EC商品分析の実践方法｜ABC分析・死に筋商品の見極め方

「全商品に均等に広告費をかけている」「在庫が膨らんでいるけど、どれを処分すべきか分からない」——こうした悩みは、商品分析で解決できます。

EC売上分析が「全体の売上」を見るのに対し、商品分析は**「商品単位」の売上・利益・アクセス・CVRを分析**し、注力すべき商品と撤退すべき商品を明確にします。

本記事では、ABC分析の実践手順から利益率とのクロス分析、CVR×アクセスの4象限分析、死に筋商品の判断基準、新商品の初動分析まで、EC商品分析を体系的に解説します。

EC商品分析とは？ ─ なぜ「商品単位」の分析が必要なのか

商品分析の目的と3つのメリット

1. リソース配分の最適化 — 広告費・在庫・ページ改善の工数を、最もインパクトの大きい商品に集中
2. 利益率の改善 — 「売れているが利益が薄い商品」を発見し、価格戦略を見直す
3. 在庫リスクの低減 — 死に筋商品を早期に特定し、在庫コストを削減

商品分析の全体フロー（5ステップ）

1. 商品別の売上・利益・アクセス・CVRデータを取得する
2. ABC分析で商品をランク分けする
3. 利益率クロス分析で「売上は高いが利益が薄い」商品を発見する
4. CVR×アクセスの4象限分析で改善優先商品を特定する
5. 分析結果に基づいて施策を実行する

ABC分析の基本 ─ パレートの法則で商品をランク分けする

ABC分析とは？

ABC分析は、売上貢献度の高い順に商品をA・B・Cの3ランクに分類する手法です。パレートの法則（全商品の20%が売上の80%を生み出している）を活用し、注力すべき商品を明確にします。

ABC分析をExcelで実践する5つのステップ

Step 1: モール管理画面から商品別売上データ（3〜6ヶ月分）をCSVダウンロード

Step 2: 売上額の大きい順にソート

Step 3: 各商品の売上構成比を計算（商品売上÷全体売上×100）

Step 4: 累積構成比を上から順に算出

Step 5: 累積構成比が70%以下＝A、70〜90%＝B、90%以上＝Cに分類

ABC分析×利益率のクロス分析 ─ 売上だけでは見えない商品の実力

なぜ売上ABC分析だけでは不十分なのか

売上ABC分析は「売れている商品」を特定できますが、**「利益が出ている商品」**を特定できません。Aランク商品でも、利益率が低ければ実は利益への貢献度は小さいことがあります。

クロスABC分析の手順

売上ランク（A/B/C）と利益率ランク（高/中/低）を掛け合わせて、9つの象限で商品を評価します。

商品別CVR×アクセス数の4象限分析 ─ 改善すべき商品を特定する

4象限分析の考え方

商品別のアクセス数を横軸、CVRを縦軸にした4象限マトリクスで、商品の状態を診断します。

最も改善インパクトが大きいのは象限②（高アクセス×低CVR）です。すでにアクセスがあるため、ページ改善でCVRを上げれば即座に売上増につながります。

改善施策の具体的な方法はCVR改善ガイドを参照してください。

死に筋商品の見極め方 ─ 判断基準と在庫処分の意思決定フロー

「死に筋商品」の定義と判断基準

死に筋商品とは、売上が極端に少なく、在庫コストが利益を上回っている商品です。

死に筋商品の4つの対処法

在庫処分の意思決定フロー

1. 3ヶ月以上売上ゼロか？ → No: もう少し様子を見る / Yes: 次へ
2. 値引き（30%OFF）で売れる見込みがあるか？ → Yes: 値引きセール実施 / No: 次へ
3. 売れ筋商品とのセット商品にできるか？ → Yes: バンドル販売 / No: 次へ
4. 保管コストは月いくらか？ → 高い: 即廃番・在庫処分 / 低い: アウトレット出品

新商品の初動分析 ─ 発売後2〜4週間で売上トレンドを予測する

初動分析で見るべき4つの指標

新商品はABC分析の対象外（データ蓄積期間が短い）のため、発売後2〜4週間の初動データで評価します。

初動が悪い場合のリカバリー施策

• アクセスが少ない場合: 広告出稿（楽天RPP / Amazon SP）、商品タイトル・キーワードの最適化
• CVRが低い場合: 商品画像の差し替え（メイン画像を変更）、説明文のベネフィット訴求強化
• レビューが付かない場合: 購入後フォローメールでレビュー依頼、初期レビューキャンペーン

モール別の商品データ取得・分析方法

楽天市場 ─ RMSの商品別データの見方

Amazon ─ ASIN別ビジネスレポート

Yahoo!ショッピング ─ 商品別データ活用

ストアクリエイターProの「統計情報」→「商品別」から、商品ごとのPV・売上データを確認できます。

商品分析から施策実行へ ─ 分析結果を売上改善につなげる方法

商品分析は四半期に1回のペースで定期的に実施し、ランクの変動を追跡しましょう。

よくある質問（FAQ）

Q1. ABC分析とは何ですか？ECでの使い方を教えてください

ABC分析は、商品を売上貢献度の高い順にAランク（上位70%）、Bランク（70〜90%）、Cランク（90〜100%）に分類する手法です。Aランク商品に広告費や在庫を集中させ、Cランク商品は在庫縮小や撤退を検討します。

Q2. ABC分析をExcelで行う手順は？

①商品別売上データをCSVダウンロード→②売上順にソート→③各商品の構成比を計算→④累積構成比を算出→⑤70%/90%で区切ってA/B/Cに分類の5ステップです。

Q3. 死に筋商品の見極め方は？判断基準を教えてください

①3ヶ月以上売上ゼロ、②在庫回転率が年1回未満、③粗利がマイナス（保管コスト込み）の3条件のいずれかに該当する商品です。ただし季節商品や新商品は除外して判断します。

Q4. 商品の売上ランクはどう決めるのが適切ですか？

累積構成比で分類するのが基本です。Aランク：上位0〜70%、Bランク：70〜90%、Cランク：90〜100%が一般的な基準です。取扱SKU数に応じて閾値を調整してください。

Q5. 在庫処分の判断基準は何ですか？

①保管コストが粗利を超えている、②90日以上在庫回転がない、③市場価値が下落し続けている場合は処分を検討します。値引きセール→バンドル商品化→アウトレット→廃番の順で検討するのが一般的です。

Q6. 新商品の売れ行きはどう分析すればいいですか？

発売後2〜4週間のアクセス数推移・CVR・カート追加率・レビュー数の4指標で初動を評価します。初動アクセスが目標の50%未満なら集客施策を、CVRが低ければ商品ページの改善を優先します。

Q7. 商品別CVRの分析方法を教えてください

モール管理画面またはGA4から商品別のアクセス数とCVRを取得し、アクセス数を横軸、CVRを縦軸にした4象限マトリクスにプロットします。高アクセス×低CVRの商品がページ改善の最優先対象です。

Q8. ABC分析はどのくらいの頻度で行うべきですか？

四半期に1回（3ヶ月ごと）が基本です。季節変動の大きい商材は月次でも有効です。セール後や新商品投入後には臨時で分析すると、タイムリーな意思決定ができます。

まとめ ─ 商品分析を「定期業務」にするためのチェックリスト

まずはモール管理画面から商品別売上データをダウンロードし、ABC分析で上位20%の商品が売上の何%を占めているかを確認してみてください。EC売上分析の実践方法で全体の売上分析を行った上で、本記事の商品分析を実施すると、改善の解像度がさらに上がります。