoleは重要なツールですが、サイト内のユーザビリティを直接測るための中心ツールではありません。

主にGoogle検索からページへ到達するまでの状態を確認します。

Search Consoleで確認する例

• 検索クエリ
• 表示回数
• クリック数
• クリック率
• 平均掲載順位

たとえば検索結果では十分クリックされているのに商品ページで購入へ進まない場合、問題の中心は検索CTRではなく商品ページ以降にある可能性があります。

逆に、検索表示は多いのにクリックされない場合は、タイトル・検索意図・スニペットなどを確認します。

表示・操作性能も確認する

表示速度や操作の反応が悪ければ、商品内容以前に使いにくさが発生します。

GoogleのCore Web Vitalsでは、現在、LCP・INP・CLSが主要指標です。

Google Search Central「Core Web Vitals」

改善仮説を作る

データを確認したら、「問題」「原因候補」「変更」「測定」を分けます。

この形にすると、「なんとなく分かりにくいからデザイン変更」といった改善を避けやすくなります。

改善の優先順位を決める

改善候補が複数ある場合は、次の観点で比較します。

• 購入・顧客体験への影響が大きいか
• 問題を示すデータがあるか
• 影響するユーザーが多いか
• 実装可能か
• 改善結果を測れるか
• 変更によるリスクが許容できるか

「実装が簡単だから」だけで決めるのではなく、問題の大きさと根拠を優先します。

改善テストの進め方

変更後は、狙った行動へどのような影響が出たか確認します。

A/Bテストを使える場合もありますが、すべての小規模ECで必要なわけではありません。

A/Bテストが向いている条件

• 十分な対象ユーザーがいる
• 比較したい変更が明確
• 評価指標を事前に決められる
• テスト中の他要因を把握できる

アクセスが少ない場合は、統計的な差が得られにくいことがあります。

その場合は、改善前後の行動、問い合わせ、ユーザーテストなど複数の証拠を使って判断します。

1要素ずつ変えるべきか

原因を特定したい場合、複数の変更を一度に実施すると、どの変更が影響したか判断しにくくなります。

ただし、必ず1要素だけ変更しなければならないわけではありません。

たとえばカートで重大な不具合が複数見つかった場合は、顧客影響を優先してまとめて修正する方が適切です。

改善後に見る指標

改善内容に直接関係する指標を優先します。

平均注文額や売上など遠い指標だけを見ると、ユーザビリティ改善の効果を判断しにくくなることがあります。

まず変更箇所に近い行動を確認し、その後購入・売上への影響を見ます。

改善記録を残す

改善を続ける場合は、実施内容を記録します。

最低限残したい項目

• 変更日
• 対象ページ
• 問題
• 原因仮説
• 根拠
• 変更内容
• 確認指標
• 改善前の状態
• 改善後の状態
• 判断
• 次の対応

記録しておくと、似た問題が別の商品ページで発生したときにも判断材料として使えます。

90日ロードマップではなく判断ゲートで進める

ユーザビリティ改善を「最初の30日は分析、次の30日は改善、最後の30日は検証」と固定する必要はありません。

アクセス数や注文数が少なければ、30日では判断材料が不足する場合があります。逆に決済エラーのような重大問題なら、データを長期間待たず修正すべきです。

判断ゲートの例

ECユーザビリティ計測でよくある失敗

GA4を入れただけで計測できていると思う

必要なECイベントとパラメータが取得できているか確認します。

離脱率だけを見る

離脱が自然なページもあります。ユーザーの目的と次の行動を合わせて確認します。

数字だけで原因を決める

定性データを組み合わせて原因候補を確認します。

Search Consoleをサイト内UX分析の中心にする

Search Consoleは主に検索流入までの分析に使い、サイト内行動はGA4やEC側の計測と分けます。

すべての指標を改善しようとする

目的に直接関係する指標へ絞ります。

固定期間でテストする

必要なデータ量と季節性を考慮します。

改善後の記録を残さない

仮説・変更・結果を残し、次の改善に再利用します。

ECユーザビリティ計測チェックリスト

• 改善したいユーザー行動を決めた
• 必要なGA4イベントを確認した
• 商品閲覧から購入までの流れを確認できる
• 問題が起きている段階を特定した
• 問い合わせ・レビュー等も確認した
• 原因仮説を言語化した
• 変更内容と確認指標を決めた
• 必要な期間・データ量で検証した
• 改善結果を記録した
• 継続・修正・停止を判断した

ECユーザビリティ計測に関するFAQ

まとめ

ECユーザビリティ改善で最も避けたいのは、感覚だけでサイトを変えることです。

まずユーザーがどこで止まっているかを数字で確認し、その原因を問い合わせ・レビュー・ユーザーテストなどで確かめます。

そのうえで改善内容と確認指標を決め、結果を記録します。

アクセスが少ないショップでは大規模なA/Bテストにこだわらず、定量・定性データを組み合わせながら、明確な問題から改善してください。