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楽天R-Karteの商品分析の見方|売上・集客・転換率を改善する手順

楽天R-Karteの商品分析では、商品ページごとの売上を、アクセス人数、転換率、ページ客単価へ分解して確認します。現行の案内では、旧「商品分析」は「商品ページ」という名称へ変更されています。RMS内で「商品分析」が見つからない場合は、データ分析メニューの「商品ページ」を探してください。
数字を見るだけでは商品は改善しません。アクセスが少ない商品へは検索・広告、転換率が低い商品へは画像・価格・配送・レビュー、ページ客単価が低い商品へはまとめ買い・関連商品というように、弱い指標へ合う施策を当てることが重要です。この記事では、見る順番、数字の読み方、改善アクション、週次運用まで解説します。
R-Karteの商品分析で分かること
R-Karteの商品ページ分析は、店舗全体ではなく、個々の商品ページの売上・集客・購入状況を確認するための機能です。商品別の売上、集客、回遊を分析し、売上を伸ばす戦略へつなげるために使います。
主に確認するのは次の項目です。
- 商品ページごとの売上
- アクセス人数
- 転換率
- ページ客単価
- 商品別の検索キーワード
- 商品に設定した特典
- 関連キーワードやユーザートレンド
- 関連商品への回遊状況
店舗全体の売上が横ばいでも、商品単位で見ると「アクセスは増えたが売れない商品」「少ないアクセスでもよく売れる商品」が混在しています。この違いを見つけるのが商品分析の役割です。
旧「商品分析」は現行画面の「商品ページ」
「商品分析」の名称は、現在は「商品ページ」へ変更されています。古い記事や動画では商品分析と呼ばれていても、現在のRMSでは商品ページ関連の分析画面として表示される場合があります。
基本の探し方は次のとおりです。
- RMSへログインする
- データ分析を開く
- 商品ページに関する分析メニューを選ぶ
- 期間と対象商品を指定する
- 売上・アクセス・転換率・客単価を確認する
メニュー階層や項目名は更新されることがあるため、見つからない場合は店舗運営Naviで「R-Karte 商品ページ」を検索してください。古いメニュー番号を基準に探さないほうが確実です。
商品売上を3要素へ分解する

楽天公式は、売上を次の式で説明しています。
売上 = アクセス人数 × 転換率 × 客単価
商品ページでも同じ考え方を使い、まず最も弱い要素を特定します。
| 弱い指標 | 主な状態 | 最初に確認すること |
|---|---|---|
| アクセス人数 | 商品ページが見られていない | 検索表示、流入キーワード、広告、カテゴリ導線 |
| 転換率 | 見られているが買われていない | 画像、価格、送料、納期、レビュー、説明不足 |
| ページ客単価 | 売れるが注文単価が低い | 購入個数、セット、関連商品、送料無料条件 |
売上が低いという結果だけで、すぐ価格を下げないことが大切です。アクセス不足の商品は、値下げしても見られなければ売れません。転換率不足の商品へ広告を増やすと、売れないページへ費用をかけることになります。
R-Karteの顧客・店舗分析を含む全体像は「楽天R-Karteとは?」で解説しています。
最初に比較対象と期間を揃える
商品を並べるだけでは、公平な比較にならない場合があります。価格帯、季節、販売期間、在庫、広告、レビュー数が大きく違うからです。
比較は次の順で行います。
- 同じ商品の前期間・前年同時期と比べる
- 同じカテゴリ・近い価格帯の商品と比べる
- 施策を実施した商品と未実施商品を比べる
- 店舗全体・ジャンル平均と比べる
期間は曜日構成とイベント条件を揃えます。スーパーSALE期間を通常週と比べる場合は、イベントによるアクセス増と商品改善の効果を分けて考えます。欠品期間が含まれる商品は、販売可能だった日数も確認します。
アクセス人数が少ない商品の改善
アクセス不足は、商品が検索や店内導線で見つけられていない状態です。商品別検索キーワードを確認し、狙った語で流入しているかを見ます。
検索キーワードを確認する
狙った語から流入がない場合は、商品名、キャッチコピー、商品属性、カテゴリ、説明文が検索意図と合っているかを見直します。関係の薄い人気語を足すのではなく、商品を探す人が実際に使う具体語を選びます。
表示された後のクリックを確認する
検索表示があるのにアクセスが少ない場合は、第一画像、商品名、価格、送料、配送表示、レビュー評価など、検索結果で比較される要素を確認します。
店内回遊を増やす
売れ筋商品、カテゴリ、特集ページから関連商品へリンクします。用途、サイズ、価格帯など、購入者が次に比較したい軸で導線を作ります。
広告は受け皿を確認してから使う
広告でアクセスを増やす前に、在庫と商品ページの転換率を確認します。自然流入でほとんど売れないページへ広告を増やす場合は、ページ改善と小さな検証を先に行います。
転換率が低い商品の改善
アクセスがあるのに売れない場合は、購入判断に必要な情報や条件に問題がある可能性があります。
| 確認箇所 | 主なチェック |
|---|---|
| 第一画像 | 何の商品か、数量・サイズ違いを誤認しないか |
| 商品画像 | 使用場面、寸法、比較、注意点が分かるか |
| 価格・特典 | 競合と比べた理由、クーポン条件が明確か |
| 送料・配送 | 到着日、送料、地域条件が分かるか |
| バリエーション | 選択肢名と在庫が分かりやすいか |
| レビュー | 購入者の不安に対応できているか |
| 商品説明 | 対象者、使い方、仕様、制約が揃っているか |
転換率の高い自店舗商品と並べ、違いを探します。色やデザインだけでなく、配送、レビュー、在庫、価格帯も比較します。一度にすべてを変更せず、最も大きな不安を一つ直し、前後の転換率を確認します。
ページ客単価が低い商品の改善
楽天公式は、ページ客単価を商品ページ売上÷売上件数で算出できる値として説明しています。商品単価だけでなく、同じ商品を何個買ったか、関連商品を一緒に買ったかが影響します。
改善策は次のとおりです。
- 2個・3個セットを用意する
- 容量違い、上位モデルを比較しやすくする
- 消耗品や付属品を関連商品として案内する
- 送料無料ラインまでの追加購入を提案する
- クーポンの最低利用金額を平均客単価より少し上へ置く
- まとめ買い後も利益が残る条件を設計する
客単価を上げるために不要な商品を押し付けるのではなく、購入目的を完了する組み合わせを提案します。送料や保管期限を考えるとまとめ買いが不向きな商品もあります。
商品を4タイプに分けて優先順位を決める

アクセスと転換率の高低で商品を4タイプに分けると、改善順が分かります。
| タイプ | 状態 | 優先アクション |
|---|---|---|
| 高アクセス・高転換 | 主力候補 | 在庫確保、露出拡大、客単価向上 |
| 高アクセス・低転換 | 機会損失が大きい | 商品ページ・条件を最優先で改善 |
| 低アクセス・高転換 | 隠れた有望商品 | 検索・広告・店内導線で露出を増やす |
| 低アクセス・低転換 | 判断材料不足または弱い商品 | 小さく検証し、継続・停止を判断 |
最初に取り組みやすいのは、高アクセス・低転換の商品です。既に多くの人が見ているため、ページ改善の影響を測りやすく、機会損失も大きいからです。次に低アクセス・高転換の商品へ集客を増やします。
週次の商品診断手順
毎週すべての商品を詳しく見る必要はありません。変化が大きい商品へ絞ります。
- 売上上位・下落・急増商品を抽出する
- アクセス、転換率、ページ客単価へ分解する
- 前週、前年、類似商品と比較する
- 欠品、広告、セール、レビュー増減を記録する
- 最も弱い指標を一つ選ぶ
- 変更する項目を一つ決める
- 次回確認日と合格基準を決める
記録は「商品管理番号、期間、弱い指標、仮説、変更点、結果」の6列で十分です。同じ商品へ過去に何を試したかが分かれば、同じ改善を繰り返す無駄を減らせます。
商品情報や画像を多数の商品へ反映する作業が負担なら「楽天の商品情報を一括更新する方法」も参考にしてください。分析結果を実際の改善へ移す作業時間を短縮できます。
よくある質問
R-Karteの商品分析が見つかりません
旧「商品分析」は「商品ページ」へ名称変更されています。RMSのデータ分析内で商品ページ関連のメニューを探し、見つからなければ店舗運営Naviで最新の画面を確認してください。
売上ゼロの商品は転換率だけ見ればよいですか?
まず分析できるだけのアクセスがあるか確認します。アクセスがほぼゼロなら、転換率の良し悪しを判断できません。検索表示、商品名、属性、カテゴリ、店内導線を先に見直します。
どの商品から改善すべきですか?
高アクセス・低転換の商品を優先すると、機会損失が大きく、変更前後も比較しやすくなります。次に低アクセス・高転換の商品へ露出を増やします。
改善効果は何日で判断しますか?
固定の日数ではなく、十分なアクセスと注文が集まる期間を使います。季節商品や低頻度購入商品は長めに取り、イベント・広告・欠品の影響も記録してください。
まとめ
R-Karteの商品分析は、現行画面では「商品ページ」という名称で案内される機能です。商品売上をアクセス人数、転換率、ページ客単価へ分解し、弱い指標へ合う施策を選びます。
- 同じ商品・類似商品・同条件の期間で比較する
- アクセス不足なら検索・導線・広告を見直す
- 転換率不足なら画像・価格・配送・レビューを見直す
- 客単価不足ならセット・関連商品・条件設計を見直す
- 一度に一つ変更し、結果を記録する
商品別の数字を定例で確認し、分析から変更、再確認までを一つの作業にすると、R-Karteが単なるレポートではなく改善の道具になります。
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西尾 勝太株式会社ラクダ 代表
楽天SOY 2年連続受賞 / 楽天NATIONSリーダー店舗 / 楽天NATIONS AIエバンジェリスト
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。



