データ分析って、結局なにがいいの？
経験や感覚で動いた方が早くない？
数字を見るだけで手が止まってしまう…
そんなお悩みを、私たちは日々EC担当者・経営者の方からお聞きしています。
たしかに、Googleアナリティクス（GA4）や広告管理画面は複雑で、用語も「CVR」「CTR」「CPA」など聞き慣れない略語だらけ。
一方で、「売れる商品は何をしても売れるし」「結局はセンスとタイミング」と考えている方もまだ少なくありません。
でも、2025年のネットビジネスにおいて、“経験と勘だけ”では通用しなくなってきているのも事実です。
この記事では、「なぜデータ分析が必要なのか？」「苦手な人は何から始めればいいのか？」を、最新トレンドと具体事例を交えてお伝えします。
結論：データ分析は、あなたの勘を“再現可能にする”ための武器
ビジネスで最も怖いのは「うまくいった理由が分からない成功」と「失敗の原因が見えないままの失速」です。
売れていた商品が、ある日を境にぱったり止まる。
SNS投稿の反応がある日から激減する。
広告を増やしてもCVR（購入率）が上がらない。
そういった時に「なぜ？」を数字で検証できなければ、すべては勘頼みの“当て物”になってしまいます。
しかし、データ分析ができれば以下のように解像度の高い判断ができるようになります。
- 「全体売上は落ちたが、30代女性は変わらず購入している」
- 「モバイル閲覧者のカゴ落ちが急増している」
- 「広告のクリック率は良いが、LP（ランディングページ）の離脱率が高い」
これらはすべて、正しい数字を見ているからこそできる「次の一手」です。
2025年のトレンド①：データ活用は「分析力」より「目的設定力」
かつてのデータ分析は、「深い統計理解」や「スプレッドシートの複雑な関数処理」が前提とされていました。
しかし、2025年現在は「何を知りたいかを明確にし、見るべき数字を絞る」能力のほうが重要になっています。
たとえば：
| 知りたいこと | 見るべきデータ | 活用ツール例 |
|---|---|---|
| 新規獲得が弱っている？ | 流入経路別のCV数／CPA | Google広告／Meta広告／GA4 |
| 商品のどこで離脱してる？ | ヒートマップ／クリックマップ | Clarity／Mouseflow／Ptengine |
| 誰がリピートしてくれてる？ | RFM分析（Recency, Frequency, Monetary） | Shopify Analytics／KARTE／CRMツール |
つまり、「仮説 → 見る数字を決める → 行動する」という思考ができれば、ExcelもSQLも触れなくても問題ありません。
2025年のトレンド②：「ノーコードBIツール」で分析はもっと身近に
これまで「データ分析＝エンジニアがやるもの」と思われがちでしたが、今ではノーコードで使えるBI（ビジネスインテリジェンス）ツールが続々登場しています。
初心者でも使える代表的なものを紹介します。
| ツール名 | 特徴 |
|---|---|
| Google Looker Studio（旧Data Studio） | 無料・GA4や広告をグラフィカルに可視化 |
| funnel（ファネル） | Shopify連携に特化、LTV・RFM分析が得意 |
| Ubersuggest | キーワードSEO・競合分析・CTR可視化 |
| PLaC | 中小事業者向け、ECの売上・広告・在庫連携 |
| Retool／Grammatech | ノーコードでカスタムBI構築可能（上級者向け） |
これらを活用すれば、「数字を追う習慣」そのものがチーム文化として定着しやすくなります。
2025年のトレンド③：「定性×定量」の融合が当たり前に
今注目されているのが、定量データ（数値）と定性データ（顧客の声・行動ログ）を統合して意思決定をする「データ・ジャーニー設計」です。
たとえば：
- ユーザーが購入直前で離脱した → GA4で見るとスマホユーザーのカゴ落ち
- Mouseflowで録画再生 → カートで「送料不明」が原因で離脱と判明
- LINEリマインドで「今なら送料0円」施策 → CVRが1.8倍に改善
このように、「数字だけでなく、行動の裏にある理由」まで掘り下げることで、精度の高いマーケティング改善が実現します。
2025年のトレンド④：生成AI×データ分析で“考える力”を補助
データ分析も生成AIとの連携が進んでいます。
実際に以下のような使い方が増えています：
| 活用例 | 使用ツール |
|---|---|
| GA4の数値から異常値をレポート化 | ChatGPT＋Looker Studio連携 |
| KPIの要因分析を自動レポート化 | ChatGPT＋Zapier連携 |
| 「この数字、何を意味してる？」の自然言語質問 | Claude／Notion AI／Power BI＋Copilot |
特に注目されているのが、自然言語での「データへの問いかけ」です。
「先月より売上が減ったのはなぜ？」という曖昧な問いにも、AIが仮説と関連指標を提案してくれるようになっています。
「苦手」な人がやるべきは“全部見る”ではなく“絞って見る”
データ分析が苦手な方は、「GA4のすべてを見る」「広告レポートを全部理解しよう」として疲弊してしまいがちです。
ですが、まずは以下の3点だけ押さえるだけでOKです。
- 目的：何を改善したいのか？（新規？LTV？CVR？）
- 指標：目的に合った数字は何か？（CPA？セッション？カゴ落ち率？）
- 施策：数字を踏まえて何を試すか？（価格改定？導線改善？広告調整？）
このシンプルな思考だけで、「数字を眺めて終わる人」から「数字で判断できる人」へと変わっていけます。
まとめ：データは、“不安を減らすためのパートナー”です
商品が売れない。広告の反応が落ちた。新規が伸びない。
そんなとき、「経験則だけ」で判断するのは、いまや大きなリスクです。
- 判断の根拠がない
- 社内で共有しづらい
- 改善しても検証できない
逆に、データに基づいた仮説・施策・振り返りができれば、チーム全体で「再現性ある改善」が可能になります。
最初の一歩は「数字に慣れる」ことから
今日からできること：
- GA4で「ユーザー属性」と「流入経路」だけを毎日見る
- 商品別のCVRを3日ごとに記録する
- カート落ち率をLooker Studioで可視化する
このような小さな一歩が、「分析が当たり前の体質」へとつながっていきます。
データを味方につけることで、“勘”と“経験”はさらに磨かれる
経験やセンスは素晴らしい資産です。
でも、それを「検証し、育てる」ためには、数字という裏付けが必要です。
勘 × データ ＝ 再現性と信頼性のある経営判断
あなたのビジネスが、“なんとなくうまくいく”から、“根拠があって伸び続ける”に変わる第一歩として、
ぜひ今日からデータと向き合ってみてください。私たちも全力でサポートいたします。