楽天市場の転換率とは?計算方法・業界平均・改善の優先順位を解説【2026年版】

楽天市場の転換率改善をイメージした上昇グラフ

EC-UPを運営するECデータバンク株式会社の島野です。

RMSを開けば転換率の数字は見えている。
でも「この数値って、良いのか悪いのか」の判断基準がないまま、とりあえずクーポンを出して様子を見る——そういう経験、一度はあるのではないでしょうか。

この記事でわかること

  • 転換率の定義と計算式(購入件数 ÷ アクセスユーザー数 × 100)
  • 自社の立ち位置を測るベンチマークの選び方(業界平均ではなくサブジャンル平均で比較)
  • 転換率が低い4つの原因と対処法
  • 値下げ・クーポンより先に着手すべき改善の優先順位5ステップ

読み終えるころには、数字を見て次の打ち手を決める判断軸が手に入るはずです。

目次

転換率とは何か:売上を決める3つの要素のうちの1つ

転換率の定義と計算式

楽天市場の売上は、次の公式で構成されています。

売上 = アクセス数 × 転換率 × 客単価

この3つの数字のうち、転換率は「ページに来た人のうち何人が購入したか」を示す割合です。
計算式はシンプルで、以下のとおりです。

転換率(%)= 購入件数 ÷ アクセスユーザー数 × 100

たとえばある商品に1,000人が訪問し、そのうち20人が購入したとすれば、転換率は2%です。

ここで一つ、重要な視点を共有します。
アクセスが増えても、転換率が低いままでは売上はなかなか伸びません。
1,000アクセスで転換率1%なら10件、転換率3%なら30件。
同じ広告費をかけてアクセスを3倍にするより、転換率を3倍にするほうが、コストを抑えながら同じ結果を出せます。
「アクセスが少ないから広告を増やそう」と動く前に、転換率を確認する習慣が大切です。

RMSのどこで確認できるか

店舗全体の転換率は、RMSの「データ分析 → 店舗カルテ(R-Karte)」から確認できます。
商品単位の転換率は「データ分析 → 商品別アクセス・転換率」で一覧表示できるため、どの商品が足を引っ張っているかも把握できます。

ただ、数値を見るだけなら今日からできます。
多くの方がつまずくのは、その次のステップ——「この転換率は高いのか、低いのか」という判断基準がないことです。
次のセクションで、その判断基準の作り方を説明します。

自社の転換率は高い?低い?正しいベンチマークの選び方

楽天市場の転換率の参考値

「楽天市場全体の転換率はどのくらいか」は、多くの方が気にする点です。
複数のEC支援会社が公開しているデータ(参照:https://ec-tsumugu.com/method/rakuten-measure)をもとにすると、楽天市場全体の参考値は1〜3%とされています。
ただしこれは楽天の公式発表値ではなく、業界内の経験知に基づく参考値です。

カテゴリによって目安は大きく異なります。

  • 食品・飲料:2〜3%超
  • ファッション:1%前後
  • 家電・PC:1%以下でも健全なケースあり

家電のように購入まで時間をかけて比較検討するカテゴリでは、転換率が低くなるのは自然なことです。
「全体平均と自社を比べても意味が薄い」というのが、正直なところです。

RMS店舗カルテで「正しい比較対象」を見つける

最も実用的なベンチマークは、RMS店舗カルテにある「同サブジャンルトップ10の平均転換率」です。
自社と同じカテゴリ・サブジャンルで比較するので、的外れな数値と比べる心配がありません。

確認の手順は以下のとおりです。

  1. RMS「データ分析 → 店舗カルテ」を開く
  2. サブジャンル平均の転換率を確認する
  3. 自社の転換率との差を%で計算する

この差が「改善余地の大きさ」を示しています。
サブジャンル平均が2.5%で自社が1.2%なら、1.3ポイントの差を縮めることが当面の目標になります。

アクションアイテム:今週中に店舗カルテを開き、自社転換率とサブジャンル平均の差を%で書き留めてください。
数値を記録するだけで、改善の出発点が決まります。

流入経路で転換率が変わる「落とし穴」

転換率を見る際に、もう一つ見落としがちなことがあります。

流入経路が違うと、転換率の水準も変わってくるんです。

RPP広告経由のアクセスは、商品を探しているユーザーが多い反面、広告クリックで流入しているため購買意欲にばらつきがあります。
一方、検索からのオーガニック流入は、特定のキーワードで来たユーザーが多く、目的が明確なケースもあります。
「広告を強化した時期に転換率が下がって見えた」という現象は、流入の質の変化が原因であることがよくあります。

デバイスの差も無視できません。
楽天市場へのアクセスの大半はスマートフォンからとされており、PC前提で作り込まれたページはスマホでの転換率が低くなりやすい傾向があります。

単一の数値だけで「転換率が低い」と判断するのではなく、経路・デバイスで切り分けてから原因を探る習慣をつけることが大切です。

なぜ「値下げ・クーポン」から着手してしまうのか

場当たり的施策に走る構造的な理由

「転換率が低い」と気づいたとき、最初に手が伸びるのはクーポン設定や価格の引き下げ、という方が多いと思います。

気持ちはよくわかります。
クーポン発行はRMSからすぐに設定できる。
値下げも即日対応できる。
「今すぐ動かせる施策」を選んでしまうのは、ごく自然な心理です。

ただ、値下げとクーポンは「一時的に転換率を上げるが、利益率を削る」施策です。
根本原因が商品ページの情報不足や信頼性の欠如にある場合、価格を下げても問題は解決しません。
安く売れるようになっただけで、また同じ課題が繰り返されます。

コスト不要の施策から先に着手すべき理由

転換率が低い原因の多くは、ページ側にあります。
商品説明が不足している、スマホで見づらい、レビューが少ない——こうした問題は、お金をかける前に手を入れられます。

施策の優先順位は、以下の順で考えるのが合理的です。

  1. コスト不要の施策(商品ページの改善)
  2. 低コストの施策(回遊導線の整備、フォローメールの設定)
  3. 有料施策(広告費の投下、クーポン配布)

順番を変えるだけで、コストを抑えながら転換率を改善できます。
「何に投資すべきか」の判断も、ページ改善の成果を見てからのほうが精度が上がります。

転換率が低い商品をどう特定するか:RMS操作フロー

「高アクセス・低転換率」の商品を探す

どの商品から改善に着手するかは、インパクトの大きさで決めます。
最も優先すべきは「アクセスが多いのに転換率が低い商品」です。
訪問者はすでにいる。その人たちが購入に至っていない。改善すれば直接的に売上に反映されます。

アクセス数と転換率の2軸で商品を分類すると、優先順位が明確になります。

  • 高アクセス・低転換率 → 最優先で改善
  • 高アクセス・高転換率 → 現状を維持する
  • 低アクセス・低転換率 → ページ改善より流入確保が先
  • 低アクセス・高転換率 → 流入を増やす施策を検討

RMSでの確認手順

具体的な手順は以下のとおりです。

  1. RMS「データ分析 → 商品別アクセス・転換率」を開く
  2. 転換率の低い順にソートする
  3. その中から「アクセス数が一定数以上」の商品に絞り込む
  4. 上位1〜3件を改善の優先対象として決める

アクション数を絞ることが大切です。
10件同時に手を入れると、どの施策が効いたか判断できなくなります。

アクションアイテム:アクセス上位20商品の転換率を書き出し、最も転換率が低い商品を1〜3件に絞ってください。
そこから改善を始めるのが、最もインパクトが出やすい進め方です。

転換率が低い4つの原因と対処法

①商品情報・画像の不足

購入をためらう一番の理由は「不安が解消されていない」ことです。
サイズ感・素材・使用シーン・他商品との比較情報が足りないと、「もう少し調べてから買おう」という気持ちで離脱されます。

まずスマホの実機で自社商品ページを表示してみてください。
ファーストビューに何が映っているか、購入ボタンまでスクロールせずに見えるか——ここを確認するだけで、改善すべき箇所が見えてきます。

②レビュー・販売実績の不足

「他の人も買っている」という安心感は、購買判断に大きく影響します。
レビュー件数が少ない商品や評価点が低い商品は、それだけで転換率に影響が出やすいです。

対処として効果的なのは、購入後のサンクスメールでレビュー依頼を仕組み化することです。
1件1件お願いするより、注文完了後に自動でメールが届く設定にしておくほうが、継続的にレビューが集まります。

③回遊導線の欠如

1回のページ訪問で購入に至るケースは、それほど多くありません。
接触回数が増えるほど好感度が上がるザイオンス効果は、ECでも機能します。
関連商品・同時購入商品への導線がないと、離脱したユーザーが二度と戻ってこない可能性があります。

商品ページに類似商品や関連商品のリンクを設けて、店内回遊を意識的に設計してください。
手作業で導線を整備することもできますが、EC-UPのような類似商品表示・同時購入表示の機能を使うと、この仕組みを自動化できます。

④スマートフォン対応の不足

スマートフォンからの流入が大多数を占めるとされている中、PC前提のページ構成のままになっているケースは少なくありません。
スマホでの表示崩れ、読みづらい文字量、購入ボタンの押しにくさ——これらはすべて離脱要因になります。

スマホ実機でファーストビューと購入ボタンの見え方を必ず確認してください。
Androidと iPhone、両方で確認するとなお安心です。

転換率改善の優先順位フレームワーク:5ステップ

ここまで説明してきた内容を、実際に動ける手順として整理します。
「何となく改善している」状態から抜け出すために、このステップを使ってください。

STEP
RMS店舗カルテでジャンル平均との差を把握する

「データ分析 → 商品別アクセス・転換率」で転換率の低い順にソートし、アクセスが集まっている商品を優先対象として選びます。
3件以内に絞ることが、施策の効果を検証するための前提条件です。

STEP
高アクセス・低転換率の商品を1〜3件に絞る

「データ分析 → 商品別アクセス・転換率」で転換率の低い順にソートし、アクセスが集まっている商品を優先対象として選びます。
3件以内に絞ることが、施策の効果を検証するための前提条件です。

STEP
4つの原因で仮説を立てる

優先対象の商品について「情報・レビュー・回遊・スマホ」の4つの視点で問題を仮定します。
「おそらくこれが原因だろう」という仮説を1〜2個に絞ると、次の打ち手が明確になります。

STEP
コスト不要の施策から着手する

ページの修正・レビュー依頼の仕組み化・回遊導線の追加など、コストがかからない施策から先に実行します。
広告・クーポンはその後の選択肢です。

STEP
2〜4週間で数値を確認し、次の仮説に進む

施策を実行したら2〜4週間後に転換率の変化を確認します。
仮説が当たっていれば次の商品へ、ずれていれば別の原因を見直す。
このサイクルを繰り返すことで、場当たり的な改善から脱し、再現性のある改善サイクルが回り始めます。

各ステップはRMSの操作で完結できます。
「明日の朝イチでStep1だけ試してみる」という小さな一歩から始めてみてください。

まとめ

この記事で押さえていただきたいポイントを整理します。

  • 転換率(%)= 購入件数 ÷ アクセスユーザー数 × 100。売上の公式「アクセス数 × 転換率 × 客単価」の中でも、コストをかけずに改善できる余地が大きい指標です
  • 業界全体の参考値(1〜3%)と自社を比べるより、RMS店舗カルテの「サブジャンルトップ10の平均転換率」を使った比較のほうが実用的です
  • 値下げ・クーポンは「利益率を削る施策」。コスト不要のページ改善から先に着手する順番が、長期的には効果的です
  • 5ステップフレームワーク(把握 → 絞り込み → 仮説 → 実行 → 検証)を繰り返すことで、改善に再現性が生まれます

まず取り組んでほしいのは、RMS店舗カルテを開いて、自社転換率とサブジャンル平均の差を確認することです。
その差が「どこから着手するか」の答えを教えてくれます。

よくある質問

楽天市場の転換率の平均は何%ですか?

複数のEC支援会社の参考値では1〜3%程度とされていますが、食品・飲料は2〜3%超、ファッションは1%前後、家電・PCは1%以下でも健全なケースがあり、カテゴリによって差があります。全体平均よりも、RMS店舗カルテの「同サブジャンルトップ10平均」との比較が実用的です。

転換率はRMSのどこで確認できますか?

店舗全体は「データ分析 → 店舗カルテ(R-Karte)」、商品単位は「データ分析 → 商品別アクセス・転換率」で確認できます。

転換率が低い場合、最初に何をすべきですか?

値下げやクーポンではなく、まずコスト不要のページ改善(商品説明・画像・スマホ表示の見直し)から着手するのが優先順位の鉄則です。

値下げ・クーポンで転換率を上げるのは効果的ですか?

短期的には転換率が上がりますが利益率を削り、ページ品質など根本原因が解決されなければ同じ課題が繰り返されます。

全商品を一律に改善する必要がありますか?

不要です。「アクセスが多いのに転換率が低い商品」を1〜3件に絞り込み、優先的に改善するのが効率的です。

回遊導線はどう作ればいいですか?

類似商品・同時購入されやすい商品へのリンク設置が有効です。手動設定が負担な場合、EC-UPのような自動表示システムで仕組み化できます。

ページ改善・レビュー強化・回遊導線の整備を手作業で進めていく中で、「もっと仕組みとして自動化したい」と感じたら、EC-UPの活用も検討してみてください。

EC-UPは、楽天市場の商品ページに10種類のシステムを自動設置・毎日自動更新するクラウドサービスです。類似商品表示・同時購入表示・ランキング1位バナー・高評価レビュー表示など、転換率を改善する10種のシステムが搭載されており、導入店舗では同時購入割合+33.11%、注文数+64.67%といった実績が出ています。

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