EC担当者の分析スキル｜GA4とExcelの経験を職務経歴書に書く

EC転職でGA4やExcelの経験を伝えるときは、ツール名を並べるだけでは十分ではありません。重要なのは、数字を集めるだけで終わらず、課題を見つけ、改善の判断に使ったことです。

EC担当者にとっての分析は、レポートを作る仕事だけではありません。売上という最終目標を、アクセス、購入率、客単価、リピート率などに分け、どこに改善の余地があるかを考える仕事です。

分析スキルは「集計・解釈・改善」に分ける

職務経歴書や面接では、分析経験を三つに分けると伝わりやすくなります。

• 集計：GA4、Excel、CSVなどを使い、必要な数字を確認した
• 解釈：数字の変化から、どこに課題や伸びしろがあるかを考えた
• 改善：ページ、広告、販促、配信など、次の施策を決めて検証した

たとえば、アクセス数だけを見るのではなく、商品ページの離脱率、クリック率、購入率を組み合わせて確認した経験は、集客から購入までを考えた経験になります。

ECで確認しやすい基本指標

すべての指標を追う必要はありません。担当業務に合わせて、次のような数字を選びます。

• 流入：どの経路、キーワード、広告から訪問があるか
• 反応：広告やサムネイルがどれだけクリックされているか
• 行動：商品ページの離脱、回遊、カートへの遷移に変化があるか
• 購入：購入率、客単価、商品別の売上や利益に変化があるか
• 継続：リピート率、購入頻度、継続期間に変化があるか

数字が動いた理由を一つに決めつけないことも大切です。季節、在庫、商品価格、広告費、競合の動きなど、施策以外の要因も確認します。

分析から改善までの伝え方

応募先へ伝えるときは、次の順序で整理します。

• 目的：何を改善したいと考えたか
• 確認：どの数字や顧客の声を見たか
• 仮説：なぜその部分に課題があると考えたか
• 施策：ページ、広告、訴求、配信など、何を変えたか
• 検証：いつ、どの指標で結果を確認したか
• 次の判断：継続、見直し、横展開のどれを選んだか

たとえば、購入率が低い商品ページでは、最初に伝える訴求、画像、説明の順序を見直し、ファーストビューでの離脱や購入率の変化を確認します。結果に応じて、成功した訴求を他の商品へ広げるか、別の仮説を試すかを判断します。

このように書くと、「GA4を見られる」「Excelを使える」よりも、数字を使って事業を改善できる人材として伝わります。

Excel・CSVの経験は、作業より判断を伝える

ExcelやCSVで集計した経験がある場合も、関数名をたくさん書く必要はありません。どの情報をまとめ、何を比較し、どの判断に使ったかを優先します。

• 商品別の売上や利益を比較し、優先する商品を選んだ
• 広告費を含めた利益を確認し、販促の配分を考えた
• 購入頻度やリピート率を確認し、配信やCRM施策を見直した
• 週次の数字を見て、施策を継続するか修正するかを決めた

データチームや他の担当者に集計を依頼していた場合も、依頼内容を決め、結果を受けて施策を判断したなら、その役割は伝えられます。自分で行った作業と、チームで分担した作業を区別して書きましょう。

AIを分析に使うときの注意点

AIは、集計の補助、数値の傾向整理、仮説出しに役立つことがあります。ただし、AIの出力をそのまま結論にするのではなく、元データや事業の状況と照らし合わせる必要があります。

転職では、AIを使ったことだけではなく、何を任せ、どの判断を自分で行ったかを説明できるとよいでしょう。数字の背景を読み、顧客や利益にとって何を優先するかを決める力は、EC・Webマーケティングの仕事で重要です。

未経験のツールは、無理に経験者として書かない

求人票に見慣れない分析ツールが書かれていても、使ったことがないものを経験者のように書く必要はありません。代わりに、これまで使ったツールと、数字を見て改善した経験を正確に伝えます。

たとえば「GA4で高度な設定をした」と言えない場合でも、「アクセスとページの反応を確認し、施策の検証に使った」と言えるなら、経験の範囲を正しく示せます。新しいツールを学ぶ姿勢と、分析の考え方を持っていることを伝えましょう。

次の一歩

直近の改善案件を一つ選び、見た指標、気づいた課題、実行した施策、結果の確認方法を四行で書き出してみてください。スキル全体を整理する際は、EC担当者に必要なスキル｜転職で示せる経験の棚卸し表を参考にできます。

広告・分析の経験をWebマーケティング職へ広げる方は、Webマーケティングの転職エージェント選び｜EC経験からの転職にも対応で、転職サービスを比較する基準を確認してください。