Creemaのアクセス解析を使って売れる商品・売れない商品を特定する方法

Creemaのデータ分析でわかること

Creemaの管理画面には、ショップ運営の改善に活かせるデータが複数表示されます。これらを読み解くことで、「どの商品を改善すべきか」「どの時期に力を入れるべきか」が明確になります。

感覚ではなくデータで判断する習慣をつけることが、Creemaでの売上を安定させる最短経路です。

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Creema管理画面で確認できるデータ

主要指標一覧

データ種類	確認場所	更新頻度
ページビュー（PV）	作品管理 > 各作品の詳細	リアルタイム〜日次
お気に入り数	作品管理 > 各作品	リアルタイム
購入数	注文管理 > 期間フィルタ	注文発生時
ショップへの訪問数	ショップ管理	日次
フォロワー数	プロフィール管理	リアルタイム

計算で求める指標

Creemaでは自動でCVRが表示されるわけではないため、以下の計算式で自分で算出します。

CVR（%）= 購入数 ÷ ページビュー × 100
お気に入り転換率（%）= お気に入り数 ÷ ページビュー × 100
購入転換率（from お気に入り）= 購入数 ÷ お気に入り数 × 100

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データを使った商品改善の優先順位付け

全商品のデータを比較し、改善の優先度を決定します。

商品パフォーマンス分類マトリクス

分類	PV	購入数	判断と対策
A：高PV・高購入	高	高	在庫確保・関連商品展開
B：高PV・低購入	高	低	最優先改善対象（写真・説明文・価格）
C：低PV・高購入	低	高	SEO強化・SNS露出増加
D：低PV・低購入	低	低	廃番・リニューアル検討

最も優先して改善すべきはBの「高PV・低購入」商品です。多くの人が商品ページまで来ているのに購入されない状態は、何らかのブレーキが働いています。

B分類（高PV・低購入）の改善チェックリスト

• 商品写真は5枚以上あるか？
• サイズ・重さが具体的な数字で記載されているか？
• 素材名・産地が明記されているか？
• 発送目安日数が記載されているか？
• 同価格帯の競合と比べて価格が割高になっていないか？
• ラッピング対応・カスタマイズ可否が明記されているか？

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季節性のある商品データの読み方

ハンドメイド商品の多くは季節性があります。データを読む際には季節変動を考慮します。

季節別の需要パターン

時期	高需要ジャンル	低需要ジャンル
2月	バレンタイン・チョコレート関連	夏アクセサリー
3〜4月	入学・卒業・新生活グッズ	クリスマス関連
5月	母の日・ブライダル	冬物雑貨
10〜11月	ハロウィン・秋冬アクセサリー	夏物
12月	クリスマス・年末ギフト全般	春夏物

季節データの活用方法

昨年の同月のPVと購入数を記録しておくと、今年の同時期に何が起きるかを予測できます。

活用例：
「昨年11月に『クリスマスリース』のPVが通常の3倍になった → 今年は10月末から在庫を増やし、説明文にクリスマス用途を追記する」

このような先読みができると、繁忙期前に準備を整えられます。

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競合との比較視点でのデータ解釈

自分のショップのデータだけでは「良いか悪いか」を判断できません。競合ショップのデータと比較することで、現在地が見えてきます。

競合比較の観点

比較項目	確認方法	活用方法
お気に入り数	競合商品ページを直接確認	自分の商品との差を認識する
フォロワー数	競合プロフィールを確認	自分のフォロワー増加率と比較する
レビュー数	競合プロフィールを確認	販売実績の差を把握する
出品数	競合ショップ一覧を確認	商品数が少ない場合は出品頻度を上げる

ただし、競合データはあくまで参考です。「なぜその差があるのか」の原因を考えることが重要で、単純に真似ることは避けます。

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月次データ分析の実践手順

毎月1回、以下の手順でデータ分析を行います。所要時間は約30分です。

1. 全商品のPV・お気に入り数・購入数を一覧表に記録する
2. 各商品のCVRを計算する
3. 先月との数値を比較して「伸びた商品・落ちた商品」を特定する
4. B分類（高PV・低購入）の商品を1〜2点選んで改善する
5. 来月の同じ指標を確認して効果を測定する

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まとめ：データは「なぜ売れないか」を教えてくれる

Creemaのデータ分析は、感覚的な運営から脱却するための最も効果的な手段です。PV・お気に入り数・購入数の3つの指標を定期的に確認し、改善の優先度を決めることで、同じ時間・努力で得られる売上が変わります。

まずは今月の全商品のPVと購入数を書き出し、CVRを計算することから始めましょう。数字を見るだけで、次にやるべき改善が見えてきます。