楽天ショップを始めたばかりで、「売上の波がつかめない」「どの商品に力を入れるべきかわからない」と悩んでいませんか。難しく感じるデータ分析も、Excelを使えば身近な数字からヒントが得られます。

この記事では、初心者でも取り組みやすいExcelの基本操作と、販売データから売れ筋や改善点を見つける進め方をやさしく解説します。まずは数字を整理して、次のセールや商品改善に役立つ気づきを一緒に見つけていきましょう。

全体像の把握

まずは「日別」と「商品別」に絞って全体像をつかみます。深掘りは後でOK。山と谷、強い商品と止まっている商品が分かれば、打ち手は半分決まります。

売上のよくある症状と対策の方向性

売上の悩みはいくつかのパターンに分類できます。
例えば、アクセスは増えているのに購入が伸びない場合はページの見せ方や説明不足が疑われますし、アクセス自体が減っているなら露出不足のため検索対策や広告が必要です。
他にも、購入数はあるのに売上が伸びない「客単価の低下」、特定の日や一部の商品だけ動きが極端な「個別要因」、広告費を使っているのに売上がつかない「ミスマッチ」など、症状によって見るべき場所は変わります。

まず確認する日別と商品別の主要KPI

指標	意味	活用法
日別の売上と購入数	曜日や期間の波を把握	セール時期や広告配信の判断材料に
商品別の売上と購入数	けん引商品と停滞商品を特定	注力商品や改善商品の選定に
流入（アクセス人数）	見に来た人の量	少なければ集客、多いのに売れなければページ改善
購入率（転換率）	見た人が買った割合	写真・説明・価格のわかりやすさの指標
客単価（売上÷購入数）	1回あたりの平均金額	セットや関連商品提案の効果測定に
広告費とROAS	広告の効き目	低ければ配分や出し方を見直し

これらを日別×商品別の2軸で並べることで、感覚ではなく数字に基づいて着手すべき箇所が明確になります。

必要指標を決めてデータ収集の優先順位をつける

いきなり全てのデータを集めようとせず、最小限の指標に絞り、集める順番を決めて進めるのが挫折しないコツです。

最小限で揃える指標と注意点

まずは日付・商品管理番号（商品URL）・注文数・売上・流入・購入率・客単価・広告費・ROASの9つを揃えましょう。
日付は日別集計の基準となるため表記揺れをなくし、商品IDは「商品管理番号」など自社管理でブレないものを採用します。注文数や売上はキャンセルの扱いや税込・送料の基準を統一しておきましょう。流入などの数値項目は、日付と集計期間を正確に合わせる必要があります。

また、計算列となる「購入率（購入数÷流入）」や「客単価（売上÷購入数）」、「ROAS（売上÷広告費）」については、分母が0になった場合のエラー対策も必要です。

収集の優先順位と共通キーの決め方

データの収集は「受注 → アクセス → 広告 → マスタ」の順で行うとスムーズです。これらを繋ぐ共通キーは「日付」と「商品管理番号」になりますので、全てのデータで同じ書き方に統一してください。

注意ポイント：
RPPレポートの売上は「クリック日」を基準に計上されるため、通常の受注データ（注文日基準）とはズレが生じます。また、RPPの成果は一般的にクーポン適用前の金額等が含まれることが多いため、厳密な受注金額とは一致しない前提で分析してください。
※リピート分析について：Excelで顧客ごとのリピートを分析するのは複雑かつデータ仕様変更の影響を受けやすいため推奨しません。リピーター比率などはRMS標準機能の「店舗カルテ（R-Karte）」を活用しましょう。

Excelでの前処理と共通キーの整備方法

データの結合と集計を楽にするため、Excel関数を使って日付と商品IDを整え、欠損や重複を処理する「前処理」を行います。

日付と商品IDを揃える具体手順

まず、文字列になっている日付は=DATEVALUE(A2)でシリアル値に変換し、表示形式を統一します。
商品IDの表記ゆれについては、余分な空白を=TRIM(B2)で削除し、全角半角のハイフンなどは=SUBSTITUTE関数で置換して統一しましょう。整形済みの新しい列を作り、元の列は残しておくとミスがあった際に復旧しやすく安全です。

欠損・重複の処理とマスタ結合

分析の再現性を高めるため、データの不備に対するルールを決めます。流入や売上などの数値項目の空白は「0」に置き換え、商品名などはマスタデータから補完します。もし「日付×商品ID」で重複がある場合（SKUプロジェクト移行店舗でSKUごとに行が分かれている場合など）は、ピボットテーブルで「商品番号」を軸に合算処理を行いましょう。

データの結合には、=VLOOKUP(商品ID, マスタ範囲, 列番号, FALSE)を使いますが、列のズレに強い=XLOOKUP(商品ID, マスタID列, 取得列, "")の使用が推奨されます。
大量のデータや定期的な更新が必要な場合は、Power Queryを使って「読込→型指定→結合→更新」を自動化しておくと、次回以降の作業時間が大幅に短縮できます。

実務で必ず行うチェック項目

作業の仕上げとして、以下の点を確認します。
日付が正しく日付形式（シリアル値）になっているか、商品ID等の不要な空白が除去されているか、そして日付×商品IDの重複が合算されているかをチェックしてください。また、売上の税込/税抜基準や広告費の通貨単位の統一、ゼロ除算（流入0時の購入率計算など）のエラー回避処理も忘れずに行いましょう。

最小限の集計と可視化で原因を特定する

データが整ったら、ピボットテーブルとシンプルなグラフを使って、どこに問題があるかを素早く絞り込みます。

ピボットテーブルで作る集計ビュー

日別ビューでは、行に「日付」、値に「売上・購入数・流入」を入れ、計算フィールドで「購入率」や「客単価」を作成して全体の波を把握します。
商品別ビューでは、行に「商品管理番号（または商品名）」、値に「売上・広告費」などを入れ、ROAS等を計算します。これらを並べ替えたりフィルターをかけたりすることで、優先的に対策すべき商品が浮き彫りになります。

見やすいグラフと傾向の読み方

グラフ種類	使い方	読み取るポイント
折れ線グラフ	日付×売上・購入数・流入を重ねる	どの指標が落ちたかを把握
棒グラフ	商品別の売上/購入数	上位と下位の差を確認
散布図	横軸＝流入、縦軸＝購入率	「見られているが売れない」「見られていないが売れる」を可視化

さらに「広告あり/なし」や「カテゴリ別」で色分けを行うと、原因の特定がよりスムーズになります。

仮説検証の具体的なサイクル

原因特定から改善までは、以下の流れで進めます。
まず、売上を「流入×購入率×客単価」に分解し、どの指標が落ちているかを特定します。
流入が弱いなら商品名や画像の見直しを、購入率が低いならページ構成や価格の見え方を改善します。ROASが低い場合は、反応の良い商品へ予算を寄せたり、キーワードを見直したりしましょう。
重要なのは、施策を「小さく試して数字で戻す」ことです。変更前後の指標を同じ条件で比較し、効果が出た施策を残していくことで、着実に店舗力は向上します。

優先施策の決め方と運用チェックリスト

分析結果が出ても、全部を一気にやる必要はありません。「効果の大きさ」×「実行しやすさ」で評価し、上位1〜3件に絞って集中して取り組んでください。

おすすめの絞り込みと運用チェック

例えば、流入不足なら「上位商品の第一画像見直し」、購入率低下なら「説明冒頭の改善」や「使用シーン写真の追加」などが即効性がありおすすめです。客単価アップには関連商品やセットの提案、広告効率改善には配信対象の入れ替えなどが有効です。

運用の際は、以下の状態になっているかを確認しましょう。

• 日付と商品ID（商品番号）の表記がそろっている
• 欠損は0、単位は統一されている
• ピボットで日別・商品別の合計が正しく出せる
• 購入率・客単価・ROASが計算できる
• 変更前後を同じ切り口で比較できる

数字は「良し悪しを責める」ためではなく、「次の一手を決める」ための道具です。楽天の公式画面で見られる基本の数字と、Excelのシンプルな機能だけでも、十分に現状把握と改善の道筋が作れます。まずは上位商品の日別・商品別の数字を整え、気づいたことを一つずつ形にしていきましょう。

まとめ

まずは日別・商品別の売上や流入、購入率など最低限の指標を揃え、Excelで日付と商品IDを整えることから始めましょう。
DATEVALUEやTRIM等の関数で前処理を行い、VLOOKUPやXLOOKUPでデータを結合します。その後、ピボットテーブルで集計し、グラフで傾向を掴んで仮説を立てるのが基本の流れです。
優先施策は、効果が見える指標で小さく実行して検証を繰り返すことが成功の鍵です。まずは一つの仮説を検証して、具体的な改善アクションに移してみましょう。

＜ご注意＞本記事の内容は、執筆時点の情報に基づいています。楽天市場のガイドライン・規約等は予告なく変更される場合があります。最新の情報は、必ず楽天の公式サイトや楽天市場の出店者向けガイドラインをご確認ください。