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CASE STUDY ─ インテリア / EC

施策を足す前に、
成長を阻む構造から見直す。

ClientrugooProjectrugoo ECグロース支援Partner株式会社eap
+27%楽天8月 売上・前年同月比

長年ラグ・カーペットのECを育て、確かな商品力とブランドを築いてきたrugoo。市場の成熟のなかで成長が伸び悩むなか、個別施策を足すのではなく、EC事業の構造から見直しました。

rugooは、ウッドカーペットやラグ・マットなど床まわりのインテリアを、楽天市場・Amazonを中心にECで展開するブランドです。ラッテをはじめとする売れ筋と高評価レビューを積み上げ、自社デザイナーやブランディングチームによる世界観づくりにも取り組んできました。一方、ラグ市場が成熟し、EC上の競争が激しくなるなかで、従来の売り方だけでは成長を伸ばし続けることが難しくなっていました。eapは、広告やページの個別改善だけでなく、商品・顧客・チャネル・価格・広告・SEO・クリエイティブ・データを横断してEC事業全体を分解し、「何が成長を止めているのか」を構造から見直すところから支援を開始しました。

継続支援
EC戦略データ分析広告・販促SEO・商品ページ改善新商品開発
rugooの主力商品、洗えるシャギーラグ「ラッテ」。楽天市場で売上トップの人気商品。
01プロジェクト概要

プロジェクト概要

Client|クライアント
rugoo
Project|プロジェクト
rugoo ECグロース支援(楽天・Amazon等のEC売上拡大)
Industry|業界
インテリア / EC
Service|支援領域
EC戦略 / データ分析 / 広告・販促 / SEO・商品ページ改善 / 新商品開発
Period|支援期間
継続支援
Team|eap担当
株式会社eap(EC Growth Partner)
支援前の課題

確かな商品力とブランドを持ちながら、市場の成熟と競争激化のなかで従来の売り方では成長が伸び悩んでいた。個別の改善は進んでいたが、何が成長を止めているのかをEC全体の構造から切り分けられていなかった。

eapのアプローチ

施策を足す前に、EC事業全体を商品別・チャネル別・キーワード別に分解し、成長阻害要因を特定。勝ち筋を仮説として設計し、ABテストで検証して次の施策に反映する運用へ組み替えた。

成果

施策を足すのではなく事業構造から見直したことで、勘に頼った運用がデータで仮説検証を回す運営へと変わり、楽天・Amazonとも前年超えを継続。学習は新商品の立ち上げにも還流している。

02プロジェクトの背景

商品もブランドもある。それでも、従来のやり方では成長が伸び悩んだ。

rugooは、ウッドカーペットやラグ・マットなど床まわりのインテリアを、楽天市場とAmazonを中心にECで展開するブランドです。数年にわたりEC事業を育て、洗えるシャギーラグ「ラッテ」をはじめとする売れ筋と、数多くの高評価レビューを積み上げてきました。自社デザイナーによる商品ページ制作や、ブランドの世界観づくりに取り組むチームも持ち、商品力とブランドに強みがあります。

ラグ・カーペット市場は、2020年の落ち込みから回復し、2023年には過去最高規模に達しました(出典:日本インテリア協会)。在宅時間の増加やインテリア需要の高まりが、市場全体を押し上げた時期です。しかしその後、需要が落ち着くと市場は成熟局面に入り、ECモール上では広告投資なしに売上を伸ばすことが難しい、競争の激しい環境へと変わっていきました。

こうした環境の変化のなかで、rugooの成長は次第に伸び悩んでいきました。rugoo側も手をこまねいていたわけではなく、商品開発やブランドの世界観づくり、広告・セールの運用など、事業を伸ばすための取り組みを続けていました。それでも、個別の改善を積み重ねるだけでは、事業全体の伸び悩みを大きく変えるには至りませんでした。

そこで必要だったのは、新しい施策をさらに追加することではなく、「そもそも、何が成長を止めているのか」を改めて構造的に分析することでした。eapは、広告やEC運用といった特定施策の支援ではなく、商品・顧客・チャネル・価格・広告・SEO・クリエイティブ・データを横断して、EC事業全体を見直すところから支援を開始しました。

長く成長を続けてきたEC事業が、市場環境の変化のなかで、成長モデルそのものの見直しを求められる ── eapが参画するまでの流れを、6つのフェーズで整理します。

PHASE 01
EC事業の確立と成長
数年にわたりラグ・カーペットのECを運営し、「ラッテ」などの売れ筋と高評価レビュー、ブランドの世界観を築き上げてきた。
PHASE 02
市場の追い風
ラグ・カーペット市場は2020年の落ち込みから回復し、2023年に過去最高規模へ。在宅・インテリア需要を背景に、市場全体が拡大した。
PHASE 03
市場の成熟と競争激化
需要が落ち着くと市場は成熟局面へ。ECモールでは広告投資なしに売上を伸ばしにくい、競争の激しい環境に変わった。
PHASE 04
成長の伸び悩み
従来の売り方だけでは成長を伸ばし続けることが難しくなり、事業全体の成長が伸び悩む局面に入っていった。
PHASE 05
個別施策の限界
商品・ブランド・広告・セールなど、rugoo側でも取り組みを継続。ただし個別施策の積み重ねだけでは、伸び悩みを大きく変えるには至らなかった。
PHASE 06
eap参画・事業構造の再分析
施策を足す前に「なぜ成長が止まったのか」をEC事業全体の構造から分析。成長阻害要因を特定し、データ起点の仮説検証へと切り替えた。
03課題

施策を増やす前に、何が成長を止めているかを見極める。

ご相談の入り口は「楽天・Amazonの売上をもう一度伸ばしたい」でした。しかし本質的な課題は、広告費が足りないことでも、施策の数が少ないことでもありませんでした。

市場の追い風が弱まるなかで、これまでと同じ売り方では成長を再現しづらくなっていた。ブランド・商品・価格・広告・SEO・商品ページ ── それぞれの改善は進んでいたものの、どこが最大のボトルネックなのかを横断的に捉えられていない。新しい施策を足す前に、「何が成長を止めているのか」を構造的に切り分けることが、最初の仕事でした。

Before ─ 支援前
過去の成長モデルが、市場変化のなかで機能しづらくなっていた
市場の追い風があった時期の売り方のままでは、成長を伸ばし続けることが難しくなっていた。rugoo側でもブランド・広告・EC・商品と改善を続けていたが、個別施策の積み重ねだけでは、事業全体の伸び悩みを大きく変えるには至らなかった。
Bottleneck ─ 本質的なボトルネック
どの施策を増やすかではなく、何が成長を阻んでいるのかを特定できていない
商品・チャネル・流入・CVR・価格・広告・キーワードといった要素が、一つの成長モデルとしてつながって見えていなかった。個別最適の改善は進んでも、最大のボトルネックがどこにあるのかを、EC事業全体の構造から切り分ける必要があった。
To-Be ─ 目指す状態
成長を阻む構造を特定し、仮説検証を回せるEC運営へ
商品・顧客・チャネル・価格・広告・SEO・クリエイティブを横断して分析し、成長阻害要因を特定 → 仮説 → 実行 → 検証を継続的に回せる状態へ。売れる理由を構造として理解し、その学習を新商品の立ち上げにも還流させる運営を目指した。
04アプローチ

売上を分解し、仮説を立て、検証しながら伸ばす。

個別の改善を積み重ねても伸び悩みが変わらなかった ── だからこそeapは、施策を足す前に、EC事業全体を分解して「何が成長を止めているのか」を特定することから始めました。

いきなり広告費を積み増すのではなく、まず売上構造を分解して成長阻害要因を見極め、勝ち筋を仮説として施策に落とし、ABテストで検証し、その結果から次の一手を決める。この順番を徹底しました。楽天とAmazonは勝ち方が異なるため、チャネルごとに戦い方を分けて設計しています。

STEP 01
売上構造を分解する
売上を「PV × CVR × 平均単価」に分解し、PVを検索・レコメンド・広告・その他の流入別に切り分け。商品別・チャネル別・キーワード別に実績を可視化し、事業全体の数字を分解して見える状態をつくった。
STEP 02
成長阻害要因を特定する
分解した数字から、どこで・なぜ成長が止まっているのかを特定。閲覧数・CVR・単価を、商品・カテゴリ・チャネル単位で切り分け、最大のボトルネックが流入なのか、転換なのか、単価・構成なのかを見極めた。
STEP 03
勝ち筋の仮説をつくる
ターゲット・利用シーン・主力商品・価格帯・キーワード・チャネルを整理。ラグ・カーペット市場を分析し、価格帯別の需要構造と競合ポジションから、rugooがどこで・何を武器に戦うべきかを言語化した。
STEP 04
施策へ落とし込む
楽天はRPP・SEO・セール・クーポン・ポイント、Amazonはスポンサー広告・SEO・大型セール・レビュー・FBAと、チャネルの特性に合わせて施策を設計。あわせて商品ページ(メイン画像・訴求・使用シーン・スペック)と価格を仮説として組み立てた。
STEP 05
ABテストで検証する
サムネイル・サブ画像・商品ページ(LP)・訴求軸を、CTR・アクセス・CVR・売上・ROAS・サンプル信頼性を重み付けした評価フレームワークで採点。勘や声の大きさではなく、数値で勝ち案を判定する仕組みをつくった。
STEP 06
学習を横展開する
テストと運用で得た「勝ちパターン」を、他商品や新商品の立ち上げへ横展開。メトリクスやカテゴリ単位で要因を切り分けて次回の施策・広告配分・優先SKUへ反映し、市場データや実績を商品開発にも還流させた。
05実行内容

分析・戦略・実行・検証を、領域を分けずに。

eapが担ったのは「ECグロースの推進機能」です。広告運用の代行でも、レポートの作成代行でもなく、データ分析・戦略・実行・検証を一体で回し、rugooのEC事業を前に進める意思決定に関わりました。実際に手を動かした領域は、大きく次のように分かれます。

01データ分析楽天・Amazon売上分析/商品別・チャネル別・キーワード別分解/CVR・流入・広告・レビュー分析/メトリクス・カテゴリ・シェア分析
02戦略・KPI設計売上構造の分解設計/ターゲット・勝ち筋の定義/チャネル別KPIとROAS基準/隔週定例での方針策定
03広告・販促Amazonスポンサー広告/楽天RPP/入札・予算配分/セール設計/クーポン・ポイント設計
04SEO・商品ページ改善商品タイトル・キーワード設計/メイン画像・訴求・使用シーン・スペック整備/CVR改善
05ABテストサムネ・サブ画像・LP・訴求軸のテスト/加重スコアリングによる勝敗判定/Wave運用でのPDCA
06価格戦略市場・競合分析/価格帯・サイズ別ポジショニング/利益を踏まえた段階的な価格設計
07新商品立ち上げ立ち上げ設計(価格・露出・クリック・転換・レビュー)/初期広告・販促/商品開発へのフィードバック
06支援アウトプット

支援アウトプット

売上を分解し、勝ち筋を見極め、検証しながら伸ばす。

ここでは、実際のプロジェクトで作成した支援アウトプットの一部をご紹介しています。機密情報等を除き、公開用に再編集しています。

支援アウトプット01 EC売上構造・課題分析。売上をPV×CVR×平均単価に分解し、PVを検索・レコメンド・広告・その他の流入別に切り分けて、商品別・チャネル別にボトルネックを特定する分析フレームを示したスライド。
01 EC売上構造・課題分析|売上をPV×CVR×単価に分解し、流入別・商品別・チャネル別にボトルネックを可視化。「どこで、なぜ売上が止まっているか」をデータで特定しました。
支援アウトプット02 市場・競合・価格戦略。ラグ・カーペット市場の価格帯別需要構造と競合ポジションを整理し、rugooが中上位価格帯でブランド価値を武器に戦うべきという価格戦略の方向性を示したスライド。競合は役割で抽象化。
02 市場・競合・価格戦略|市場の価格帯別需要と競合ポジションを分析し、価格競争ではなくブランド価値で選ばれるポジションを設計。サイズ・セグメント別に段階的な価格戦略を策定しました。
支援アウトプット03 ABテスト評価フレームワーク。CTR・アクセス・CVR・売上・ROAS・サンプル信頼性を重み付けして総合点で勝敗を判定する採点設計と、4週間を1サイクルとするWave運用でPDCAを回す仕組みを示したスライド。
03 ABテスト評価フレームワーク|サムネ・商品ページ・訴求軸のテストを6指標の加重スコアで判定。CVRだけで決めず、サンプル量まで加味して「勝ち案」を選び、次のクリエイティブに反映する運用を設計しました。
支援アウトプット04 新商品立ち上げ設計。価格・露出・クリック・転換・レビューの5ステップと、レビューと実績が貯まるほどページスコアが上がり広告費を増やさず売上が伸びる蓄積ループを示したスライド。
04 新商品立ち上げ設計|価格・露出・クリック・転換・レビューの5ステップで新商品を設計。レビューと実績が貯まるほど露出が広がる「蓄積ループ」に乗せ、広告費に頼らず育てる立ち上げを設計しました。
07検証・改善

施策の結果を、次の仮説に変え続ける。

最初に立てた仮説が、すべて正解だったわけではありません。むしろこのプロジェクトの核は、施策の結果を毎回データで確かめ、それを次の仮説に変え続けたことにあります。うまくいった施策も、伸び悩んだ商品も、同じ土俵で「なぜそうなったか」を分解しました。

ABテストの評価
印象・感覚で判断 6指標を加重スコアで判定
運用の意思決定
施策先行(なんとなく) データ分解 → 仮説 → 検証
ABテストは、CVRだけで勝敗を決めず、CTR・アクセス・CVR・売上・ROAS・サンプル信頼性を重み付けして採点する。アクセスやCV数が少ない案は「参考値」とし、過大評価を防ぐ設計にしている。売上が伸び悩んだ局面でも、商品・カテゴリ単位で閲覧数や転換率まで分解し、市場要因なのか、価格・在庫・配送・ページ側の要因なのかを切り分けて、次の打ち手(優先SKU・価格・ページ改善・広告配分)に接続した。
08成果

売上だけでなく、成長の“質”が変わった。

成果は「売上が何%伸びたか」だけでは語れません。楽天市場の2026年8月売上は前年同月比+27%。ただ、より大切なのはその中身です。「買われる確率(転換率)」と「1回あたりの購入額(客単価)」がともに前年を上回り、広告効率(ROAS)まで改善しました。集客や広告費を積み増して作った数字ではなく、商品・ページ・価格・SEO・広告・販促を横断してEC事業全体を見直した結果として、売上の“質”そのものが変わっています。

BUSINESS RESULT
事業成果

楽天8月、売上559.9万円。前年同月比+27%。

市場の成熟のなかで伸び悩んでいたEC事業が、再び前年を上回る水準へ。楽天市場の2026年8月売上は5,598,522円、前年同月比+27%で着地しました。伸びを支えたのは集客の力任せではなく、「買われる確率(転換率)」と「1回あたりの購入額(客単価)」の両方の改善 ── 質を伴った成長です。楽天・Amazonとも、確認できる複数月で前年同月比プラスが続いています。

559.9万円
前年同月比+27%
楽天市場・2026年8月 売上(5,598,522円)
売上成長を支えた主要指標
転換率買われる確率
前年同月比+8.76%
客単価1回あたりの購入額
前年同月比+22.67%

売上を伸ばしたのは、集客の力任せではありません。「買われる確率(転換率)」と「1回あたりの購入額(客単価)」が、ともに前年を上回りました。この2つの改善が、売上の“質”を変えています。

楽天市場前年同月比・着地
5月+5.1%
7月+14.9%
8月+27%
Amazon前年同月比・着地
5月+174%
6月+84%
7月+50%
MARKETING RESULT
マーケティング成果

転換率・客単価が前年を上回り、ROASも改善。

売上の伸びは、集客の力任せではなく、複数の指標の同時改善に支えられています。楽天8月は転換率・客単価がそろって前年を上回り、広告効率(ROAS)も3月から8月にかけて改善しました。263商品のSEOタイトル設計・1,652語のキーワード最適化、RPP広告の配分見直し、ABテストの評価フレームワークとWave運用 ── 商品ページ・クリエイティブ・広告・SEO・価格を横断で検証し、勝ちパターンを他商品へ広げる仕組みを整えています。広告費を積み増して売上を作るのではなく、投資効率を上げながら伸ばす形です。

1.49%
楽天 転換率(CVR)|2026年8月・前年同月比 +8.76%。「買われる確率」が前年を上回った。
8,009円
楽天 客単価|2026年8月・前年同月比 +22.67%。1回あたりの購入額が向上した。
250.67% → 456.89%
楽天RPP広告のROAS|2026年3月 → 8月。広告費を増やして作った売上ではなく、投資効率も同時に改善した。
OPERATION RESULT
運用成果

施策先行から、データ起点の仮説検証へ。

最も大きな変化は、EC運営の意思決定プロセスそのものです。eapが隔週定例・週次レポート・方針策定を主体で回し、rugoo自身がデータで判断できる状態を土台に、成長を「再現」できる運営へと変わりました。

BEFORE支援前
施策先行型のEC運営
  • 出品 → 広告 → セール → 結果を見る
  • 「なぜやるか」「何を検証するか」が構造化されていない
  • 効果を測る基準値(ベンチマーク)が定まっていない
AFTER支援後
データ起点の仮説検証型運営
  • 商品別 × チャネル別 × キーワード別で分析
  • 課題を特定 → 仮説 → SEO・広告・価格・商品ページを改善
  • ABテストで検証 → 結果を分析 → 次の商品・施策へ
  • PRODUCT ── 既存商品で得た「売れる理由」の学習を、新商品の立ち上げ設計と商品開発へ還流。市場データを商品づくりに戻す、プロダクトアウトからマーケットインへの流れをつくった。
  • うまくいかない施策も、学びに変える。新商品向けのクーポンが反応しなかった局面では、原因を「配信数・商品の特徴・値引き率」に分解し、次の立ち上げ施策の設計へ反映した。
09お客様の声

お客様の声

「施策の一つひとつを、「なぜ売れたか」「次に何を直すか」まで一緒に見てもらえるようになりました。」

以前は、広告やセールなど個別の施策は実施していても、「なぜ売れたのか」「次にどこを改善すべきか」までは十分に整理できていませんでした。

eapさんに入っていただいてからは、楽天・Amazonの数字を商品別・チャネル別に見ながら、SEO・広告・商品ページ・価格などを一つずつ検証して進める形に変わりました。

施策を提案してもらうだけでなく、結果を振り返って次のアクションまで一緒に決めてもらえるので、EC運営そのものの考え方が変わったと感じています。既存商品の改善で得た学びを、新商品の立ち上げにも活かせるようになってきたことも、大きな変化です。

rugoo
EC事業責任者
10プロジェクトの裏側

毎回データを見て、次に何をやるかを一緒に決める。

株式会社eap ─ EC Growth Team
黒崎 勇也(Project Lead)
プロフィール →

毎回データを見て、次の一手を決める

rugooの支援でeapが大事にしたのは、施策を打つこと自体ではなく、毎回データを見て「次に何をやるか」を一緒に決めることでした。どの商品を優先SKUにするか、どの商品をテストするか、広告をどこへ配分するか、売れない商品の原因をどう分解するか ── 隔週の定例と週次のレポートで、判断の材料をそろえ続けました。

特定の施策の専門会社としてではなく、「この事業を次に進めるために、いま何を見て、何を決めるべきか」を起点に、分析・戦略・実行・検証を組み替えていったことが、このプロジェクトの特徴です。

うまくいかない施策から学ぶ

すべての施策が当たるわけではありません。主力商品の売上が落ちた局面でも、「市場が悪いのか、自社側の問題か」を、閲覧数・転換率・カテゴリ・商品単位まで分解して切り分けました。原因が価格・在庫・配送・ページのどこにあるかを特定し、CVRの復旧や勝ち筋SKUへの集中といった次の打ち手に接続する ── 失敗を、次の仮説に変えることを繰り返しました。

広告を増やす前に、売れる構造をつくる

広告費を積み増せば一時的に売上は動きます。しかしそれだけでは、費用が止まれば売上も止まります。eapが優先したのは、まず商品ページのCVRを上げ、レビューと実績を貯めてページの評価を高め、自然検索やモール内の露出が広がる状態をつくること。広告は「露出をつくる装置」として使い、CTR・CVR・レビュー率の改善で費用対効果を高める設計にしました。

支援体制

rugooの支援は、特定の担当者一人の成果ではなく、株式会社eapとしてのチーム支援です。ECプラットフォーム(楽天・Amazon)の運用知見、データ分析、戦略設計、広告運用、クリエイティブ、プロジェクトマネジメントを組み合わせ、rugooのEC事業を一体で前に進めています。

11今後の展望

今後の展望

現在は、ブランド価値を価格に反映させる価格戦略の段階的な実行、商品ページとABテストによる継続的なCVR改善、そして高付加価値ゾーンの新商品立ち上げを軸に、EC全体の底上げを進めています。既存商品で得た学習を新商品の開発・立ち上げへ戻す、マーケットイン型の商品づくりも継続テーマです。

あわせて、楽天・Amazonに続く販売チャネルの拡張も検討段階にあります。いずれも、その時々のデータにもとづいて優先順位を判断しながら、rugoo自身がデータで意思決定できる状態を土台に、継続的に事業を伸ばしていきます。

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12Contact

Let's design
your structure.

この事例と同じように、貴社でもまず「いまの事業がどう動いているか」の整理から始めます。受託前提ではなく、課題が固まっていない段階のご相談で構いません。

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