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最終更新: 2026.07.18

楽天R-Karte(アール・カルテ)とは?顧客分析の使い方を解説

楽天R-Karte(アール・カルテ)とは?顧客分析の使い方を解説

楽天R-Karte(アール・カルテ)は、楽天RMSに標準搭載された無料の分析ツールです。追加費用なしで、売上・アクセス・顧客の購買傾向・競合比較を視覚的に確認できます。RMSにログインして「データ分析」から開くと、店舗カルテや顧客分析など6つのメニューが並び、売上の弱点や顧客層のズレを数字で把握できます。

楽天R-Karteとは?RMS標準搭載の分析ツール

R-Karteは、楽天RMSに標準で組み込まれた店舗データの分析ツールで、追加費用なしで全出店者が利用できます。アクセス状況・顧客の購買傾向・競合との比較といった幅広いデータを、グラフや表で視覚的に確認できるのが特徴です。

売上を「なんとなく」ではなく数字で分解し、どこに弱点があるかを切り分けるための道具、と考えると使い道がはっきりします。R-Karte単体で個別に課金される記述は各解説・楽天公式にも見当たらず、「RMS標準搭載=追加費用なし」という点は複数ソースで一致しています。ただし出店プランそのものの料金は別枠のため、最新の料金は楽天公式の料金詳細で確認してください。

主な特徴は次の3点です。

  1. 楽天RMSに標準搭載され、追加費用なしで使える
  2. 売上・アクセス・顧客・競合のデータを視覚的に確認できる
  3. 「売上の公式」に沿って売上の構成要素を分解できる

R-Karteの開き方と6つのメニュー(データ分析メニューの全体像)

R-Karteは、楽天RMSにログインした後、左メニューの「データ分析」から開きます。展開されるメニューは大きく6つで、目的に応じて使い分けます。

メニュー主に見られる内容使いどころ
店舗カルテ売上・アクセス人数・転換率・客単価・前月/前年比較売上の弱点(集客/転換/単価)を切り分ける
アクセス分析商品別アクセス、流入経路集客の「入り口」を最適化する
売上分析リアルタイム売上、デバイス別内訳、販促効果施策の「答え合わせ」をする
顧客分析新規・リピーター比率、年齢層、性別顧客層のズレやリピート施策の要否を判断する
商品ジャンル分析ジャンルの成長性・トレンド伸びる商材・領域を把握する
検索キーワード分析来店キーワードランキング、流入楽天サーチ流入・キーワード対策に生かす

この6メニューのうち、顧客分析のテーマで中心になるのが「店舗カルテ」と「顧客分析」です。まず店舗カルテで全体像を、次に顧客分析で「誰が買っているか」を掘り下げる流れが基本になります。

売上の公式で弱点を特定する店舗カルテの見方(構造)

売上の公式の分解図(売上イコール客数かける客単価かけるリピート率)

店舗カルテは、楽天の「売上の公式」に沿って売上を3つの要素に分解して見せる中核メニューです。売上の公式は次のとおりで、どこが弱いかを一目で切り分けられます。

売上 = アクセス人数 × 転換率(CVR) × 客単価

店舗カルテでは、当月の売上・アクセス人数・転換率・客単価がグラフ表示され、ワンクリックで前月比較もできます。3つの要素のどれが落ちているかで、打つべき施策が変わります。

弱い要素意味主な打ち手
アクセス人数が低い集客(入り口)が足りない集客キーワード見直し、楽天広告/バナー、SNS流入強化
転換率(CVR)が低い来店しても買われていない商品画像/説明文の改善、レビュー施策、LP改善、送料設定の見直し
客単価が低い1回あたりの購入額が小さいセット販売、まとめ買い促進、送料無料ラインの活用

このように、売上という結果を要素へ分解してから手を打つことで、施策の優先順位を数字の根拠に基づいて決められます。まず店舗カルテで最も弱い要素を1つ特定し、そこから深掘りするのが効率的です。

R-Karteの顧客分析で分かること(新規・リピーター比率/属性)

顧客分析メニューでは、新規とリピーターの比率や、年齢層・性別といった顧客属性を確認できます。「誰が、どれくらい繰り返し買っているか」を把握するためのメニューです。

特に役立つのが、想定ターゲットと実際の購買層のズレの発見です。例えば30代女性を想定して作ったページで、実際の購入者が40代男性に偏っている、といったケースを数字で見つけられます。

楽天公式の顧客分析では、年齢層・居住地・購買履歴を掛け合わせ、次のような視点で顧客像をつかめるとされています。

  • どの地域で人気があるか(居住地)
  • どの年齢層に支持されているか(年齢層)
  • どんな購買履歴の人が多いか(購買履歴の掛け合わせ)

新規とリピーターの理想比率については、商材によって目安が異なるとする解説があります。次の値はR-Karteが算出する数値ではなく、解説記事(Finner)が示す目安である点に注意してください。

商材タイプ目安(新規:リピーター)
消費財(食品・日用品)3:7
非消費財(家具・家電)9:1
ギフト需要が高い商材7:3

これらはあくまで一般的な目安で、楽天公式が定める基準ではありません。自店舗の商材特性に合わせて、リピート施策を強めるべきか、新規獲得を優先すべきかの判断材料として使うのが現実的です。

RFM分析で優良・休眠・離脱リスク顧客を分類する(手法)

RFM分析は、顧客を3つの軸で分類して優先順位をつける代表的な手法です。R-Karte内の専用機能名として明記された一次情報は確認できておらず、楽天公式は「顧客分析の代表手法」としてRFMを解説しています。R-Karteの顧客・購買データを使ってRFM的に分類する、という位置づけで捉えるのが安全です。

RFMの3軸は次のとおりです。

軸英語意味
RRecency最新購買日(最近買ったか)
FFrequency購買頻度(何回買っているか)
MMonetary購買金額(いくら使っているか)

この3軸を組み合わせると、顧客を次のようなグループに分けられます。

  1. 優良顧客:最近・頻繁・高額で購入している層
  2. 休眠顧客:以前は買っていたが最近購入がない層
  3. 離脱リスク顧客:購入間隔が空きはじめ、離れそうな層

グループごとに打ち手を変えるのが基本です。優良顧客には特別扱いで関係を維持し、休眠・離脱リスク顧客には再購入を促す働きかけを行います。抽出した顧客層には、後述するR-Mailのセグメント配信を組み合わせると実行に移しやすくなります。

競合比較機能で自店舗のポジションを把握する

R-Karteには、同じジャンル・同じ商帯の店舗と自店舗を比べる競合比較機能があります。「店舗カルテ>分析用レポート」から、他店舗の平均値と自店舗の数値を比較できます。

比較できる主な項目は次の2つです。

  1. サブジャンルTOP10平均:同じサブジャンル上位店舗の平均値との差
  2. 月商別平均値:自店舗と近い月商帯の店舗平均との差

競合比較のポイントは、どの指標が平均以下かで優先改善指標を決められることです。転換率が平均以下なら商品ページの改善(画像・説明文・レビュー・LP)を、アクセスが平均以下なら広告やSEOの強化を優先する、といった判断ができます。自店舗の数字だけを見るより、平均と比べたほうが「どこが弱いか」を客観的に把握しやすくなります。

顧客分析の結果を打ち手に変える活用施策

R-Karteは数字を見るだけでは意味がなく、分析結果を施策につなげてはじめて売上に効きます。顧客分析で見えた状態ごとに、代表的な打ち手を整理します。

分析で分かった状態主な打ち手
新規に偏っているリピーター施策を強化(R-Mailメルマガ、LINE公式、リピーター限定クーポン)
リピーターに偏り新規が不足集客キーワード見直し、楽天広告、クーポンアドバンス等で新規獲得
休眠・離脱リスク顧客が多いR-Mailでセグメント抽出し、再購入を促す配信
年齢・性別・地域にズレページのコピー/デザインを実購買層に合わせて修正、地域限定訴求や広告ターゲティング
競合比較で転換率が平均以下商品ページ改善(画像・説明文・レビュー・LP)

実践の手順は5ステップにまとめられます。

  1. 店舗カルテで全体像を把握する
  2. 競合比較で自店舗の立ち位置を確認する
  3. 課題となる指標を深掘りする
  4. 施策を実行する
  5. 効果を検証し、次のアクションを決める

この流れを回し続けることで、分析が「見て終わり」で止まらず、改善サイクルとして機能します。

R-KarteとR-Mail(メール配信)を連携させてセグメント配信する

R-Karteで見つけた顧客層は、メール配信サービス「R-Mail」と組み合わせると配信施策につなげられます。顧客属性・行動履歴のデータはCSVで書き出して外部活用でき、広告配信や商品企画にも反映できます。

R-Mailでは「送り先を選ぶ」で集めたメールアドレスを、さまざまな条件で抽出して配信できます。条件を選んで「この条件で検索」を実行すると、配信先リストが抽出される仕組みです。R-Karteの顧客分析で「休眠顧客」「特定の年齢層」といった対象を見極め、その層に絞って配信する、という連携が可能です。

連携の流れは次のとおりです。

  1. R-Karteの顧客分析・RFM的分類で狙う顧客層を特定する
  2. 顧客属性・行動履歴データをCSVで書き出す
  3. R-Mailで条件を指定し、配信先リストを抽出する
  4. 対象に合わせた内容でメール配信する

「全員に同じメール」ではなく、狙った層に狙った内容を届けられるため、配信の反応率を高めやすくなります。

R-Mailの費用と週1回無料配信の条件

R-Mailの基本料金(月額)は無料で、配信数に応じて1通あたり1円の配信料がかかります。加えて、楽天が提供する送信リストを使えば週1回無料で配信できるとされています。

費用の考え方を整理すると次のとおりです。

項目内容
基本料金(月額)無料
配信料1通あたり1円(配信数に応じる)
楽天提供リストでの配信週1回無料で配信可能

週1回無料の対象ユーザーの範囲(受信開始からの期間や反応の有無など)は、キャンペーン規定によって変わりうるため断定できません。最新の無料条件は、店舗運営Navi内のR-Mailキャンペーンで確認してください。料金や提供条件の細部は改定されることがあるため、最新の情報は楽天公式で確認するのが確実です。

R-KarteのAI解説機能「データをAIで解説」の使いどころ

R-Karteには、指標を自動で要約する「データをAIで解説」機能が搭載されています。2024年3月に楽天が「RMS AIアシスタントβ版」の提供を開始し、その一環でR-Karteに「店舗カルテ分析支援AI」が搭載されました。

この機能では、ボタン1つで、アクセス人数・客単価・転換率を前年対比で自動要約してくれます。例えば「先月比でアクセス10%減、特にスマホ流入が減少傾向」といった形で、変化のポイントをテキストで示します。

活用のポイントは次のとおりです。

  1. 現状把握の第一歩を時短できる:数字を眺める前に要点をつかめる
  2. 異常検知の起点になる:前月比の急変(スマホ流入減など)を見つけて深掘りにつなげる
  3. あくまで要約であり、最終判断は自分で行う:要約を鵜呑みにせず、元データで裏を取る

AI解説は「どこを見るべきか」の当たりをつける道具として使い、具体的な打ち手は店舗カルテや顧客分析の実データで確認するのが安全です。

R-Karteを活用するときの注意点

R-Karteを使いこなすうえで、押さえておきたい注意点を整理します。数字を正しく読み、施策につなげるための前提です。

  1. 短期の変動だけで判断しない:1日や数日の増減に反応せず、前月比・前年比など一定期間の傾向で見る
  2. 目安値は絶対基準ではない:新規:リピーター比率などの目安は解説記事の値であり、楽天公式の基準ではない
  3. データはCSVで蓄積して活用する:顧客属性・行動履歴はCSVで書き出し、広告配信や商品企画に反映すると価値が高まる
  4. 提供条件・料金は最新を確認する:R-Mailの無料条件や料金は変わりうるため、最新は楽天公式で確認する

これらを踏まえ、店舗カルテで弱点を切り分け、顧客分析で購買層を把握し、R-Mailで打ち手を届ける、という一連の流れを回すことが、R-Karte活用の近道になります。

よくある質問(FAQ)

Q. R-Karteの利用に追加費用はかかりますか?

A. R-KarteはRMSに標準搭載されており、追加費用なしで全出店者が利用できます。R-Karte単体での個別課金の記述は各解説・楽天公式にも見当たりません。ただし出店プランそのものの料金は別枠のため、最新の料金は楽天公式の料金詳細で確認してください。

Q. R-Karteはどこから開けますか?

A. 楽天RMSにログイン後、左メニューの「データ分析」から開きます。店舗チェックシート・店舗カルテ・アクセス分析・売上分析・販促効果測定・データダウンロードの6つのメニューが表示されます。顧客分析は「販促効果測定」内の顧客分析レポート、検索キーワード分析は「アクセス分析」内の参照元・検索キーワード分析、商品分析も同じくアクセス分析内にあります。

Q. R-Karteで新規とリピーターの比率は分かりますか?

A. はい。顧客分析メニューで新規・リピーター比率のほか、年齢層・性別などの顧客属性を確認できます。想定ターゲットと実際の購買層のズレを見つけるのに役立ちます。

Q. RFM分析はR-Karteの機能ですか?

A. RFM分析はRecency・Frequency・Monetaryの3軸で顧客を分類する手法です。R-Karte内の専用機能名として明記された一次情報は確認できておらず、楽天公式は「顧客分析の代表手法」として紹介しています。R-Karteの顧客・購買データを使ってRFM的に分類する、という位置づけで捉えるのが安全です。

Q. R-Karteの分析結果はメール配信に使えますか?

A. 使えます。顧客属性・行動履歴データはCSVで書き出せるほか、メール配信サービスR-Mailで条件を指定して配信先を抽出できます。R-Karteで狙う顧客層を見極め、その層に絞って配信する連携が可能です。

Q. R-Mailは無料で使えますか?

A. 基本料金(月額)は無料で、配信数に応じて1通あたり1円の配信料がかかります。楽天提供の送信リストを使えば週1回無料で配信できるとされますが、対象範囲はキャンペーン規定で変わりうるため、最新条件は店舗運営Navi内のR-Mailキャンペーンで確認してください。

参考

  • 楽天公式「R-Karteで売上データを分析する」 https://www.rakuten.co.jp/ec/environment/service/analysis/
  • 楽天公式「顧客分析とは?」(R-Karte・RFM解説含む) https://www.rakuten.co.jp/ec/start/kokyakubunseki/
  • 楽天公式「メール配信(R-Mail)」(費用・週1回無料・セグメント抽出) https://www.rakuten.co.jp/ec/environment/service/mail/
  • 楽天公式「サービス・料金詳細」 https://www.rakuten.co.jp/ec/plan/cost_detail/
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楽天市場の月商を5年で200万円→2億円に伸ばした現場の実践者。売れるECの方程式にAIを重ね、EC事業者の「次の一手」に伴走しています。

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西尾勝太

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西尾 勝太

#楽天SOY 2年連続#楽天NATIONS講師#NATIONS AIエバンジェリスト#AI×EC

金融系システム会社で10年以上、システムとデータに向き合う現場経験を積む。その後、家業でもある75年続く老舗化粧品店にジョインし、EC事業の立て直しに着手。

広告に頼らず、商品ページ・レビュー・リピート導線を一つずつ磨き込む地道な運営で、楽天市場の月商を5年で200万円から2億円へと100倍に成長。2024年・2025年と2年連続で楽天ショップ・オブ・ザ・イヤーを受賞し、楽天NATIONS講師として全国の店舗運営も支援してきた。

「現場で結果を出す人が、もっと創造的な仕事に時間を使えるように」

その思いから、売れるECの方程式にAIを掛け合わせたEC特化型AIエージェント「ラクリプ」を開発。

いまも一人のプレイヤーとして店舗に立ちながら、ECに携わる事業者の「次の一手」に伴走し続けている。

100倍楽天月商
200万→2億円(5年)
13/15NATIONS講師として
短期で売上2倍達成
400社ラクリプを導入する
EC事業者(継続契約)
250名AI×EC
オンライン勉強会主催

CAREER TIMELINE

数字と熱量で塗り替えた、EC×AIの軌跡

  • SYSTEM ERA金融系システム会社で10年以上の実戦経験を積む
  • EC ERA START75年続く老舗化粧品店にジョイン。EC事業の改革に着手
  • 2024楽天月商を5年で200万→2億へ。楽天ショップ・オブ・ザ・イヤー受賞
  • 2024-楽天NATIONS講師に就任。短期で15店舗中13店舗の売上2倍を達成
  • 2024-花王など大企業向けECセミナーで熱狂を呼ぶダントツ講師として登壇
  • 2025EC事業者向け200名規模のAIセミナーを開催。100名超のECコミュニティ「COD」を運営
  • 2025株式会社ラクダを創業。EC特化型AIエージェントサービス「ラクリプ」をリリース
  • 2025楽天ショップ・オブ・ザ・イヤー 2年連続受賞
  • 2026.01楽天新春カンファレンスでAIをテーマに登壇
  • 2026.03楽天NATIONS AIエバンジェリストに就任
  • 2026.04AI×EC勉強会で約250名規模のオンライン勉強会を主催
  • 2026.08楽天グループ最大級のビジネスイベント「Rakuten AI Optimism」に登壇。三木谷社長とセッションを行う
  • NOWラクリプは継続契約400社に到達。Chrome拡張「ラクリプウォーク」も1,000ユーザーが利用中

HONORS & POSITIONS

主要な受賞・公職

01楽天SOY 2年連続受賞2024・2025年 楽天ショップ・オブ・ザ・イヤーを連続受賞。EC業界でも稀有な実績
02楽天NATIONS講師短期で15店舗中13店舗の売上2倍を達成
03NATIONS AIエバンジェリスト2026年3月就任。AI×ECの最前線を牽引
04楽天新春カンファレンス登壇2026年1月、AIテーマで登壇
05ECコミュニティ「COD」運営EC事業者100名超のコミュニティを主宰。AI×ECの知見を継続発信
06ラクリプ400社が継続契約2025年創業のラクダで開発したEC特化AIエージェントが拡大中
07大手企業講演に継続登壇花王をはじめとする企業の社内講演に継続的に登壇
08Chrome拡張「ラクリプウォーク」楽天店舗運営を支援する拡張が1,000ユーザーへ。現場ツールとして支持が拡大
09株式会社やよい 副社長75年続く老舗化粧品店の副社長として実店舗を運営し、人材育成に注力

MESSAGE

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私自身、朝から晩まで受注処理やページ修正に追われ、「本当にやりたい企画に手が回らない」もどかしさを、現場で何年も味わってきました。AIは、その時間を事業者の手に取り戻すための道具です。派手な魔法ではなく、日々の一手間を静かに肩代わりしてくれる相棒——ラクリプをそんな存在に育てていきます。

EC運営は、ともすれば孤独になりがちな仕事です。だからこそ、数字にも、迷いにも、いちばん近くで伴走する。それが私たちラクダの役割だと思っています。

西尾 勝太

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