赤兎馬EC運用支援
レビュー施策の効果を「レビュー完了ボタンを押した人数」で見ていませんか。私たちはそうしていました。2026年10月19日〜21日に、自社ECの購入後フォローを「実レビュー数÷純販売数」で3年分測り直しました。それまで見ていた数字とは、かなり違う結果になりました。
この記事で分かること
- 「押した人数」がレビュー施策の効果を測る指標として危うい理由
- 分母を受注件数ではなく純販売数にする理由と、レビュー率を月次で復元する手順
- 率が落ちたとき、依頼文より先に疑うべき場所
「押した人数」は効果ではなかった
自社ECでは、購入者に購入後のメッセージ導線へ登録してもらい、アンケートとレビューのお願いを配信しています。効果は、導線の中にある「レビュー完了」ボタンを押した人数で見ていました。
ただ、押した人が本当にレビューを書いたのか、商品ページの評価数が実際に増えたのかは測っていませんでした。ボタンを押すのは本人の自己申告です。押しただけの人も、別のサイトに書いた人も数に入ります。そこで、次の3つの段階で測り直しました。
測り直し①：注文単位で突き合わせる
導線の回答データ（友だち6,690人・回答フォーム5本）と、2026年4月24日〜10月18日の受注データ11,390件を、注文番号で突き合わせました。
分母は途中で変えています。最初は受注件数にしていましたが、月が丸ごとそろう2026年5〜9月の純販売数10,435個（返品・キャンセルを除く）に切り替えました。受注データは、注文番号から購入月と商品をひもづけるためだけに使っています。
結果は次のとおりです。
- 導線にひもづいた購入：120件（販売数の1.1%）
- アンケート回答：55
- ☆4以上：47
- レビュー完了クリック：23
- 帰着率（クリック÷販売数）：0.2%。いちばん時間がたっている5月の購入分でも0.4%
注文番号の照合品質は93.7%でした。購入から登録までは中央値2日、注文からアンケートまでは5.3日です。「5日待ってから送る」という設計どおりに動いていました。
つまり、導線の中は設計どおりに動いていました。最大の漏れはその手前の「入口」で、購入者の約99%が導線に来ていなかったのです。
測り直し②③：累計と月次で並べる
まず累計です。商品ページの評価数2,294件を2022年以降の販売数97,497個で割ると2.35%でした（商品別では1.3〜3.2%）。導線の自己申告を累計すると、評価数の67%に当たる数でした。
次に月次です。2024年9月〜2026年9月の25か月について、12商品の評価数を親商品単位で復元し、前月との差を「新規評価数」としました。親子商品の表示が切り替わると前月との差が狂うので、親商品の単位でそろえるのがポイントです。
- 2024年9月までの累計：4.90%（1,863÷38,051）
- 2024年10月〜2025年4月：0.50%（91÷18,175）
- 2025年5月〜2026年9月：0.82%（330÷40,229）
レビュー率は1/6〜1/10に落ちていました。導線側を3年分見ると、友だち追加率は販売数比で14.2%→2.3%→2.6%、1人あたりのレビュー完了率は40%→24%でした。
落ち込みが始まったのは2024年8月です。モールで注文番号を回答した人が、販売数比9〜14%から0.2〜2%に落ちていました。別モールでは3〜6%のまま変わっていません。一方、2025年5月に導線の設計を切り替えた前後では、率は0.50%→0.82%で、下がっていませんでした。依頼の設計を変えてもあまり動かず、入口が崩れた時期にだけ大きく落ちていたのです。
自己申告を実際の投稿数で割ると、ある期では170%でした（押しただけの人や、他のサイトへの投稿を含むため）。直近の期では77%です。申告は「上限値」として扱うのが安全だと分かりました。
導線を通らないレビューと、公式の自動依頼
直近の期の新規評価330件のうち、導線由来は多く見積もっても138件でした。58%以上は導線の外から来ています（販売数比0.48〜0.82%）。
モール公式の自動レビュー依頼機能は2026年7月9日から動いていて、30日で1,266通、ほぼ全注文に送られています。ただ、この機能から来たレビューは、差分からの推計で0〜27件です。今の精度では、効いているとも効いていないとも言い切れません。絞り込むには、月次データを追加で取るか、稼働日の前後を週単位で比べるか、ルールを止める期間（ホールドアウト）を作るかのどれかが必要です。ホールドアウトは運用の変更を伴うので、まだ決めていません。
まだ分かっていないこともあります。2024年9月以前は、導線外のレビュー率も2.7%以上ありました。今の4〜5倍です。同梱物の文言、発売初期の勢い、商品構成、数え方のどれが効いていたのかは切り分けられていません。また、2026年8月の購入分はアンケート回答率が他の月の半分で、フォームの不具合と時期が重なっています。
レビュー施策を見直すときの判断基準と手順
- 効果の指標は「押した人」ではなく「新規評価数÷純販売数」にする。自己申告は上限値として扱う
- 分母は受注件数ではなく純販売数にする。月が丸ごとそろう期間で区切る
- 率が落ちたら、依頼文より先に「入口の率」を疑う
- 評価数は親商品単位で復元する。表示が切り替わると前月との差が狂う
- 公式の自動依頼は差分からの推計しかできない。効果を言うならホールドアウトが要る
レビューは商品ページのCVR（購入率）を支え、CVRは広告の効率、ひいては広告後粗利（広告費を引いたあとに手元に残る粗利）に効きます。だからこそ「施策をやっている」ではなく「率が出ているか」で見たいところです。
自社でレビュー率を月次で復元するには、次の3つを同じ時間軸に並べます。
- 商品ページの評価数の月次スナップショット（親商品単位）
- 返品・キャンセルを除いた月次の純販売数
- 導線側の申告（登録・アンケート回答・完了クリック）
チェックリスト
- 分母は純販売数になっているか
- 自己申告と実際の投稿を分けて見ているか
- 入口の率（購入者のうち導線に来た割合）を月次で見ているか
- 親子商品の表示切り替えを考慮して評価数を数えているか
人が判断する部分と、まとめ
数字を並べれば、どこで漏れているかは見えます。ただ、入口を立て直すためにどの施策を選ぶか、ルールを止める期間を作ってでも公式依頼の効果を確かめるか、2024年9月以前の高い率の原因をどう切り分けるか。これらは事業の事情を知る人が決めることです。私たちもまだ判断の途中です。
まとめると、レビュー施策の成否を左右していたのは、依頼文の出来よりも「購入者が導線に入る率」でした。そして「押した人数」を見ているかぎり、このことには気づけません。
評価数の履歴を親商品単位で復元し、純販売数とそろえる作業は、一度やってみると意外に手間がかかります。自社だけで手が回らない場合は、まず現状を見える形にするところからお手伝いできます。店舗URLをいただければ、レビュー率や入口の率といった購入後の数字も含めて、改善の余地をレポートでお返しします（無料EC診断）。
https://ec-sekitoba.jp/#contact
※ 記事中の数字は、自社ECについて2026年10月19日〜21日に集計した範囲のものです。同じ施策で同じ結果になることを保証するものではありません。