楽天アクセス解析とは？R-Karte・ショップカルテの見方と競合補完【出店者向け】

楽天アクセス解析とは、楽天RMS（店舗運営システム）に備わる、自店ページへのアクセス数・流入経路・転換率・客単価などを可視化する機能群である。中核となるのがR-Karte（データ分析）とショップカルテで、これらを使えば「いつ・どこから・何人が訪問し、どれだけ買ったか」という自店の現在地を、無料・追加ツールなしで把握できる。

一方で、楽天RMSのアクセス解析で見えるのはあくまで自店のデータだけです。「競合店舗はどの広告に投資しているのか」「市場全体ではどの価格帯が売れているのか」といった、自店の外側にある情報は映りません。本記事では、R-Karteとショップカルテの基本的な見方を体系的に整理したうえで、RMSだけでは見えない競合・市場の動向を推計データで補う「二段構え」の考え方までを、楽天出店者の実務目線で解説します。なお、アクセス解析で現在地を把握したあと、実際の売上分析の手順に進みたい方は、楽天市場の売上分析の実践ガイドはこちら（RPP・転換率改善の進め方）をあわせてご覧ください。

最終更新: 2026年6月28日

楽天アクセス解析とは何か｜R-Karteとショップカルテの基本

楽天アクセス解析とは、楽天RMS内でアクセス・転換率・売上を分析できる機能群を指し、その中心がR-Karteとショップカルテです。R-Karteは「データ分析」のための画面で、アクセス人数や転換率といった指標を多角的に掘り下げる役割を担います。ショップカルテは店舗全体の状態をひと目で確認する「健康診断シート」のような位置づけで、アクセス・売上・成約のサマリを俯瞰できます。まずはこの2つが役割分担していることを押さえると、どの数字をどこで見ればよいかが整理しやすくなります。

楽天アクセス解析で扱う主な指標は、おおむね次の4つに整理できます。これらはいずれも「自店ページに対する訪問者の行動」を表す数値です。

• アクセス人数：自店ページを訪問したユーザー数。集客力の現在地を示す。
• 流入経路：検索・広告・メルマガ・外部サイトなど、どこから来たか。
• 転換率（CVR）：訪問者のうち購入に至った割合。ページ・商品の説得力を示す。
• 客単価：1注文あたりの平均購入金額。まとめ買い・単価施策の効果を示す。

これらの指標は単体で眺めるよりも、「アクセス → 転換率 → 客単価」という順番でつなげて読むことで、売上が伸び悩む原因の切り分けに使えます。具体的な読み方は後半の「アクセス解析から売上施策へ」で解説します。なお本記事はアクセス解析機能の見方に絞った内容であり、把握したデータをどう売上分析・改善に展開するかは、前述の売上分析の手順（RPP・転換率改善の進め方）で詳しく扱っています。

R-Karteの機能詳細｜各種分析モードの見方

R-Karteの見方の基本は「数字を眺める」ことではなく、「どの数字を、何の判断に使うか」を決めて読むことです。R-Karteには複数の分析モードがあり、それぞれが異なる問いに答えます。漫然と全指標を追うと情報過多になりやすいため、判断したいテーマから逆引きで見る指標を選ぶのが効率的です。下表は主な指標と、それを「何の意思決定に使うか」を対応づけたものです。

見る指標	何が分かるか	つなげる判断
アクセス人数の推移	集客力が伸びているか／落ちているか	広告・SEO・メルマガなど集客施策の見直し
流入経路の内訳	どのチャネルから来ているか	依存チャネルの分散・弱いチャネルの強化
転換率（CVR）	訪問者が買っているか	商品ページ・価格・レビュー・送料設定の改善
客単価	1注文あたりいくら買われているか	まとめ買い・クーポン・関連商品提案の設計
時間帯・曜日別アクセス	ユーザーが活動する時間	メルマガ配信・タイムセールの実施タイミング

R-Karteを使うときのコツは、「先に問いを立ててから指標を見る」ことです。たとえば「最近、注文が減った気がする」という感覚に対しては、まずアクセス人数を確認し、減っていなければ次に転換率を見る——というように、上流から下流へ順に切り分けます。こうすると、原因が「人が来ていない（集客）」のか「来ても買われていない（転換）」のかが切り分けられ、打つべき施策が明確になります。

アクセス分析モードの見方｜集客の現在地をつかむ

アクセス分析モードは、自店に「何人が・いつ来たか」を時系列で読むための画面です。最初に見るべきは日次・週次のアクセス人数の推移で、これが集客力の現在地を表します。ここで効くのは「絶対値の大小」ではなく「変化の向き」です。前月比・前年同月比で伸びているか落ちているかを確認し、落ちていれば集客施策（広告・SEO・メルマガ）の点検へ、伸びていれば次工程の転換率へと視点を移します。あわせて時間帯別・曜日別のアクセス分布を見ると、ユーザーが活動する時間が分かり、メルマガ配信やタイムセールの実施タイミングを根拠を持って決められます。アクセスの山と谷が「自店の施策」と「イベント（スーパーセール等）」のどちらに起因するかを切り分けて読むのが、アクセス分析モードの基本姿勢です。

転換率分析モードの見方｜「来ても買われない」を診断する

転換率分析モードは、「訪問者のうち何割が購入したか」を読み、来訪者が買えていない原因を特定するための画面です。アクセスが十分あるのに売上が伸びない場合、論点はほぼ転換率に集約されます。見るべきは店舗全体の転換率に加えて、商品ページ単位の転換率の差で、同じ集客でも特定ページだけ転換率が低ければ、そのページの商品説明・価格・レビュー・送料設定・在庫表示のいずれかにボトルネックがあると見立てられます。転換率は季節やイベントでも上下するため、単月で良し悪しを判断せず、前年同月や直近数か月の水準と比べて「平常時からの乖離」で評価するのが安全です。改善の打ち手を1つ変えたら、変更前後の転換率を同じ条件で比較し、効果を1要素ずつ検証していきます。

流入分析モードの見方｜チャネル依存と伸びしろを見極める

流入分析モードは、「訪問者がどこから来たか」をチャネル別に分解し、集客構造の偏りと伸びしろを見極めるための画面です。検索・広告・メルマガ・外部リンクなどの構成比を見て、特定チャネルへの依存が強すぎないかをまず確認します。たとえば広告への依存が大きい店舗は、広告を止めた瞬間にアクセスが急減するリスクを抱えているため、検索（自然流入）やメルマガ（リピーター）の比率を計画的に高める方向が定石です。逆に、構成比が小さくても転換率が高いチャネルは「投資対効果の良い伸びしろ」であり、強化候補になります。流入分析は「どのチャネルが多いか」だけでなく、各チャネルの転換率と掛け合わせて「質の良い流入はどこか」まで読むと、集客施策の優先順位づけに直結します。

ショップカルテでアクセス・売上・成約を可視化する

ショップカルテは、店舗全体のアクセス・売上・成約状況をまとめて確認できる、いわば「店舗の健康診断シート」です。R-Karteが個別指標を深掘りする画面だとすれば、ショップカルテは全体像を俯瞰し、どこに異常や伸びしろがあるかの「あたり」をつける画面と捉えると整理しやすくなります。日次・月次の推移を一覧できるため、まずショップカルテで全体の動きを見て、気になる箇所をR-Karteで深掘りする、という順番が実務的です。

ショップカルテで毎回チェックすると良いサマリ指標は、次の5つに整理できます。いずれも「店舗全体の状態を一目で把握する」ための入口指標で、異常値が出た指標だけをR-Karteで掘り下げる、という使い方が効率的です。

サマリ指標	ひと目で分かること	異常時に疑う論点
売上（全体の推移）	店舗全体の調子の良し悪し	アクセス・転換率・客単価のどれが起点かをR-Karteで分解
アクセス人数（全体）	集客が伸びているか落ちているか	広告・SEO・メルマガなど集客施策の点検
転換率（全体）	来訪者が買えているか	商品ページ・価格・レビュー・送料・在庫表示の見直し
客単価（全体）	1注文あたりの購入額が増えているか	まとめ買い・関連商品提案・クーポン設計
リピート状況	新規とリピーターのバランス	メルマガ・フォロー施策・同梱施策の強弱

ショップカルテを読むときの要点は、「全指標を毎回精査しない」ことです。まず売上の推移を見て、平常時から外れた動きがあれば、その変化が「アクセス」「転換率」「客単価」のどこ起点かをサマリで切り分け、該当する指標だけをR-Karteで深掘りします。こうすると、限られた時間でも原因にたどり着きやすく、月次レビューの所要時間を一定に保てます。

アクセス解析を施策につなげた運営の考え方

アクセス解析を売上に結びつける運営に共通するのは、「数字を見て終わりにせず、必ず次の一手に変換する」という習慣です。たとえば、ある楽天の食品事業者の店舗運営責任者は、アクセス解析で流入経路の偏りに気づいたことをきっかけに、依存していたチャネルの補強と弱いチャネルの強化を並行で進め、月次レビューの精度を高めたと語っています。重要なのは、数値そのものではなく「数値の変化を施策の意思決定に落とし込むサイクル」を回せているかどうかです。データを実際の改善につなげた運営の考え方は、導入事例ページでも具体的な声として紹介しています。

ポイント施策とアクセス・成約の関係を測定する

ポイント施策の効果は、付与率を上げた前後で「アクセス」と「転換率」がどう動いたかをセットで見ると測定できます。ポイントアップは集客（アクセス増）にも、購入の後押し（転換率向上）にも効くため、どちらに効いたのかを分けて読むことが重要です。アクセスは増えていないのに転換率だけ上がった場合は「来訪者の購入を後押しした」効果、アクセス自体が増えた場合は「ポイント目当ての新規流入を呼んだ」効果と解釈できます。自店のポイント施策の評価はRMS内で完結しますが、「競合が同時期にどんなポイント・価格施策を打っていたか」は自店データには映らないため、後述する推計データでの補完が有効です。

アクセス解析から売上施策へ：データ読み込みの実務手順

アクセス解析を売上施策につなげる実務手順は、「アクセス → 転換率 → 客単価」の順にボトルネックを切り分けることに尽きます。売上は「アクセス人数 × 転換率 × 客単価」に分解できるため、どの要素が弱いかを特定すれば、打つべき施策が自動的に絞り込まれます。次の順番で確認すると、感覚ではなくデータで原因にたどり着けます。

1. アクセス人数を確認する：そもそも人が来ているか。減っていれば集客（広告・SEO・メルマガ）が論点。
2. 転換率を確認する：来ているのに買われていないなら、商品ページ・価格・レビュー・送料が論点。
3. 客単価を確認する：1点買いが多いなら、まとめ買い・関連商品提案・クーポン設計が論点。

検索順位の変化とアクセス・売上の相関を把握する

検索順位の変化は、アクセス数の増減と強く相関するため、両者を重ねて見るとアクセス変動の原因を特定しやすくなります。狙っているキーワードで順位が下がった時期と、アクセスが落ちた時期が一致していれば、原因は検索面にあると判断できます。ただし、楽天RMSのアクセス解析で確認できるのは自店の流入実績であり、「競合が同じキーワードでどんな検索順位・広告露出だったか」までは映りません。自店と競合の検索順位を日次で並べて比較する場合は、RMS外のデータが必要になります（後述）。

アクセス解析を習慣化する｜月次レビューの設計

アクセス解析は「月次の定点観測＋イベント前後のスポット確認」を基本リズムにすると、無理なく習慣化できます。毎日細かく見る必要はなく、月初に前月のアクセス・転換率・客単価を振り返り、楽天スーパーセールやお買い物マラソンの前後だけスポットで確認する、という二段階の設計が現実的です。重要なのは、見る指標と判断の対応をあらかじめ決めておき、毎月同じフォーマットで振り返ること。フォーマットを固定すると、月ごとの変化が比較できるようになり、「なんとなく好調・不調」という感覚が「数値の変化」に置き換わります。

RMSデータだけでは足りない理由｜自店データのみでは戦略立案できない

楽天RMSのアクセス解析は自店分析として優秀な一方、「競合がどの広告に投資し、価格をどう動かし、どれだけ売っているか」という自店の外側は見えません。これはRMSの欠点ではなく、自店の運営管理ツールという役割上の構造です。しかし市場で勝つための意思決定には、自店だけでなく「自店が置かれた競争環境」の把握が欠かせません。RMSで見える範囲と見えない範囲を、まず整理してみましょう。

知りたいこと	楽天RMS（自店データ）	必要な補完データ
自店のアクセス・転換率・客単価	見える	—
競合店舗の広告出稿（どの広告に投資しているか）	見えない	競合の広告履歴（推計データ）
競合の価格・ポイント施策の動き	見えない	競合の価格・ポイント履歴（推計データ）
競合店舗の売上推移（推計）	見えない	売上推移（Nintによる推計値）
ジャンル（市場）全体の規模・価格帯	見えない	市場全体の推計データ

この「見えない範囲」を埋めようとして、多くの運営担当者がぶつかるのが、Excelやスプレッドシートでの手作業追跡の壁です。よくあるのが次の2つの場面です。

• 競合の広告出稿を追いきれない：競合商品ページを毎日スクリーンショットしても、どの広告メニューに出稿していたかを目視で拾い続けるのは現実的でなく、数日で記録に漏れが出る。
• 市場全体の規模が試算できない：ジャンル全体でどの価格帯がどれだけ売れているかは、自店データからは試算できず、外部調査レポート（更新頻度が限られ費用がかかる）か勘に頼りがちになる。

ここで強調したいのは、RMSやExcelが「劣っている」という話ではない、ということです。RMSは自店データの正確な把握に、Excelは個別のカスタム加工や一度きりの分析に適しています。一方で、競合・市場という外部データの定型的な集計・モニタリングは、手作業よりも専用ツールが適しています。つまり「自店データ・個別加工はRMS／Excel、競合・市場の定型集計はツール」という用途の棲み分けで考えるのが合理的です。自店だけでなく競合のアクセス・広告・売上（推計値）まで補う方法は、Nint ECommerceの競合データ活用でも具体的に確認できます。競合分析を「どんな設計で進めるか」の全体像は、モール横断のEC競合分析の設計図（5階層フレームワーク）はこちらで体系的に解説しています。

RMSでは見えない競合の広告出稿・価格施策を可視化する方法

RMSでは見えない競合の広告出稿・価格施策は、モール公開データから推計する第三者ツールを使うことで、時系列で可視化できます。たとえばNint ECommerceのショップ分析では、競合店舗が「いつ・どの広告に出稿し、価格やポイントをどう動かし、結果として売上（推計値）がどう推移したか」を一つの画面で時系列追跡できます。自店のアクセス解析（RMS）で自店の現在地を押さえつつ、見えなかった競合の動きをここで補う——これが冒頭で触れた「二段構え」の実装です。

競合店舗の広告戦略を読む｜広告アイコンで日次追跡する

競合の広告戦略は、商品ごと・日付ごとに「どの広告メニューに出稿していたか」を一覧化することで読み解けます。楽天には複数の広告メニューがあり、ショップ分析の広告解析では、競合店舗の広告出稿履歴を広告アイコン（サーチワード／特集／メルマガ／トップページ／ジャンル／送料無料の7種＋各スマホ版）で日次表示します。これにより、「競合がどの広告メニューに予算を振っているか」「どのキーワードのサーチ広告で露出していたか」が視覚的に判別でき、自店の広告予算配分を競合の動きを踏まえて設計できます。

広告・価格・ポイント・売上（推計）を1画面で時系列比較する

「なぜ競合のあの商品は、あの日から伸びたのか」を特定するには、広告・価格・ポイント・売上推移（推計値）を同じ時間軸に並べて見るのが有効です。ショップ分析の広告解析では、日別の広告出稿履歴に、ランキング順位・価格調整・ポイント履歴を重ねて表示できます。たとえば「特定のサーチ広告を打った日から順位が上がり、売上指数（Nintによる推計値）が伸びている」といった因果の仮説を、相対比較から立てられます。自店のアクセス解析では決して見えない「競合の勝因」を、推計データで補えるのがこの画面の価値です。

市場全体のアクセス・売上を把握する（業種分析との組み合わせ）

個別競合だけでなく市場全体の動きを把握するには、ジャンル（業種）単位の推計データを組み合わせます。業種分析では、ジャンル全体の流通トレンド・前年同月比や、ジャンル内で売れている価格帯を確認できます。これにより「自店・競合が戦っている市場そのものが伸びているのか、縮んでいるのか」「どの価格帯にボリュームがあるのか」という、自店データだけでは描けない市場ポジションが見えてきます。アクセス解析（自店）→競合分析（個別競合）→市場分析（業種全体）と視点を広げることで、施策判断の土台が立体的になります。

なお、ここでは「競合の動きをどう可視化できるか」という方法論を示しました。「では実際に、楽天で競合を何から・どの順番で分析するか」という具体手順（4ステップ）は、楽天での競合分析の具体手順はこちらで詳しく解説しています。本記事で「見えない範囲がある」と気づいた次のステップとしてご活用ください。

よくある質問（FAQ）

楽天のアクセス解析はどこから見られますか？

楽天のアクセス解析は、楽天RMS（店舗運営システム）内のR-Karte（データ分析）とショップカルテから確認できます。R-Karteはアクセス人数・転換率・客単価などの指標を深掘りする画面、ショップカルテは店舗全体のアクセス・売上・成約のサマリを俯瞰する画面です。まずショップカルテで全体像を把握し、気になる箇所をR-Karteで掘り下げる流れが実務的です。

R-Karteとショップカルテの違いは何ですか？

R-Karteは個別指標を多角的に分析する「深掘り用」、ショップカルテは店舗全体の状態をひと目で確認する「俯瞰用」です。たとえるなら、ショップカルテが健康診断の総合シート、R-Karteが各項目の精密検査にあたります。日常は両者を併用し、ショップカルテで異常や伸びしろの「あたり」をつけ、R-Karteで原因を特定する使い分けが効率的です。

楽天のアクセス解析で競合のアクセス数は見られますか？

いいえ、楽天RMSのアクセス解析で見られるのは自店のデータのみで、競合のアクセス数は確認できません。競合の動向を把握したい場合は、モール公開データから推計する第三者ツールで補完します。Nint ECommerceのショップ分析なら、競合店舗の広告出稿履歴・価格・ポイント施策・売上推移（推計値）を時系列で確認でき、自店データでは見えない競争環境を補えます。

アクセス数は伸びているのに売上が伸びないのはなぜですか？

アクセスが伸びても売上が伸びない場合、原因は転換率か客単価のどちらかにあることがほとんどです。アクセスは「売上＝アクセス×転換率×客単価」の最初の要素にすぎないため、来訪者が買っていない（転換率が低い）か、買っても少額（客単価が低い）かを切り分けます。売れない原因の詳しい診断手順は、楽天の売上が上がらない原因を分析する方法で解説しています。

アクセス解析はどのくらいの頻度で見るべきですか？

基本は月次の定点観測、加えて楽天スーパーセールやお買い物マラソンなどのイベント前後にスポットで確認するのが現実的です。毎日細かく追う必要はなく、月初に前月のアクセス・転換率・客単価を同じフォーマットで振り返ると、月ごとの変化が比較でき、感覚に頼らない運営に近づきます。イベント前後の確認は、施策の効果検証と次回への学びの蓄積に役立ちます。

競合の広告出稿はどうやって把握すればよいですか？

競合の広告出稿は、楽天RMSでは把握できないため、推計データを扱う第三者ツールで時系列追跡します。Nint ECommerceのショップ分析では、競合の広告出稿履歴を広告アイコン7種（サーチワード／特集／メルマガ／トップページ／ジャンル／送料無料＋各スマホ版）で日次表示し、価格・ポイント履歴と重ねて確認できます。具体的な分析の進め方は、楽天での競合分析の具体手順をご覧ください。

まとめ｜RMSで自店を読み、競合は推計データで補う

楽天アクセス解析（R-Karte・ショップカルテ）は、自店のアクセス・転換率・客単価を正確に把握するための優れた基盤です。一方で、競合の広告・価格・売上（推計）や市場全体の動きは、自店データだけでは見えません。だからこそ、「RMSで自店の現在地を読み、見えない競合と市場は推計データで補う」という二段構えが、データに基づく楽天運営の現実解になります。

• 自店の把握：R-Karteとショップカルテで、アクセス→転換率→客単価の順にボトルネックを切り分ける。
• 習慣化：月次の定点観測＋イベント前後のスポット確認を、固定フォーマットで回す。
• 補完：競合の広告・価格・売上推移（推計値）と市場全体の規模は、推計データで補う。

まず自店のアクセス解析で現在地を固め、次に競合分析・市場分析へと視点を広げていくのが王道です。競合分析の具体手順は楽天競合分析の進め方、売上分析の実践は楽天市場の売上分析の実践ガイド、原因診断は楽天の売上が上がらない原因の分析方法へと、目的に応じて進んでください。

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