Rakuten Analyticsとは？売上を伸ばすデータ分析の基本から店舗の課題別実践活用法まで徹底解説

「Rakuten Analytics」という言葉は知っているけれど、RMSの分析機能と何が違うのか、どう活用すれば売上アップに繋がるのか分からない…そんなお悩みはありませんか？

この記事では、楽天市場の店舗運営に欠かせないツール「Rakuten Analytics」の基本的な見方から、多くの店舗が抱える「アクセス改善」「転換率向上」「リピーター育成」といった課題を解決するための具体的な分析方法まで、徹底的に解説します。

しるし株式会社では、Rakuten Analyticsの分析結果を読み解き、売上アップのための具体的な施策提案や運用代行まで承っています。無料相談を行っていますので、お気軽にお問い合わせください。
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Rakuten Analyticsとは？

Rakuten Analyticsは楽天グループのビッグデータを活用した最新の分析プラットフォームです。

楽天市場の標準分析機能（RMS内のR-カルテなど）とは一線を画し、マーケット全体の動向や顧客属性を幅広く分析できます。

ここでは、従来のRMSデータ分析機能との違いと、Rakuten Analyticsを利用すべき主な理由を解説します。

RMSの既存データ分析機能との決定的な違い

楽天市場の管理システムRMSにも店舗カルテ（R-カルテ）をはじめとした基本的なデータ分析機能があります。

しかし、Rakuten AnalyticsにはRMS標準機能にはない強みが多数存在します。以下の表に、RMSの分析とRakuten Analyticsの主な違いをまとめました。

比較項目	RMSのデータ分析機能 (店舗カルテ等)	Rakuten Analytics
分析データ範囲	自社店舗内のデータのみ（例：アクセス数・転換率など）	楽天全体のビッグデータ（楽天IDに基づくオンライン・オフラインの行動まで網羅）
分析できる内容	自店舗の売上構成やページ訪問状況の把握が中心	市場トレンドや競合分析も可能。膨大なユーザーデータをもとに高精度な分析ができる
インターフェース	固定フォーマットのレポートが中心	直感的なダッシュボードでカスタマイズ可能。グラフでデータを視覚化しやすい
利用コスト	標準機能として無料で利用可能	有料サービス（具体的な料金は非公開、要問い合わせ）

RMSの店舗カルテでは自社サイト内の「アクセス人数」「転換率」「客単価」など基本指標は確認できます。

しかしRakuten Analyticsでは楽天全体のユーザー統計データを活用し、市場全体での自社の立ち位置や顧客像を分析可能です。

また、楽天が蓄積したデータはAIにより4,000以上の属性に分類されており、これを自社顧客情報と紐づけてより立体的な分析ができます。

こうした決定的な違いにより、Rakuten Analyticsは単なるアクセス解析を超えた経営判断ツールとなっています。

Rakuten Analyticsを使うべき理由

では、なぜ楽天出店企業がRakuten Analyticsを活用すべきなのでしょうか。主な理由は以下のとおりです。

このように、Rakuten Analyticsは楽天市場でのビジネス拡大を目指す企業にとって強力な武器となります。

「データに基づいた意思決定を行いたい」「競合に負けない戦略を立てたい」という場合に、導入を検討すべきでしょう。

Rakuten Analyticsの基本的な使い方

Rakuten Analyticsを活用するための基本操作を押さえておきましょう。まずRMSからのアクセス方法と、開いた際に表示されるダッシュボードの見方を説明します。

そのうえで、初心者が優先して確認すべき3つの重要レポートを紹介します。

RMSからのアクセス方法とダッシュボードの基本的な見方

Rakuten Analyticsを利用するには、まず楽天の管理画面RMSからアクセスします（※利用には事前に楽天への申し込みが必要です）。

RMSにログイン後、メニューから「Rakuten Analytics」を選択すると専用ダッシュボードが開きます。

ダッシュボードには自社ショップの顧客データが楽天全体の統計と照らし合わせて表示され、ひと目で顧客の特徴が把握できる構成です。

ダッシュボード上部に「データカバレッジ」（自店舗顧客データが楽天全体データにマッチして分析可能な割合）がパーセンテージで示されます。

続いて、顧客の性別比や年齢層、地域分布がグラフで表示され、主要な顧客層を直感的に把握できます。

また「ライフスタイル」「金融」「仕事」などカテゴリ別に分析結果が並び、「クレジットカードを保有している確率○％」「マンション居住の可能性○％」といった統計が棒グラフで示されます。

視覚的に分かりやすいUIのおかげで、専門知識がなくても重要な指標を見逃すことなく確認できるでしょう。

初心者が最初に押さえるべき3つの重要レポート

Rakuten Analyticsにはさまざまなレポートがありますが、初めて使う方は特に以下の3つを優先的にチェックすると良いでしょう。

それぞれが売上アップのヒントを与えてくれる重要なデータです。

以上のレポートは、まず押さえておくことで現状の課題を発見しやすくなる基本中の基本データです。最初はこの3つを定期的にチェックし、小さな気づきを積み重ねていきましょう。

【店舗の課題別】売上アップに直結するRakuten Analytics実践活用術

ここからは、楽天店舗が直面しがちな課題ごとにRakuten Analyticsを使った解決策を紹介します。

アクセス数が伸びない、転換率（CVR）が低い、リピーターが増えない、広告効果を測りたいといった悩みに対し、Rakuten Analyticsで何を分析し、どう改善につなげるかを解説します。

データに基づくアプローチで、売上アップに直結する実践術を見ていきましょう。

課題1：アクセス数が伸び悩んでいる｜流入経路分析で集客のボトルネックを発見する

「ページへのアクセス数（訪問者数）が思うように増えない」とお悩みの場合、まずは集客の現状を把握することが重要です。

Rakuten Analyticsの流入経路分析レポートを使えば、自店への流入経路の内訳が明らかになります。

例えば、流入分析の結果を見てみると「全アクセスのうち楽天市場内検索からが80%、楽天広告経由は数％、外部サイトからの流入はほぼゼロ」といったケースがあるかもしれません。

これはつまり、楽天内検索頼みで他の集客チャネルが弱い状態です。ボトルネックが判明すれば対策も立てやすくなります。

楽天内SEO対策で商品ページのキーワード最適化を図る、楽天広告やアフィリエイトを活用して楽天外から新規顧客を呼び込む、など弱点チャネルの強化につなげられるでしょう。

逆に、アクセス元の大半が特定の広告キャンペーンに偏っている場合は、広告停止時のリスクも浮き彫りになります。

こうした分析を通じて、集客面で注力すべきポイントを見極め、リソース配分の見直しや新たな集客策の導入を検討しましょう。

課題2：転換率が低い｜顧客の回遊・離脱分析でカゴ落ちの根本原因を探る

サイトに来ているものの購入転換率（CVR）が低い場合、どこかに購買までの障壁があります。

Rakuten Analyticsでは顧客のサイト内での回遊状況や離脱ポイントをデータで追跡できます。特に注目したいのが各ページの直帰率やカート投入後の離脱率（カゴ落ち率）です。

商品ページの直帰率が高ければ「ページ内容に問題がある可能性」が考えられます。

例えば商品説明が不足している、画像が魅力的でない、価格が割高に感じられる、といった理由で商品ページから離脱されているかもしれません。

Rakuten Analyticsで該当ページの閲覧数と購入率を照らし合わせ、「閲覧はされているのに購入に至らない」商品があれば要注意です。

ページ改善（詳細情報の充実、レビューの掲載、価格見直し等）や、関連商品のレコメンド強化など施策を検討しましょう。

また、カゴ落ち率の高さは「カートに商品は入れたがお会計まで進まなかったユーザー」が多いことを示します。

原因としては送料・手数料への不満や、決済ページまでの導線が分かりにくいなどが考えられます。

Rakuten Analyticsで特定期間のカート投入数と購入完了数を比較し「カート投入のうち購入完了は○％」と把握できます。この数字が低ければ、カゴ落ち対策を強化しましょう。

具体策として、〇円以上購入で送料無料にする、期間限定のクーポンで後押しする、カート画面でのリマインドメッセージを工夫する（「あと少しで送料無料」など）といった施策が有効です。

データが示す離脱ポイントに的確に対処することで、転換率アップ＝売上アップに直結します。

Rakuten Analyticsなら感覚ではなく根拠をもってサイト改善に取り組めるため、無駄のないPDCAを回せるでしょう。

課題3：リピーターが増えない｜顧客分析レポートで優良顧客を育成する施策を見つける

新規顧客は獲得できているものの、リピート購入に繋がらない…これも多くの店舗が直面する課題です。

楽天市場で売上を伸ばすには新規客の獲得と同時にリピーターの育成が欠かせません。Rakuten Analyticsの顧客分析レポートを活用し、リピーター増加のヒントを探りましょう。

まず、レポートで新規 vs リピーターの購入比率や一人当たり購入回数を確認します。

リピーターの割合が低い場合は、獲得した新規客が定着していないことを意味します。原因を考えるには、リピーターになっている顧客層に注目します。

例えば顧客分析で、リピート購入している人の多くが「30代女性」で「子供向け商品を複数回購入」していると分かれば、その層に共通するニーズが見えてきます。

「30代子育て層」がリピートしやすい傾向があるなら、該当商品ラインナップの拡充や、関連商品のセット割引クーポン配布などが効果的かもしれません。

また、優良顧客（累計購入金額や頻度が高い顧客）の分析も重要です。

Rakuten Analyticsを使えば優良顧客の購買傾向や平均購入額が把握できるため、彼らの満足度をさらに高める施策を検討できます。

上位○%の顧客だけに限定セールの案内を出したり、誕生日クーポンを贈るといったVIP待遇でロイヤルティ向上を図ることができます。

「誰に対してどんな施策を打つべきか」をデータが教えてくれるので、勘に頼った施策よりも効率よくリピーター育成につなげられるでしょう。

リピーターが増えれば安定した売上基盤が築けます。Rakuten Analyticsの顧客分析によって、自店ならではのリピート促進策を見出し、ぜひ実践してみてください。

課題4：広告やセールの効果を正しく知りたい｜施策の効果測定とPDCAの回し方

楽天市場では、スーパーSALEやお買い物マラソン、クーポン発行、楽天広告の運用などさまざまな販促施策を行います。

「打った施策の効果をちゃんと測定し、次につなげたい」という場合にも、Rakuten Analyticsが役立ちます。

重要なのは施策前後のデータを比較して検証することです。

Rakuten Analyticsなら期間ごとのアクセス数・売上推移はもちろん、クーポン利用者の購買傾向や広告経由の転換率なども追跡できます。

例えば、楽天スーパーSALE期間中と通常時のアクセス数・売上高の増減を比較すれば、施策全体のインパクトが把握できます。

さらに、クーポンを発行した場合の使用率と、それが購買にどれだけ結び付いたか（クーポン利用者の転換率）を分析すれば、次回以降そのクーポン施策を継続すべきか見極められます。

スーパーSALE後にRakuten Analyticsでデータをチェックしてみましょう。

セール期間中の売上が通常時と比べてどのカテゴリで何％伸びたか、アクセスはどのチャネルから増えたか、逆に思ったほど効果が出なかった施策は何か、といったことが数字で示されます。

「○○カテゴリーの商品はセール中に売上2倍になったが、広告を出した△△商品の売上はあまり変わらなかった」など具体的な結果が見えれば、次回はより効果の高いカテゴリに注力し、効果の薄かった広告のクリエイティブを改善する、といったPDCAサイクルを回せます。

このようにデータに基づいて施策を振り返ることで、無駄なコストを省き効果的なマーケティング戦略を構築できます。

Rakuten Analyticsは施策の良し悪しを客観的に判断する「ものさし」となり、継続的な売上アップに欠かせない存在となるでしょう。

Rakuten Analyticsをより効果的に使うための注意点

非常に便利なRakuten Analyticsですが、正しく活用するために押さえておきたい注意点もあります。

ここでは、データの反映タイミングや計測期間の仕様と、用いられる指標（セッションやユニークユーザーなど）の定義について解説します。

これらを理解しておくことで、誤った解釈による判断ミスを防ぎ、より効果的にデータ活用ができるようになります。

データが反映されるタイミングと計測期間の仕様

Rakuten Analyticsのデータはリアルタイムに即反映されるわけではない点に注意しましょう。

一般的にアクセス解析データには集計のタイムラグがあり、Rakuten Analyticsでも前日までの数値が翌日に反映される、といったケースがあります（※正確な反映サイクルは楽天の仕様によります）。

そのため、セール直後などすぐに分析したい場合でも、最新データの反映を待ってから正確に評価することが大切です。

また、計測期間の設定にも気を配りましょう。

デフォルトでは直近7日間や30日間といった期間でデータが表示されることがありますが、自分が分析したい期間にちゃんと切り替えているか確認が必要です。

期間の切り替えを誤ると、「先月は良かったのに今月急に数字が悪化した」と早合点してしまう恐れがあります。

セール効果を測定するなら、セール期間＋前後期間を含めた分析期間を設定しないと正しい増減が掴めません。比較検証する際は同一条件で期間設定を行い、公平な比較を心がけましょう。

さらに、Rakuten Analyticsで扱うデータには実測値と予測値が混在している点も理解が必要です。

楽天独自のAI分析により推定されたユーザー属性データ（予測値）も提供されますが、これはあくまで統計的な推定です。

実際の登録情報など事実に基づくデータとAI推測データを区別し、それぞれの性質を踏まえて活用することが重要です。

「○○の可能性が高い」というデータは絶対的な事実ではなく確率論的な示唆ですので、施策に落とし込む際には他の指標もあわせて検討しましょう。

「セッション」や「ユニークユーザー」など指標の定義を正しく理解する

データ分析では指標の正しい定義を理解しておかなければ、分析結果を誤解してしまいます。

Rakuten AnalyticsやRMSで頻出する「セッション」「ユニークユーザー(UU)」といった指標について整理しておきましょう。

この違いを理解せずにいると、例えばCVR（転換率）の計算を見誤る恐れがあります。

実際に楽天市場では、以前はCVRを「購入件数 ÷ UU」で算出していましたが、現在は「購入件数 ÷ セッション数」に公式変更されています。

分母をユニークユーザーからセッションに変えたことで数値は小さくなりますが、これは延べ来訪回数で割るほうが実態に即しているためです。

この変更を知らないと「集客は増えたのにCVRが下がった？」と誤解してしまう店舗も出かねません。

他にも「アクセス人数」=UU、「訪問数」=セッションなど用語の違いがあります。

Googleアナリティクス等に慣れている方でも、楽天独自の計測ルールや用語に戸惑う場合があります。

必ず楽天の公式ドキュメントやヘルプで定義を確認し、「何を意味する数字か」を正しく捉えましょう。

指標の意味を誤解しないことで、データが示す本当の状況を把握でき、的確な意思決定につながります。

Rakuten Analyticsを効率的に活用したいなら運用代行・コンサルの利用がおすすめ

Rakuten Analyticsは強力な分析ツールですが、使いこなすには時間と専門知識も要求されます。

日々のショップ運営に追われる中でデータ分析まで手が回らない、という企業も多いでしょう。

そんなときは、楽天市場の運用代行やコンサルティングサービスを活用するのもおすすめです。

実際、楽天市場出店企業の中には「社内にノウハウがない」「担当者が退職してリソースが不足している」といった悩みを抱えるケースも少なくありません。

楽天市場のコンサルティングを行っているしるし株式会社では、無料相談を受け付けています。

プロの視点でRakuten Analyticsの分析結果を読み解き、売上アップのための具体的な施策提案や運用代行までお願いすることが可能です。

自社では気付けないデータの示唆や、豊富な成功パターンに基づく改善策を得られるのは、専門家に任せる大きなメリットでしょう。

また、外部に任せることで社内リソースを本業に集中させることができ、結果として全体最適につながります。

「データは取ったものの活かしきれていない」「もっと効率よく楽天市場で成果を出したい」という場合は、プロの力を借りることも検討してみてください。

無料相談を賢く活用し、自社に最適なデータ活用法や運用戦略のヒントをもらえるはずです。
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Rakuten Analyticsを使いこなしデータに基づいた店舗運営を実現しよう

楽天市場の新しいデータ分析ツールであるRakuten Analyticsは、売上やアクセス数といった基本指標から、顧客行動や市場動向までを可視化できる優れた機能を備えています。

これを上手に使いこなせば、経験や勘に頼っていた従来の運営から一歩抜け出し、データに裏付けられた戦略的な店舗運営が可能になります。

もちろん、ツールを導入するだけで成果が出るわけではありません。大切なのは分析結果に基づいて迅速に施策を実行し、効果検証して改善を続けること（PDCA）です。

データ活用に不安がある方は、遠慮なく専門家に頼るのもひとつの方法です。しるし株式会社では無料相談を随時受け付けていますので、必要に応じて活用してみてください。

Rakuten Analyticsを使いこなし、データに基づいた意思決定で楽天市場のビジネスを飛躍させましょう。
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