過去25年、私はEコマースがほぼあらゆる面で変化するのを見てきた。顧客にとってはアクセス性やインサイトの向上、事業者にとってはイノベーションや効率化といった恩恵があり、この進化は買い手と売り手の双方にとっておおむね前向きなものだった。しかし近年、成長するにつれて黒字企業が赤字化する事例を目にしており、これは懸念すべきことだ。
顧客獲得コストが上昇し、プライバシー規制によって企業が依拠してきた従来の戦略が揺さぶられるなか、売上成長を成功の唯一の尺度とすることは罠になっている。
売上と収益性のあいだで広がるギャップ
顧客獲得には、常に企業のコストが伴ってきた。2013年の業界ベンチマークは、顧客1人あたり約9ドル（約1万未満円）だった。2022年までに、そのコストは222%上昇して29ドル（約1万未満円）になった。2025年のデロイトのレポートでは、チャネルによって異なるものの、顧客獲得コストは全般的に25～40%増加したと推定されている。
新規顧客による初回購入1件ごとに、その顧客関係のより広い経済性を考慮する前の段階で、30ドル（約1万未満円）以上の損失が発生している可能性がある。
売上グラフが成長を示し、顧客獲得数が伸びていたとしても、その成長の背後にある隠れたコストが、収益性の低下を覆い隠している可能性がある。
広告費の上昇
顧客獲得コスト上昇の最大要因の1つが広告である。3万超のブランドのデータを対象にしたTriple Whaleの分析によると、有料広告の顧客獲得単価（CPA）は2025年に8.64%上昇した。売上を上げるために単一チャネルに依存している企業にとって、このような毎年の上昇は収益性を急速に損なう恐れがある。
顧客ロイヤルティ
顧客獲得コストは問題の一部にすぎない。SAP Customer Loyalty Indexでは、顧客の真のロイヤルティが2024年から2025年にかけて5%低下したことが示された。そして多くの顧客は、企業が最も高い利益率を確保できるリピート購入のために戻ってくることはない。
プライバシーをめぐる変化
データプライバシーをめぐる変化は、Eコマースの成長モデルにおそらく最も大きな影響を与えてきた。サードパーティーによるトラッキングを拒否するユーザーが増えるにつれ、キャンペーンを最適化し、顧客をターゲティングする能力は大きく低下している。
この可視性の欠如は、レポーティングやアトリビューションにも影響を及ぼしており、単に売上を生み出している活動ではなく、どの活動が収益性のある成長を牽引しているのかを企業が正確に把握することを難しくしている。
ROASだけではもはや不十分
残念な事実として、広告費用対効果（ROAS）は、Eコマースのパフォーマンス指標としてますます限界を露呈している。ROASは、劇的に変化したEコマース市場を前提に構築された指標である。より細かな粒度で利益率を織り込まずに、顧客獲得費用から生み出された売上だけを見るのでは、全体像は得られない。ROASが評価するのは売上、そして売上だけである。
例えば、キャンペーンAとキャンペーンBの2つを運用しているとしよう。表面的には、どちらもROAS 5倍を達成し、5万ドル（約770万円）の売上を生み出しており、成功しているように見える。しかし、キャンペーンAの商品利益率が20%であるのに対し、キャンペーンBの商品利益率は50%である。両キャンペーンは同じ売上を生み出しているが、キャンペーンBは2万5000ドル（約385万円）の利益を生む一方、キャンペーンAの利益はわずか1万ドル（約154万円）にとどまる。ROASはこの違いを示さない。広告費用対利益（POAS）なら示せる。
ROASが見落とす隠れたコスト
では、なぜROASは今、効果の低い指標になっているのか。広告費が大幅に上昇し、企業は顧客獲得のためにより多く支出しているにもかかわらず、そうしたコストは従来のROAS計算には反映されていない。
キャンペーンの有効性を評価する際には、商品の利益率も無視されている。プラットフォーム手数料、配送コスト、オペレーションの複雑さはいずれも収益性に影響する。
パンデミック以降の返品文化の変化も、大きな影響を及ぼしている。2019年の小売業における平均返品率は8.1%だった。全米小売業協会の2025年レポートでは、全体の返品率は15.8%、オンライン販売では19.3%と推定された。およそ5品に1品が返品される現状を考慮せずに売上だけを見ても、もはや収益性の正確な姿を捉えることはできない。
収益性は商品単位へ移行している
問題は、Eコマース企業にデータが不足していることではない。ほとんどの小売企業は、かつてないほど多くのレポートにアクセスできる。問題は、そのデータが多くの企業を誤った意思決定へ導きかねないことにある。
個々の商品の収益性に焦点を当てることで、企業は売上の罠を避け、真の価値がどこで創出されているのかを特定できる。長年にわたり、Eコマースチームはチャネルを軸に最適化してきた。しかしチャネルは物語の一部にすぎない。収益性を左右する本当の要因は、商品そのものである。
派手さには欠けることも多い一部の商品は、高い利益率を持ち、価値ある顧客を引きつけ、リピート購入を促す。一方で、見かけ上は大きな売上を生み出すものの、返品率、広告費、その他の手数料を考慮すると利益を大量に流出させる商品もある。
Eコマースのパフォーマンスにおける次の転換は、チャネル単位のレポーティングから、商品単位の収益性へと移ることだ。小売企業は、何が売れているのかだけでなく、何が価値を生み出しているのかを理解する必要がある。そのためには、従来はサイロ化されていたデータ、すなわち広告パフォーマンス、商品利益率、顧客行動、商業的成果を結びつけることが求められる。
新世代のEコマース分析プラットフォームは、過去のパフォーマンスを報告する段階を超え、予測分析へと進むことで、企業がこの移行を実現するのを支援している。
AIがこの移行を避けられないものにする
AIショッピングエージェントは、この変化を加速させる。長年、Eコマースの成功はクリックとコンバージョンによって語られてきた。しかし、そのモデルは変わりつつある。AIが消費者の商品比較、選択肢の評価、購買意思決定をますます支援するようになるなか、小売企業は、商品価値が不可欠な指標となる環境で競争することになる。
AIシステムは、文脈を理解し、選択肢を比較し、顧客のニーズに最も合うものを推奨するよう設計されている。エージェント型コマースの台頭から恩恵を受けるには、企業は自社の商品、利益率、顧客価値について、はるかに深い理解を持つ必要がある。
成功する小売企業は、どの商品に注力すべきか、そして利益が実際にどこから生まれているのかを理解している。
Eコマースはこの10年、成長の最適化に力を注いできた。しかし、顧客獲得コストが上昇し、プライバシーをめぐる変化によって可視性が低下し、AIが消費者の商品発見のあり方を変えるなか、最も賢明な企業は、自社の利益がどこから来ているのかを正確に理解し、それを最大化する戦略を構築することになる。
