2026 年 11 月 8 日更新
大きなパーセンテージではなく、決断から始める
2 つのバンドル オファーはどちらも魅力的に見えますが、経済性は異なります。 10％オフから15％オフに変更する前に、学びたいことを書き留めてください。別の適格なユニットを販売しようとしていますか、完了した注文を改善しようとしていますか、または注文ごとの最低拠出額を維持しようとしていますか?答えによって何を測定するかが決まります。割引は、注文の供給コストに十分な余裕を残しながら、顧客の問題を解決する必要があります。
明示的な前提を備えた実際の例
架空の 2 つの商品が入ったバスケットの価格が通常 60 ドルだとします。 10% オフの場合、買い物客は 54 ドルを支払います。 15% オフの場合、買い物客は 51 ドルを支払います。両方のバスケットに製品コスト 24 ドルと変動フルフィルメント コスト 6 ドルが含まれていると仮定します。 1 つ目は 24 ドル、2 つ目は支払い手数料、返品、取得、諸経費を除いて 21 ドルになります。これらは算術的な説明のために作成された入力値であり、販売者のパフォーマンスを測定したものではありません。
必要な完了注文数を比較する
これらの仮定に基づいて、最初の割引で完了した 100 件の注文がそれぞれ 24 ドルを寄付した場合、合計は 2,400 ドルになります。注文あたり 21 ドルでその寄付額と一致するには、約 115 件の完了した注文が必要です。追加の購入により大幅な割引が正当化される可能性がありますが、オファーによって割引が発生する必要があります。クリック数を増やしたり、カートに追加する数を増やしたりするだけでは、この疑問を解決することはできません。実際のコストとの比較を再計算してからご利用ください。
比較を公平に保つ
過去の期間を比較する場合は、トラフィック ソース、価格、在庫状況、その他のプロモーションの変化を記録します。季節限定セールや新しい有料キャンペーンにより、顧客構成が変化する可能性があります。別のテスト システムを通じて制御された実験を実行する場合は、開始する前に割り当てと測定のアプローチを定義します。価格、コピー、製品の品揃えを一緒に変更し、その結果全体を 1 つの割引に帰することは避けてください。
少量のサンプルは慎重に扱います
すべてのオファーの比較を信頼できるものにする普遍的な日数や注文数はありません。トラフィックの少なさ、払い戻し、および少数の異常に大量の注文により、結果が変わる可能性があります。不確実性を追跡し、許容可能な最小限の寄与を考慮に入れます。十分な証拠がない場合は、現在の提案を維持し、さらにデータを収集することが合理的な決定となる可能性があります。単純な前後の表から信頼度を作成しないでください。
資格と組み合わせを確認する
結果を比較する前に、各オファーが実際に意図したとおりに機能することを確認してください。しきい値を下回っている数量、対象となる数量、対象となるバリエーション、およびその他の有効な割引を確認します。チェックアウトの合計は、商品ページに表示されている価格と一致する必要があります。 Shopify 割引の組み合わせ設定は、どの割引が一緒に適用されるかに影響します。 1 つのカートから得られた結果は、すべての組み合わせが機能することを証明するものではありません。
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