【EC売上の伸び悩み原因とは？】売上低迷を分析し改善する具体的な解決策

この記事は、これまでの支援実績が1,000社以上、広告運用実績年間10億円以上の弊社（Proteinum）が「ECサイトの売上伸び悩みの原因」について解説します。

【この記事の対象者】

• ECサイトのアクセスはあるが売上に繋がらず改善策を探している方
• 売上低迷の要因を特定し、具体的な施策を実行したい方
• 効率的な集客やCVR向上のためのノウハウを知りたい方

【この記事を読んでわかること】

• EC売上の伸び悩み原因を特定するデータ分析手法
• 集客・サイト内・リピートそれぞれにおける解決策
• 売上をV字回復させるための具体的な改善手順
• 成功事例に基づく成果の出やすい施策の優先順位

ECサイトのアクセスはあるのに売上が伸びず、具体的な原因や改善策が分からず頭を抱えていませんか？ EC売上の伸び悩みは「アクセス数」「転換率（CVR）」「客単価」の3要素に分解してボトルネックを特定し、適切な優先順位で改善策を打つことで必ず解消できます。

ECサイトの売上伸び悩み原因とは？

ECサイトの売上が停滞する背景には、市場環境の変化という外部要因と、自社サイトの運用体制という内部要因が複雑に絡み合っています。売上が伸び悩む状態を放置すると、広告費の浪費や顧客離れを招き、事業の継続が困難になるリスクがあります。

• 売上の構成要素（アクセス数、転換率、客単価）ごとの数字の低下
• 競合店舗の台頭による市場シェアの損失
• ユーザーの購買ニーズと提供商品のミスマッチ

売上の構成要素（アクセス数、転換率、客単価）ごとの数字の低下

ECサイトの売上は、一般的に「アクセス数 × 転換率（CVR） × 客単価」という方程式で定義されます。この3つの指標のうち、どれか一つでも低下してくると、それが売上伸び悩みの直接的な原因となります。つまり、まずはどの指標の数値が低下してきているのかを正確に把握し、売上低下の原因を突き止める必要があります。どの指標が低下しているのかわかったら、さらに深堀を行い、具体的な施策や商品レベルまで原因を落とし込みましょう。

競合店舗の台頭による市場シェアの損失

自社サイトに変化がなくても、競合店舗が強力なキャンペーンを実施したり、モール全体で価格競争が激化したりすることで、相対的に自社の魅力が低下することがあります。特にAmazonや楽天市場などのプラットフォーム内では、アルゴリズムの変更により検索順位が下落し、急激なアクセス減を招くことも少なくありません。常にアンテナを高く持ち、自社だけでなく他社の情報も定期的に収集することが重要です。

ユーザーの購買ニーズと提供商品のミスマッチ

トレンドの変遷が激しいEC市場において、かつてのヒット商品が現在のユーザーニーズに合致しなくなっているケースです。また、広告で集客しているターゲット層と、実際に商品を購入する層が乖離している場合も、アクセスはあるのに売れないという構造的なミスマッチが発生します。自社商品の購買層が想定しているターゲットとなっているのか、ターゲットのニーズが変化してきていないか、競合商品が価格競争をしかけてきていないか、様々な要因を検証しましょう。

EC売上の伸び悩み原因を特定する分析の方法とは？

場当たり的な施策を打つ前に、まずは「どこに課題があるのか」を数値で特定する必要があります。売上の要素分解とKPIの確認から始めましょう。

• 売上方程式を活用したボトルネックの可視化
• Googleアナリティクスを用いたユーザー行動の把握
• 競合調査による自社の強みと弱みの再定義

売上方程式を活用したボトルネックの可視化

まず取り組むべきは、自社サイトの現状数値を業界の平均値（ベンチマーク）と比較することです。以下の表は、一般的なECサイトにおける各指標の目安を示したものです。

指標	業界平均の目安	課題がある場合の傾向
アクセス数	1万〜5万UU（小〜中規模）	SEO順位の下落、広告のCPA高騰
転換率（CVR）	1.0% 〜 2.0%	商品情報の不足、購入導線の複雑さ
客単価	商材次第のため、競合との比較による	セット商品がない、クロスセルの導線設定がない、クーポンなどによる誘導がない

自社の数値がこれらの水準を大きく下回っている箇所が、最優先で改善すべきポイントとなります。

GoogleアナリティクスやECモールの管理画面を用いたユーザー行動の把握

「どこでユーザーが離脱しているか」を詳細に分析するために、Googleアナリティクス（GA4）等の解析ツールの活用は不可欠です。特定の商品ページで離脱率が高いのか、あるいはカートに商品を入れた後の「カゴ落ち」が多いのかを特定します。特にGA4の「ファネル探索」機能を利用することで、購入に至るまでのステップごとの離脱率を定量的に把握することが可能になります。

また、amazonや楽天市場などのECモールでは、それぞれの管理画面があるため、管理画面からどの数値が悪化してしまっているのか、定量的に把握しましょう。

競合調査による自社の強みと弱みの確認

数値分析と並行して、競合サイトとの「比較調査」を実施します。価格、送料条件、ポイント還元率、レビューの質と量、商品写真のクオリティなど、ユーザーが比較検討する際の項目を網羅的にチェックしましょう。自社が選ばれない理由が「競合との相対的な優位性の欠如」にある場合、サイト構成をいくら変えても成果は出にくいため、商品力やサービスレベルの再設計が求められます。

集客面のEC売上の伸び悩み原因を改善する方法とは？

アクセス数が伸び悩んでいる場合、新規顧客を呼び込むための集客施策が最適化されていない可能性が高いです。以下の施策を通じて、購買意欲の高いユーザーを効率的に集客し、母数を拡大します。

• 検索意図に合致したSEO施策の展開
• 投資対効果を最大化する広告運用の見直し
• 潜在顧客へアプローチするSNS戦略の構築

検索意図に合致したSEO施策の展開

検索エンジンからの流入を増やすためには、単にキーワードを詰め込むのではなく、ユーザーの検索意図に深く応えるコンテンツの作成が必要です。具体的には、商品名だけでなく「悩み（例：乾燥肌 対策）」や「比較（例：フライパン おすすめ）」といった検索語句に対して、専門的な知見に基づいた解説記事を執筆します。狙うキーワードについても、購買を検討している層なのか、潜在的な顧客層なのか、段階を分類し、記事の執筆を行うことがおすすめです。

投資対効果を最大化する広告運用の見直し

リスティング広告やSNS広告において、CPA（顧客獲得単価）が悪化している場合は、ターゲット設定やクリエイティブのミスマッチが考えられます。ROAS（広告費用対効果）を最大化するためには各広告設定を見直す必要がある場合が非常に多いです。

リスティング広告であれば、キャンペーン設定やキーワード設定、CPCの設定に問題がないのか、meta広告であればクリエイティブの入稿枚数や動画本数は5本以上となっているか、効果が悪いクリエイティブを差し替えてより効果が高いクリエイティブの配信量を増やしているか、といった調整が必要です。

潜在顧客へアプローチするSNS戦略の構築

InstagramやXを活用したSNS運用は、検索だけではアプローチできない潜在層への認知拡大に寄与します。特にInstagramでは、リール動画を活用して商品の使用感をリアルに伝えることで、視覚的な動機付けを強化できます。単なる情報発信に留まらず、インフルエンサーとのタイアップやユーザー投稿（UGC）の二次利用を通じて、ブランドへの信頼性を醸成することが、集客の伸び悩みを打破する鍵となります。

各SNSから自社ECや各ECモールへの導線設定を工夫したり、継続的な発信を行うことで集客装置として機能させることを目指しましょう。

ECサイト内のEC売上の伸び悩み原因を解消する方法とは？

サイトへの流入はあっても購入に至らない（CVRが低い）場合、サイト内の接客力に問題があります。ユーザーが迷わず購入完了まで辿り着ける環境を整えます。

• 離脱率を下げる直感的なUI・UXの設計
• 商品の魅力を伝えるコンテンツの拡充
• カゴ落ちを防ぐための決済手段の最適化

離脱率を下げる直感的なUI・UXの設計

ユーザーはサイト訪問後、わずか数秒でそのサイトを閲覧し続けるかを判断します。モバイルファーストの視点で、ボタンの配置や文字の大きさを最適化し、ストレスのない操作性を提供することが重要です。特にカテゴリー検索や絞り込み機能の使いやすさは、商品数が多いサイトほど売上に直結します。ユーザーが欲しい商品に最短3クリックで辿り着ける構造を目指しましょう。

ECモールではサイト構造を大きく変更することはできませんが、商品の魅力の説明を充足させることやクーポンなど購入する理由を作ってあげることで、購買につなげましょう。

商品の魅力を伝えるコンテンツの拡充

実物を見ることができないECサイトにおいて、商品ページの情報量はCVRを左右する最大の要因です。高解像度の画像はもちろん、利用シーンを想起させる動画や、実際に使用した顧客のリアルなレビューを掲載します。ベネフィットその商品によってどんな良い変化が起きるかを明確に言語化し、ユーザーの不安を払拭するFAQを設置することで、購入への心理的ハードルを下げます。

また、クーポンやポイント、お得な限定セットなどを訴求することで、より転換率を引き上げることができます。

カゴ落ちを防ぐための決済手段の最適化

「欲しい商品は見つかったが、希望する決済方法がなかった」という理由で離脱するユーザーは全体の約7割にのぼると言われています。クレジットカード決済に加え、Amazon Payや楽天ペイといったID決済、さらにはコンビニ払いや後払い決済を導入することで、カゴ落ち率を劇的に改善できます。決済手続きを簡略化する入力フォーム最適化も、売上向上には欠かせない施策です。

リピート低迷のEC売上の伸び悩み原因を打破する方法とは？

新規顧客獲得コストが上昇し続ける現在のEC市場では、リピーターの育成が利益の源泉となります。リピート率を引き上げる施策を紹介します。

• 顧客属性に応じたCRM施策の自動化
• 再購入を促すステップメール
• ファン化を促進するアフターフォロー

顧客属性に応じたCRM施策の自動化

CRMツールを活用し、購入回数や最終購入日に基づいたパーソナライズされたメール配信を実施します。全員に同じ内容を送るのではなく、特定のカテゴリーを購入したユーザーに対して、関連商品の提案（クロスセル）を行うことで、リピート率の底上げと客単価引き上げを実現します。

再購入を促すステップメール

商品がなくなるタイミングや、購入から一定期間が経過したタイミングで、限定クーポン付きのステップメールを自動配信します。単なる売り込みではなく「その後の使い心地はいかがですか？」といったフォローアップを挟むことで、顧客との良好な関係性を構築し、ブランドスイッチを防ぐことが可能になります。

ファン化を促進するアフターフォロー

商品が手元に届く「開封体験」を重視し、ブランドストーリーを伝えるパンフレットや、手書きのメッセージカード、サンプル品を同梱します。デジタルな接点が多いECだからこそ、アナログな温かみのある演出は顧客の印象に強く残ります。高い顧客満足度が、SNSでの拡散やポジティブなレビュー投稿を促し、さらなる売上拡大に繋がります。

EC売上の伸び悩み原因を解決する5つのステップ

これまでの解説を踏まえ、売上低迷を打破するためには、以下の手順で論理的に改善を進めることが推奨されます。

1. 現状の数値を客観的に把握する
2. 改善箇所を特定し、課題の明確化
3. 課題に対する解決策の優先順位を決定する
4. 施策の実行とABテストを繰り返す
5. 成功パターンの拡大と横展開

現状の数値を客観的に把握する

まずはGoogleアナリティクスや各モールの管理画面から、アクセス数、転換率、客単価、リピート率の直近3ヶ月分の推移を抽出します。自社の強みと弱みを可視化するために、前述の業界平均値や過去の数字と照らし合わせ、「どこを伸ばせば売上インパクトが最大か」を冷静に分析します。

改善箇所を特定し、課題の明確化

数値の変化からどこを改善すべきか特定します。例えば、アクセス数が減少しているのであれば、原因はSEO対策なのか、広告配信なのか、SNS運用なのか、といったことが考えられます。それぞれからの流入数が減少していないか、確認し、どこに課題があるのか明確化します。

課題に対する解決策の優先順位を決定する

すべての課題を一度に解決しようとすると、リソースが分散し成果が出にくくなります。「実行の容易さ」と「期待できる効果」を軸にマトリクスを作成し、まずは低コストで即効性のある「決済手段の追加」や「商品タイトルの修正」などから着手します。優先順位を明確にすることで、最短ルートでの売上回復が可能になります。

施策の実行とABテストを繰り返す

立案した仮説に基づき改善を実行した後は、必ずその効果を測定します。例えば、バナー画像のデザインをAパターンとBパターンで比較するABテストを行い、数値の良い方を採用するというプロセスを繰り返します。一過性の施策で終わらせず、常に改善のPDCAを回し続ける組織体制こそが、売上の伸び悩みを恒久的に防ぐ唯一の方法です。

成功パターンの拡大と横展開

施策の改善を繰り返して一定水準の成果が上がることがわかってから、施策をECサイト全体に展開するのがおすすめです。例えば、サムネイルを一部の商品で変更してみて、クリック率の上昇がみられてから全商品に適用する、といったような方法です。リスクを抑えつつ、改善をダイナミックに進めましょう。

EC売上の伸び悩み原因についてのまとめ

いかがでしたでしょうか。ここまでEC売上の伸び悩みの原因について解説してきました。ぜひできるところから改善施策を実施してみてください。

• 数値に基づくボトルネックの特定： 「アクセス数×転換率×客単価」の要素に分解し、自社の弱点となる指標を客観的に把握することが改善の第一歩。
• フェーズ別の適切な解決策： 集客ではSEOや広告の最適化、サイト内ではUI・UX改善、リピートではCRMの自動化など、課題に応じた具体的施策を講じる。
• 論理的な改善手順と検証： 現状分析から優先順位を決定し、ABテストを繰り返しながら、データに基づいたPDCAサイクルを組織的に回し続ける。