BFCM(ブラックフライデー・サイバーマンデー)のバンドル価格戦略:過度な値引きをせずにAOV(平均注文額)を向上させる
オファー内容を決める前に、利益の最低ライン(マージンフロア)と値引きの上限(ディスカウントシーリング)を算出し、より賢明なBFCMバンドル割引を設定しましょう。割引率、固定価格、段階的割引、無料ギフトなどの手法を比較検討し、過度な値引きを避けつつAOVを向上させます。

目次
- BFCMのバンドル価格設定は、割引率ではなく「貢献利益」から始めましょう。
- 利益の出るブラックフライデー・バンドルの割引上限を算出する
- バンドル割引か、それともストア全体での割引か:どちらをセールの主軸にすべきか
- ブラックフライデーのバンドル価格設定:割引率(%)か固定価格か
- ティア型バンドルとAOV(平均注文額)のしきい値
- ティア(段階)設定が有効な場合
- BFCM(ブラックフライデー・サイバーマンデー)期間中のAOV(平均注文額)を向上させるための閾値設定
- 大幅な割引よりも「無料ギフト」が効果的な場合
- 「スタック(併用)」の確認:BFCM(ブラックフライデー・サイバーマンデー)期間中の最悪の利益率シナリオ
- コストを増やさずに、オファーをより魅力的に見せる
- まとめ
- よくある質問
ブラックフライデーの1週間前です。あるバンドル商品は、単品価格の合計よりすでに25%安く設定されていますが、サイトのバナーでは「全品20%オフ」と謳われています。顧客がそのバンドルをカートに入れたとき、ある疑問が重要になります。適用可能なすべての割引を差し引いた後、実際にどれだけの利益が残るのでしょうか?
BFCM期間中のバンドル割引は、十分な検討なしに急いで設定されがちです。競合他社の割引率をそのまま真似たり、すべてのバンドルに一律の割引を適用したり、あるいはバンドル割引とサイト全体のプロモーションを併用した際の結果を計算せずに実施してしまったりすることがあります。
AOV(平均注文額)が高いからといって、必ずしも利益が増えるわけではありません。たとえ購入点数や注文額が増えても、商品原価、送料、決済手数料、返品、広告費、割引によってその増収分が相殺されてしまえば、1注文あたりの利益は少なくなる可能性があります。
BFCMのバンドル価格を設定する際は、まず必要な貢献利益(コントリビューションマージン)を定め、そこから逆算して考えましょう。そうすることで値引きの上限が明確になり、割引率、固定価格、段階的割引、無料ギフトといった手法を適切に選択したり、あるいはバンドルを値引き対象外にすべきタイミングを判断したりできるようになります。
要約
バンドルの割引額を決める前に、貢献利益の最低ライン(フロア)を設定しましょう。
コストと目標利益を確実にカバーできる最低販売価格を算出しましょう。
その価格を基準に、許容できる最大のバンドル割引額を算出します。
割引率、固定価格、段階的割引、無料ギフトといった各施策を、同じ利益率の限界ライン(マージン・シーリング)と照らし合わせて比較します。
BFCM(ブラックフライデー・サイバーマンデー)の開始前に、顧客が利用できる最大の割引の組み合わせをテストしておきましょう。
BFCMのバンドル価格設定は、割引率ではなく「貢献利益」から始めましょう。
この計算における貢献利益とは、販売価格から、商品原価、配送・梱包費、決済手数料、返品引当金、および注文ごとの広告費を差し引いた残額のことです。
注文にかかる付随費用は実際の利益貢献を減少させるため、単なる粗利益(グロスマージン)だけを見るよりも、BFCMの計画策定において貢献利益を用いる方が有益です。
割引を決める前に、確保したい最低限の貢献利益を設定します。これが利益の「下限(フロア)」となります。その上で、その下限をクリアできる最低販売価格を逆算します。
その許容可能な最低価格が、割引の「上限(シーリング)」となります。
利益の出るブラックフライデー・バンドルの割引上限を算出する
割引上限とは、設定した貢献利益の下限を維持しつつ、バンドル販売で適用できる最大の割引率のことです。
使用する式:
最低価格 = 注文ごとの固定費 ÷ (1 − 決済手数料率 − 返品率 − 目標利益率)
割引上限 = 1 − (最低価格 ÷ 定価合計額)
このモデルにおける「注文ごとの固定費」とは、最終販売価格に対する比率(パーセンテージ)ではなく、その特定の購入セット(バスケット)に対して金額として算出される費用のことを指します。
以下は、3つの商品で構成されるバンドルの例です。
入力 | 想定価格 |
定価ベースの製品3個分 | 90ドル |
製品原価 | 30ドル |
送料・梱包費 | 8ドル |
注文あたりの広告費 | 12ドル |
注文ごとの固定費 | 50ドル |
決済手数料 | 販売価格の3% |
返品引当金 | 販売価格の2% |
目標限界利益率 | 15% |
最低価格 = 50ドル ÷ (1 − 0.03 − 0.02 − 0.15) = 62.50ドル
割引率の上限 = 1 − 62.50ドル ÷ 90ドル = 30.6%
この仮定のケースでは、割引率が約30.6%を超えると、限界利益率は目標の15%を下回ることになります。
ここで、12ドルの広告費を除外してみましょう。注文ごとの固定費は38ドルに下がり、最低価格は47.50ドルになり、割引率の上限は47.2%へと大幅に上昇します。この差は、実際のコストを計算から除外すると、割引が実際よりも安全なものに見えてしまう可能性があることを示しています。
より広範な バンドル価格設定の原則 は価格構造を比較するのに役立ちますが、BFCM(ブラックフライデー・サイバーマンデー)における割引率の上限は、やはり自社のコストに基づいて算出する必要があります。
この例では、決済手数料をパーセンテージとして扱っています。利用している決済代行会社が取引ごとに固定額の手数料を課す場合は、実際の計算にその金額を含めてください。
バンドル割引か、それともストア全体での割引か:どちらをセールの主軸にすべきか
ストア全体での割引は、多くの注文の価格を引き下げます。一方、バンドル割引は、より大きな買い物かご(バスケット)に対して特典を集中させることができます。これにより、注文ごとに発生する固定費を、より大きな売上高に対して分散させることが可能になります。
Shopifyでは、割引が自動的に組み合わされることはありません。各割引において、その組み合わせが許可されている必要があります。対象となる割引を組み合わせられない場合、Shopifyは顧客にとって最も有利な割引または組み合わせを適用します。商品割引は注文割引の前に適用され、注文割引は割引後の小計に基づいて計算されます。また、組み合わせによっては適用条件の制限がある場合もあります。
したがって、ストア全体での割引率よりも低い割引率のバンドル割引であっても、それらのオファーを組み合わせられない場合、必ずしもさらなる節約につながるとは限りません。もし組み合わせが許可されていれば、最終的な割引額は、それぞれの割引率が示す額よりも大きくなる可能性があります。
状況 | 検討すべき設定 | 実施すべき利益率の確認 |
広範なBFCM(ブラックフライデー・サイバーマンデー)メッセージを発信したい場合 | ストア全体での控えめな割引と、対象外商品を含むバンドルでの大幅な割引を組み合わせる | バンドルの利益率を個別に確認する |
バンドルは平均注文額(AOV)を向上させるための主要な手段 | バンドル主導の割引のみを実施する | 各バンドルをそれぞれの上限設定と照らし合わせて確認する |
重複させずに両方のオファーを実施したい場合 | バンドル対象外の商品のみにストア全体の割引を適用する | 両方のタイプの商品を含むカートでテストを行う |
より広範な BFCMバンドル戦略 価格設定を行う前に、各バンドルの役割を定義する必要があります。在庫処分用バンドル、ギフト用バンドル、AOV向上用バンドルでは、割引率を同じにする必要はありません。
ブラックフライデーのバンドル価格設定:割引率(%)か固定価格か
割引率(%)による割引は、バンドル内の商品の価値に応じて変動します。一方、固定価格のバンドルは収益額が確定するため計画は立てやすくなりますが、コストや内容が変更された場合には再確認が必要です。
構成 | 最適な用途 | 主な利益率低下リスク | 注意点 |
割引率 | 内容や価格が変動するバンドル | 割引率の上昇に伴う収益の減少 | 他の対象割引との併用 |
固定価格のバンドル | 内容が固定された厳選セット | 価格は固定のままコストが変動する可能性 | コスト変動後の再確認 |
段階的価格設定 | まとめ買い商品や大型の買い物かご | 上位のティア(段階)では、利益率の下限を下回る可能性があります | 各ティアの上限を計算する |
無料ギフト | 魅力的かつ低コストな特典 | ギフトや送料のコストが過小評価されがちです | 在庫と重量の増加 |
こうしたオファーを設定する一つの方法として「PushBundle」があります。これはShopify向けのバンドルアプリで、固定額または割引率によるクロスセル・バンドルに対応しているため、既存の価格設定モデルに合わせた形式でオファーを作成できます。
ティア型バンドルとAOV(平均注文額)のしきい値
ティア(段階)設定が有効な場合
ティア型バンドル 消耗品やリピート購入される商品など、顧客が無理なくまとめ買いできる商品に適しています。ただし、しきい値ごとに採算性が変わる可能性があります。
一般的なルールの一つに、固定費がより多くの売上に分散されるため、最大のバスケット(購入単位)に最大の割引を適用すべきだという考え方があります。一方で、高額購入する顧客は元々多く支払う意図があるため、割引率は一定にするか、あるいは高額になるほど下げるべきだという考え方もあります。
どちらのルールも、利益率の計算に取って代わるものではありません。
各ティアの上限を計算しましょう。3個入りと6個入りのバスケットでは、商品原価、送料、貢献利益(限界利益)が異なる可能性があるため、それぞれ個別に検証する必要があります。また、この段階で ボリュームバンドルの価格設定における問題 コストを検証する前にしきい値を設定してしまうと、こうした問題が発生しやすくなります。
BFCM(ブラックフライデー・サイバーマンデー)期間中のAOV(平均注文額)を向上させるための閾値設定
過去の注文データを活用し、現在の注文額の中央値を上回る金額を閾値として設定することから始めましょう。つまり、特典の対象となるには、かなりの割合の顧客が購入額(バスケットサイズ)を増やす必要があるように設定するのです。
次に、過去の注文のうち、すでにその金額を超えているものがどれくらいあるかを確認します。もし何もしなくてもその金額を超えていたであろう顧客については、注文内容を変更しなくても特典を与えてしまっていたことになります。
最後に、割引条件となる閾値を適用した場合の貢献利益と、通常の注文による貢献利益を比較します。もしそのオファーが ShopifyでのAOV向上に寄与するとしても、 1件あたりの貢献利益が減少してしまう場合は、閾値や割引率を再検討する必要があります。
大幅な割引よりも「無料ギフト」が効果的な場合
仕入れや配送にかかる総コスト(ランデッドコスト)が低く、かつ顧客にとって魅力的な商品であれば、さらに10%の割引を行うよりも、無料ギフトを提供する方がコストを抑えられる場合があります。
比較方法は単純です。ギフトの総コスト(追加の送料や梱包費を含む)と、割引率を引き上げることで失われる売上(利益)を比較するだけです。
仮に90ドルのセット商品があるとします。20%の割引を適用すると販売価格は72ドルになります。ここで、追加送料を含めて総コストが5ドルのギフトを付け加えたとしましょう。
貢献利益 = 72ドル − 50ドル(固定費) − 5ドル(ギフト代) − 3.60ドル(手数料・返品関連費) = 13.40ドル
これは18.6%の貢献利益率に相当します。
では、30%割引の場合と比較してみましょう。
販売価格 = 63ドル
貢献利益 = 63ドル − 固定費50ドル − 手数料・返品費3.15ドル = 9.85ドル
これは貢献利益率15.6%に相当します。
この仮定の例では、ギフトを付ける方式の方が、貢献利益率を約3ポイント高く維持できています。
ギフトが希少、高価、重量がある、あるいは顧客にとってそれほど魅力的でない場合は、計算結果が変わってきます。店頭では「無料」に見えるギフトであっても、企業にとっては実際にかかるコストが存在するからです。
バンドル販売で割引を行うべきではないケース
BFCM(ブラックフライデー・サイバーマンデー)の割引計画から除外すべきバンドル商品もあります。
利益率の低い商品がその典型例です。わずかな割引であってもバンドルの利益率が許容下限(フロア)を下回ってしまうような場合は、無理に値下げして販売すべきではありません。
需要がすでに在庫を上回っている場合も同様です。いずれにせよ完売しそうな商品に対して、顧客に購入を促すための特典(金銭的なインセンティブ)を付与しても、新たな需要を大きく喚起することなく、利益率を低下させるだけになる可能性があります。
すでにストア全体で大幅な割引が適用されている商品についても、再検討が必要です。そこにさらに別の特典を上乗せすると、バンドル販売の採算が取れる範囲を超えて割引率が高くなりすぎてしまう恐れがあります。
主力商品(ヒーロー商品)や新商品については、割引を控えて価値を維持すべき場合もあります。2021年11月のShopifyのアドバイス記事において、 ニック・シャルマ(Nik Sharma)氏は、 顧客は予測可能なプロモーションを記憶しており、大幅な割引が再び行われると予想される場合には購入を待つ可能性があると指摘しています。
主に利便性やギフト需要を目的としたバンドル商品の場合、さらなる値下げは必要ないかもしれません。ギフト用パッケージの提供、サンプルの同梱、あるいは送料の節約といった工夫を凝らすことで、商品価格をさらに下げなくても、オファーの魅力を高めることができる場合があります。
次のような場合は、割引を見送ることを検討しましょう。
割引後の価格が許容できる最低利益率(マージンフロア)を下回る場合
追加の特典がなくても在庫が完売しそうな場合
別のセールですでに同じ商品が割引対象になっている場合
大幅なセールを行うことで、主力商品や新商品に対する顧客の価格認識(期待値)が変わってしまう恐れがある場合
より低コストな特典を付与することで、バンドル商品の魅力を十分に高められる場合
「スタック(併用)」の確認:BFCM(ブラックフライデー・サイバーマンデー)期間中の最悪の利益率シナリオ
バンドル割引、ストア全体の自動割引、ウェルカムコードやメール登録特典コード、注文全体の割引、送料割引など、顧客が利用できる可能性のあるすべての割引をリストアップします。
次に、Shopifyの設定で実際にどの組み合わせが許可されているかを確認します。複数の割引が存在するからといって、それらが自動的に併用されるわけではありません。
次に、実際の顧客が到達し得る「最も深い(割引率の高い)組み合わせ」での利益率を計算します。
最低価格が62.50ドルの仮想的なバンドル(セット商品)の例に戻りましょう。この例に限って、商品単位の割引によって価格が62.50ドルになり、さらに10%の注文割引を併用できると仮定します。
割引後の価格 = 62.50ドル × 0.90 = 56.25ドル
手数料と返品コスト = 5% × 56.25ドル = 約2.81ドル
貢献額 = 56.25ドル − 50ドル − 2.81ドル = 約3.44ドル
貢献利益率 = 約6.1%
個々の割引オファーはそれほど極端に見えないかもしれませんが、それらを組み合わせることで、注文の利益率は当初の「最低利益率15%」を大きく下回ることになります。
PushBundleにはバンドルオファー用の割引設定機能がありますが、最終的な結果は、バンドルの種類、Shopifyの割引クラス、組み合わせ設定、そして実際のカートの中身によって変わります。2つの割引が期待通りに機能すると決めつけず、公開前にBFCM(ブラックフライデー・サイバーマンデー)用の設定をそのまま使用してテスト注文を行ってください。
コストを増やさずに、オファーをより魅力的に見せる
バンドルをより価値あるものに見せるために、必ずしも割引率をさらに5%や10%上乗せする必要はありません。
水増しされた参考価格ではなく、実際の単品価格と比較した際の割引額(お得感)を提示しましょう。そうすれば、コストを増やすことなく、オファーの内容が理解しやすくなります。
バンドルのネーミングも重要です。「週末のスキンケアセット」、「ホリデーギフトボックス」、「30日分コーヒーパック」といった名称は、なぜそれらの製品が組み合わされているのかを顧客に伝えます。これにより、単なる「セット1」のような名称よりも、セットの価値を判断してもらいやすくなります。
コストに見合うのであれば、サンプルやギフト用パッケージ、送料無料の適用条件といった低コストの特典を付加することも、オファーの魅力を高めることにつながります。
価格設定や割引に関する表示の規制は市場ごとに異なります。そのため、参考価格や比較価格、「以前の価格/現在の価格」といった表記を行う前に、販売地域の関連規則を確認してください。
まとめ
優れたBFCM(ブラックフライデー・サイバーマンデー)向けセットの価格設定は、4つのポイントを確認することから始まります。
まず、これ以上は下げられないという「限界利益の下限」を決めます。次に、その利益を確保できる最低限のバンドル価格を計算し、そこから割引の上限を導き出します。続いて、その予算を最も効果的に活用できるのは「割引率(%)」「固定価格」「段階的割引(ティア)」「ギフト(おまけ)」のどれかを判断します。最後に、顧客が実際に適用できる最大の割引の組み合わせを計算します。
まずは今週、1つのバンドル商品から始めてみましょう。その商品の原価、送料、梱包費、決済手数料、返品引当金、広告費、そして目標とする利益額をスプレッドシートに入力します。許容できる最低販売価格がわかれば、BFCM(ブラックフライデー・サイバーマンデー)のプロモーションは、単なる「なんとなく決めた割引率」ではなく、明確な価格戦略に基づく決定になります。
よくある質問
ブラックフライデーでバンドル商品をどれくらい割引すべきですか?
バンドル販売は、ストア全体のセールよりも利益率が高いですか?
Shopifyで、バンドル割引をストア全体の割引や割引コードと併用できますか?
バンドル価格を固定にするか、それとも割引率(%)にするか?
大幅な割引よりも、無料ギフトの方が効果的でしょうか?
特典のランクやギフトの対象となるAOV(平均注文額)の基準は、どのように設定すべきでしょうか?
BFCM(ブラックフライデー・サイバーマンデー)での大幅な割引は、顧客に「次のセールまで待てばいい」と思わせてしまう(買い控えを招く)でしょうか?
正確性を確認済み
この記事は、Shopify マーチャントのバンドル設定、商品選択ルール、バンドル価格、カート動作、チェックアウト関連のバンドル問題のテストを日常的に支援している PushBundle テクニカルサポートチームによって監修されました。
著者について
Syeda Rehnoma Tanzom
PushBundle 寄稿者
This article is written by Syeda Rehnoma Tanzom, an SEO content writer with 3+ years of experience specializing in eCommerce content. What makes the work here a little different? A close collaboration with support teams to understand what merchants are actually going through, their frustrations, their questions, and their wins. The goal is simple: write content that speaks to real problems, not just search engines. When not buried in keywords and content briefs, you'll find her nose-deep in a good book, binge-watching true crime documentaries or psychological thrillers, and occasionally switching gears with a feel-good rom-com.


