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カゴ落ち回収ROIシミュレーター：値引き後でもリマインダーは採算に合うか
業界のエグゼクティブ分析
カゴ落ちのリマインダーは、オンライン小売で最も人気のある自動化の1つで、それには十分な理由があります。購入者はすでに商品を選んでおり、連絡にかかるコストは、新規顧客を獲得するよりはるかに低いからです。シーケンスによる売上は、回収された売上としてダッシュボードにきれいに表示されます。ダッシュボードがほとんど答えない問いは、そのうち何件の注文が、いずれにせよ発生していたかです。多くの購入者は、価格を比較するため、給料日を待つため、別の端末であとで完了するためにカゴを離れ、その大部分は何の促しがなくても戻ってきます。
この問題の構造は、量の問題の中に隠れたマージンの問題です。施策がマージンを稼ぐのは、シーケンスがあるからこそ存在する注文だけです。定価で戻ってくるはずだった購入者に値引きを渡すたびに、マージンを失います。連絡可能なカゴと回収率が販売量を決めます。平均注文額とマージンが、各注文の価値を決めます。値引きとツール費用が、その価値のどれだけが残るかを決めます。気前のよい特典は、回収を素晴らしく見せながら、静かに利益を手放しているかもしれません。
ドミノ効果の連鎖は、回収された注文数から始まります。それが、値引き後の回収された売上を生みます。続いて値引きの流出が、自然に戻る購入者に渡した分を含め、定価相当額のうちどれだけを手放したかを示します。施策のコストを真に新規の注文で割ると、追加注文あたりのコストが得られ、これは注文1件のマージンと比較すべき数字です。追加注文あたりのコストが、その注文が稼ぐマージンに近づくと、最後のボックスはマイナスに変わります。
氷山は、目に見える値引きと利用料を、誰も追跡しないコストから切り分けます。水面の下にあるのは、もともと戻る購入者に与えた値引き、すべてのメッセージの送信と到達率のコスト、回収後に返品された注文の取り扱い、そして煩わしく感じた購入者が配信を停止して失う価値です。多くのストアでは、自然に戻る購入者への値引きだけで、ツール費用を上回ります。シミュレーターで、必要な回収率を見つけ、より小さな値引きでもほぼ同じ数の注文を獲得できたかどうかを検証してください。
計算式と方法論の設計図
モデルは月単位で計算し、回収施策のみを測ります。回収された注文は、連絡可能なカゴに回収率を掛けたものです。そのうち一定の割合は自然な戻りであると仮定します。つまり、メッセージがなくても購入者は戻ってきたはずです。マージンは、残りの増分の注文に対して、値引きと仮定した返品率を考慮したうえで得られます。コストは、自然に戻る購入者に渡した値引き、メッセージの送信、返品された注文の取り扱い、配信停止で失う価値、ツールの利用料です。
- 回収された注文
- R = 連絡可能なカゴ × 回収率
- リマインダーのシーケンスのあとに完了した注文で、いずれにせよ発生したはずのものも含みます。
- 増分の注文
- I = R × (1 − 自然な戻りの割合)
- シーケンスを実行したからこそ存在する注文です。
- 増分のマージン
- M = I × AOV × (マージン率 − 値引き率) × (1 − 返品率)
- 値引きと返品を考慮した、真に新規の注文からの利益です。
- 自然な戻りへの値引き
- O = (R − I) × AOV × 値引き率
- 定価で支払うはずだった購入者に与えた値引きです。
- 純利益
- 純利益 = M − O − メッセージ − 返品 − 配信停止の損失 − ツール
- 施策を運営した月次の結果です。
- 追加注文あたりのコスト
- (O + メッセージ + 返品 + 損失 + ツール) / I
- そうでなければ存在しなかった注文1件を獲得するためのコストです。
連鎖する弾力性
回収率と値引きが、最も重要な2つのレバーです。回収率が高ければ増分の注文が増えますが、値引き1ポイントごとに、増分の注文すべてのマージンから差し引かれ、自然に戻る注文では丸ごと手放すことになります。マージンが余地を決めます。値引きがマージンに近づくと、高い回収率でもほとんど何も加わりません。ツール費用は、規模が大きくなれば目立たなくなる固定のしきい値で、小さなストアでは支配的になります。
実例に基づく3つのケーススタディ
自己資金で始めるスタートアップ
安価なツールを使う小さなストア
新しいショップが、2,000件ほどのカゴ落ちに連絡でき、安価なプランを使い、小さな特典を提供しています。回収は順調で固定費もごくわずかなので、シーケンスは採算が取れます。これを読み込むと、無料か低価格のツールが損益分岐を低く保つ様子が分かります。
成長中の中堅企業
セグメント別フローを持つ大規模ストア
アクセスの多いストアが、数万件のカゴに連絡でき、より強力なプラットフォームに料金を払っています。回収は良好で値引きも控えめなので、販売量が結果を支えます。これを読み込むと、自然な戻りへの値引きとメッセージのコストが、リーチとともにどう増えるかが分かります。
ブラックスワン級の危機
安価なカゴへの深い値引き
ショップが、低価格で低マージンのカゴに大きな値引きを提供し、高額なツールに料金を払っています。回収は弱く、回収された購入者の大半はもともと戻るはずだった人です。これを読み込むと、値引きがマージンを完全に消し去る様子が分かります。
業界ベンチマーク一覧
| 指標 | 危険ゾーン | 業界平均 | 上位10%のエリート水準 |
|---|---|---|---|
| メールで回収されるカゴ落ちの割合 | 3%未満 | 5〜10% | 12%超 |
| 回収メッセージで使う値引き率 | 20%超 | 5〜10% | 0〜5%、または最後のメッセージのみ |
| 回収された注文のうち自然な戻りの割合 | 50%超 | 25〜40% | 20%未満 |
| 増分マージンに占める施策コストの割合 | 80%超 | 30〜50% | 25%未満 |
| リマインダーのシーケンスごとの配信停止率 | 3%超 | 0.5〜1.5% | 0.5%未満 |
変数とレバー
月間の連絡可能なカゴ落ち数
メールアドレスなど、同意を得た連絡手段があるカゴ落ちの数です。
レバー: 明確なメリットを示して、チェックアウトのより早い段階でメールアドレスを取得しましょう。連絡できるカゴしか回収できません。
回収されたカゴ
連絡可能なカゴのうち、シーケンスの後に注文が完了した割合です。
レバー: 最初のリマインダーは1時間以内に送り、正確な商品を表示し、アカウント登録の強制などの手間を取り除きましょう。
平均注文額
値引き前の定価で見た、回収されたカゴの価値です。
レバー: カゴの大きいものから先に回収しましょう。一定の回収の手間は、より大きな注文のほうが報われます。
粗利率
値引き前の、定価から商品原価を引いたあとに残る割合です。
レバー: 低マージンの商品には値引きを使わないようにしましょう。リマインダーの値引きで、利益がまるごと消えることがあります。
提供する値引き
リマインダーのあとに注文を完了した購入者に与える割引率です。
レバー: まず値引きなしのリマインダーから始め、反応しなかった購入者にだけ、最後のメッセージで小さな特典を提供しましょう。
回収ツールの月額費用
シーケンスを実行するメール、SMS、リターゲティングのプラットフォームの利用料です。
レバー: 実際にメッセージを送る連絡先の数に応じた料金プランを選び、使っていないアドオンは解約しましょう。
このシミュレーターの使い方
- 1連絡可能なカゴ落ち数、回収率、平均注文額を入力します。
- 2粗利率、提供する値引き、月額のツール料金を追加します。
- 35つのボックスを見て、値引きの流出と追加注文あたりのコストのどちらが先に赤に変わるかを確認します。
- 4「破綻点を探す」を押して、利益を打ち消す回収率や値引きを調べます。
- 5現在のプランと、値引きを最後に送るシーケンスを、24か月にわたって比較します。
避けたい間違い
- 回収された注文すべてを追加の売上として数えること。自然に戻る購入者もその数字に含まれており、すでにするつもりだったことに対して、値引きを払っているかもしれません。
- 最初のメッセージで値引きを提供すること。購入者はコードを得るためにカゴを離れることを覚え、カゴ落ちが増えてマージンが下がります。
- シーケンスを、マージンではなく売上で評価すること。薄いマージンへの大きな値引きは、何も稼がない売上を生みます。
- リストの疲弊を無視すること。配信停止とスパム報告は、カゴ落ちのシーケンスだけでなく、今後のあらゆるキャンペーンのリーチを減らします。
よくある質問
回収された売上は、すべて追加の売上ですか。
いいえ。リマインダーがなくても戻ってきた購入者もいます。確実に知る唯一の方法は、メッセージを受け取らないホールドアウトのグループを置き、数週間にわたって比較することです。
常に値引きを含めるべきですか。
必ずしもそうではありません。通常のリマインダーから始め、特典は後半のメッセージでのみ使いましょう。多くのストアは、値引きなしで注文の大半を回収し、値引きはためらう購入者のためにとっておきます。
リマインダーは何通までが適切ですか。
数日間に2〜3通が一般的です。それ以上は配信停止率とコストを高め、追加の1通ごとに回収できる注文は通常少なくなります。
カゴ落ちへのメッセージ送信に、同意は必要ですか。
多くの国では必要です。マーケティングのメッセージは、時間とともに変わるプライバシー規制や通信ルールによって規律されているため、対象市場の最新のルールを確認してください。
これは財務上の助言ですか。
いいえ。固定の自然な戻りの割合を含む、簡略化した前提に基づく学習・計画用のモデルです。入力を自社のデータに置き換え、ホールドアウトのグループでテストしてください。
これは前提条件を明示した、教育目的の計画モデルです。財務、税務、法律に関する助言ではありません。入力値はご自身の数字に置き換え、重要な判断は必ず資格を持つ専門家に確認してください。