いい商品なのに売れない？ ECで「選ぶ理由」が途切れる場所を見つける

レイのパートは「売れない」を一つの問題として扱わないところから始めます。最初に、流入・選択・購入の三段階へ分けます。そもそも対象顧客が商品を見ていないなら、商品ページを何度修正しても売上は大きく変わらないかもしれません。商品は見られているのに候補へ残らないなら、比較や適合の情報が不足している可能性があります。カートまでは進むのに購入されないなら、送料、納期、決済、入力負荷など別の問題を疑います。

Baymardの大規模な商品一覧UX研究では、一覧に必要な属性情報が不足すると、利用者が本来適合する商品を見逃したり、比較のために行き来を繰り返して離脱する様子が確認されています。これは「商品が悪い」以前に、候補へ入るための情報設計が重要だという示唆になります。Baymardの商品一覧研究

自社では、広告クリックや検索流入から商品詳細閲覧、カート追加、購入までを可能な範囲で並べます。数字が取れない小規模ECでも、商品ページ閲覧数、問い合わせ数、カート数、注文数だけでも構いません。どの段階で人数が大きく減っているかを見れば、改善対象を商品力だけに寄せずに済みます。

代表商品の「見つけてもらう→候補に残る→購入する」に、確認できる数字を置くと、次に調べる場所を絞れます。取れない数字をゼロとは扱いません。段階ごとの人数が減ること自体は自然なので、減少幅だけで問題箇所や原因を決めないようにします。

ECでは、一覧ページと商品ページが同じ仕事をしているわけではありません。一覧では「この商品を詳しく見る価値があるか」を判断し、商品ページでは「本当に自分に合うか」「購入して問題ないか」を確かめます。ここを混ぜると、商品ページを丁寧に作っていても一覧で候補に入らず、逆に一覧で興味を引いても商品ページで決断できない状態が起こります。

Baymardの商品ページ研究では、欲しい情報が説明に見つからないことで商品を候補から外したり、サイトそのものを離れたりする利用者が観察されています。実店舗なら店員へ聞けることも、ECではページ内情報だけで判断する場面が多いため、情報不足がそのまま不確実性になります。Baymardの商品説明研究

レイなら、一覧では価格、商品タイプ、画像、評価、バリエーションなど、そのカテゴリで比較に必要な情報が見えるかを確認します。商品ページでは、用途、サイズ、素材、使用条件、配送、返品、保証など、購入前に確かめたい内容を確認します。必要情報は商品によって変わるため、競合ページの項目をそのままコピーするのではなく、顧客が実際に質問していることから優先順位を決めます。

一覧から詳細へのクリックと、詳細からカート追加への移行は、分けて見る手がかりです。比較する期間、流入経路、商品の違いによって数値は変わります。どちらかが低いだけで説明不足と断定せず、購入前の質問やページの内容も合わせて確かめます。

ECで自社商品の魅力を伝えようとすると、どうしても自社が優れているところを中心に書きたくなります。ただ、買い手が比較している軸と自社の説明がずれていると、魅力は評価に使われません。たとえば耐久性を重視している顧客にデザイン賞だけを強調しても、最終判断には結びつきにくいかもしれません。

レイの視点では、まず顧客が比較している項目を集めます。価格、サイズ、素材、手入れ、納期、保証、レビュー、原産地、成分など、カテゴリによって違います。次に、自社商品がその項目でどう違うかを書きます。優れていない項目や向いていない条件も隠しません。「軽さより耐久性を優先した設計」「短納期には向かないが受注後に仕上げる」など、境界まで説明できると対象顧客が判断しやすくなります。

比較情報がないと、買い手は分かりやすい価格差だけで判断することがあります。反対に、自社独自の軸を増やしすぎても理解されません。顧客がもともと使っている比較基準の中で違いを示し、必要な場合だけ新しい選び方を提案します。

競合商品に共通する比較項目を見れば、自社ページに欠けた説明へ気づくことがあります。ただし、多くの競合が載せる項目でも、自社の顧客が重視しているとは限りません。実際の問い合わせと照らし、重要なのに伝わっていない条件を優先します。

アクセスが増えた、SNSから人が来た、広告のクリック単価が下がった。EC運営では嬉しい数字ですが、それだけでは「選ばれる理由」が強くなったかは分かりません。見るべきなのは、その次に何が起きたかです。商品一覧から詳細を開いたか、詳細からカートへ進んだか、カートから購入したかを段階で見ます。

たとえば広告流入は多いのに商品詳細へ進まないなら、広告の約束とページの内容がずれている可能性があります。詳細閲覧は多いのにカート追加が少ないなら、適合・比較・価格・安心情報を疑います。カート追加は多いのに購入が少ないなら、送料、配送日、会員登録、決済方法など購入条件を調べます。すべて「売れない」ですが、直す場所は違います。

レイは数字を評価のためではなく、質問を絞るために使います。「CVRが低いからページを全面改修」ではなく、「詳細からカートの落ち込みが大きいから、購入直前の疑問を調べる」という形です。小規模ECなら週ごとの変動も大きいので、複数週の傾向と実際の問い合わせを重ねます。

詳細閲覧・カート追加・購入を並べるときは、期間と数え方をそろえます。四週間は観察期間の一例で、少ない件数なら率は大きく動きます。落ち込みが目立つ区間を手がかりに、そこで買い手が何を確かめたいかを考え、問い合わせやページの内容と照らします。

数字を見て試してみたいことが浮かんだら、変える一箇所と、その案で確かめたい問いを組にしておくと振り返れます。数字が取れない、何を変えるか決まらない時も、その状況から3人と相談できます。全面改修を急がず、観察を続ける案も含めて自分で次の一手を選びます。