カートには、毎日のように商品が入る。なのに、その多くは買われないまま消えていく——。ECサイトを運営していれば、誰もが一度は気にする「カゴ落ち」です。世界全体で見ると、カートに入った商品のうち約7割が、購入されずに終わるというデータもあります（Baymard Institute）。
この「7割」という数字を見て、多くの人は「そんなに取りこぼしていたのか、すぐ対策しなければ」と焦ります。でも、この記事でまずお伝えしたいのは、カゴ落ち率という数字への向き合い方を少し変えることです。カゴ落ち率という1つの数字を追いかけても、売上をどこでいくら取りこぼしているかは見えてきません。大事なのは、率ではなく「どの流入元（チャネル）から来た人が、購入意欲があったのに、カゴ落ちしているのか」を、売上で見ることです。この記事では、計算式と「約7割」の正体から始めて、なぜ起きるのか、そして率ではなくチャネル別の売上で見る考え方を、順番に整理していきます。
目次
この記事のまとめ#
- カゴ落ち率＝カートに入れたのに購入まで進まなかった割合。世界平均は約7割（Baymard）。ただしこの中には、様子見・価格比較・自動プログラム（bot）なども混ざっていて、全部が「取りこぼした売上」ではありません
- 率が高いこと自体より、「カート段階（送料を見たいだけ）」と「決済段階（入力の途中で離脱）」のどちらで落ちているかが重要です。購入意思が固まっていて回収しやすいのは、後者です
- カゴ落ち率という1つの数字では、売上をどこで取りこぼしているかは見えません。流入元（チャネル）別に「実際に買えている売上・CVR・RPS」で見て、取りこぼしの大きいチャネルから手を打つのが実用的です
1. カゴ落ち率とは｜計算式と「約7割」の正体#
カゴ落ち率は「カートに入れたのに買われなかった割合」で、世界平均は約7割。ただしこの7割は、そのまま取りこぼした売上ではありません。まずは計算式から見ます。
カゴ落ち率（％）＝（1 − 購入を完了した数 ÷ カートに商品が入った数）× 100
たとえば、100件のカートが作られて、そのうち30件が購入まで進んだなら、（1 − 30 ÷ 100）× 100 ＝ 70% がカゴ落ち率です。
ここで迷いやすいのが、分母（割る側）を何にするかです。基本は「カートに商品が入った数」を分母にします。これと似て非なる指標に、「決済（チェックアウト）に進んだ数」を分母にした“決済離脱率”があり、同じサイトでも数字が変わります。まずは自社で「カートに入った数を分母にする」と決めて、毎月同じ基準で測ることが大切です。基準がぶれると、先月と比べても意味がなくなります。
業界の平均値としてよく引かれるのが、ユーザー行動の調査機関 Baymard Institute による約70%という数字です[1]。おおよそ「カートに入っても、7件に5件は買われない」くらいの感覚です。
ただ、この約7割をそのまま「取りこぼした売上」と受け取るのは早すぎます。カートに商品を入れる行為には、「送料を確かめたいだけ」「他店と価格を比べている」「給料日まで待っている」といった、まだ買うと決めていない段階が多く含まれます。さらに近年は、クレジットカードの不正利用を試す自動プログラム（bot）が大量にカートや決済へ侵入し、カゴ落ち率を実態より高く見せることもあります。つまり7割という数字は、本気の離脱・様子見・botが混ざった合計値です。むしろ、カゴ落ちがそれなりに出るのは、それだけカートまでたどり着く人がいるという、集客の健全さの裏返しでもあります。
だからこそ、率の絶対値を1つ眺めるだけでは、売上の判断には至りません。次に、この7割が「どこで」落ちているのかを2つの段階に分けて見ます。
2. なぜ起きる｜カート段階と決済段階で回収しやすさが違う#
同じカゴ落ちでも、回収しやすさは「カート段階」か「決済段階」かで大きく変わります。購入意思が固まっている決済段階のほうが、取り戻しやすいのです。
カゴ落ちが起きる場所は、大きく2つに分かれます。1つは「カート段階」。商品をカートに入れて、送料や合計金額を確かめている段階です。もう1つは「決済段階」。名前や住所、カード番号を入力している途中での離脱です。この2つは、性質がまるで違います。
カート段階で離れる人の多くは、まだ買うと決めていません。送料を見て「思ったより高い」と感じたり、後でゆっくり買おうと一旦離れたりします。いっぽう決済段階まで進んだ人は、購入意思がかなり固まっています。それでも入力の途中で手が止まるのは、「あと一歩」の引っかかりが理由です。だから、同じカゴ落ちでも、対策で取り戻しやすいのは決済段階で躊躇した人のほうです。
数ある理由の中でも、最も多いのが送料です[2]。商品ページでは送料が分からず、決済の直前で初めて上乗せされると、人は強く離脱します。逆に言えば、送料を商品ページの段階で見せておくだけで、離脱はかなり減らせます。ほかにも、会員登録を必須にすると約4人に1人が離れる、決済方法（後払いやスマホ決済など）の選択肢が少ない、入力フォームが長く分かりにくい、といった理由が続きます[2]。
送料の明示やリマインド、決済方法の追加といった具体的な改善施策は数が多いので、CVRを上げる30のチェックリストに別途まとめています。ただ、こうした打ち手をやみくもに全部試すのは得策ではありません。どれも効きそうに見えますが、本当に効いたかどうかは、結局「売上が動いたか」でしか分かりません。次の章で、その見方を整理します。
3. 率では売上が見えない｜チャネル別に「取りこぼした売上」で見る#
カゴ落ち率という1つの数字では、売上をどこでいくら取りこぼしているかは見えません。だから見る角度を「率」から「チャネル別の売上」に変えます。
その手がかりになるのが、購入率（CVR、サイトを訪れた人のうち実際に買った人の割合）と、RPS（セッション1回あたりの売上）です。カゴ落ち率が「買わなかった割合」なら、購入率はその裏返しで「買った割合」。ここに、流入元（チャネル）ごとの実際の売上とRPSを並べると、「どのチャネルで、訪問の数のわりに売上を取りこぼしているか」が見えてきます。CVRとRPSの違いはRPSとCVR、EC分析で見るべきはどっちかで詳しく整理しています。
たとえば、広告から来た人は数は多いのにRPSが低く、検索から来た人は数が少なくてもRPSが高い、ということがよくあります。広告は「なんとなくクリックした、購入意欲の薄い人」を多く連れてくるからです。チャネルごとの売上効率の違いはECの集客チャネル比較でも扱っています。同じカゴ落ちでも、訪問シェアのわりに売上シェアが小さいチャネルこそ、購入意欲の高い人がカゴ落ちしている疑いが濃い。そこから優先して手を打つのが筋です。
ところが、これをGA4だけで出力しようとすると、途中でつまずきます。参照元が取れずに固まる Direct/(none)、last-click（最後の接点）に寄りがちなアトリビューション、そして購入データとの突き合わせ——チャネル別の売上を正確に分けるほど、数字が崩れていきます。とくにアトリビューションの落とし穴はラストクリックだけで判断する罠で詳しく触れています。考え方はシンプルなのに、毎月チャネル別に売上を分けて正確に見続けようとすると、そこで力尽きる——ここが本当の壁です。
RevenueScopeの解決策
カゴ落ちを売上で捉えようとすると、結局ぶつかるのは同じ壁です。「どのチャネルで売上を取りこぼしているか」を正確に知りたいのに、そのための数字が複数の場所に散らばり、Direct/(none)やアトリビューションで崩れてしまうことです。
RevenueScope は、この分散しているデータを集約し、流入元（チャネル）ごとの売上とRPS（セッション1回あたりの売上）を合わせて表示します（表示はデモデータ）。アトリビューションモデルは last-click だけでなく first / linear / time-decay に切り替えて、同じ売上を別の見方で確かめられます。どのチャネルにも紐づかない売上（未帰属）も表示します。
| 流入元 | セッション | 売上 | RPS |
|---|---|---|---|
| 広告（Instagram） | 946 | ¥184,525 | ¥195 |
| 広告（Google） | 293 | ¥24,972 | ¥85 |
| 検索（自然流入） | 455 | ¥48,345 | ¥106 |
| メルマガ | 91 | ¥40,365 | ¥443 |
| 未帰属（参照元なし） | — | ¥73,237 | — |
この表の1番の特徴は、訪問の数と売上効率（RPS）が一致しないことです。訪問がもっとも多い広告（Instagram）は946セッションを集めていますが、RPSは¥195。同じ広告でもGoogle広告はRPS¥85と最も低く、人はたくさん来ているのに売上に結びつく手前で落ちています。一方、メルマガは訪問こそ91と少ないものの、RPSは¥443で最上位です。つまり、カゴ落ち対策に手をかけるなら、訪問が多いのにRPSが低い広告——とりわけGoogle広告からです。送料を商品ページで見せる、決済方法を増やすといった打ち手を、売上を取りこぼしている広告経由の人にこそ優先して試し、そのあとRPSと売上が¥85から動いたかを確かめる——という順番が見えてきます。ページ単位でどのページが売上を稼いでいるかはランディングページの売上効率の考え方も役立ちます。
RevenueScope が表示するのは、チャネル別の実際の売上・RPSと、アトリビューション切替、そして未帰属売上の開示までです。カゴ落ち率そのものや、「カート段階で何%・決済段階で何%が落ちた」という段階別の内訳、回収できる金額の試算はしませんが、どのチャネルで売上を取りこぼしているかを、売上で把握できる判断材料を提供し、回収の見積もりは、RPS × 取りこぼしているセッション数で、皆さん自身が算出可能です。
FAQ#
よくある質問#
Q. カゴ落ち率は何%以下にすればいいですか？
A. 「この数字なら安心」という1つの正解はありません。業種や商品単価で大きく変わり、高単価の商材ほどじっくり検討されるので率は高めに出ます。大事なのは、率の絶対値よりも、その推移とチャネル別の売上です。自社の率をまず把握し、先月・先々月と比べて急に増えていないかを見ます。そのうえで、率を1つ追うより、「どのチャネルの人が、カゴ落ちているか」を売上で見るほうが、打つべき手が見えてきます。
Q. カゴ落ち率と購入率（CVR）はどう違いますか？
A. 同じことを逆から見た裏表の関係です。カゴ落ち率が「カートに入れて買わなかった割合」なら、購入率は「訪れて買った割合」です。違いは、購入率は流入元（広告・検索・メルマガなど）やページごとに分けて見られること。カゴ落ち率は全体を1つにまとめた数字なので、どこに手を打てばいいかまでは教えてくれません。対策の効果を確かめるときは、購入率とRPS・売上で見るのが実用的です。
Q. 対策をしてもカゴ落ち率が下がりません。なぜですか？
A. カゴ落ち率には、本気の離脱だけでなく、様子見・価格比較・自動プログラム（bot）の混入が含まれます。これらは対策では減らせないため、率全体はなかなか動きません。だからこそ、率の上下だけを見るのではなく、対策を打ったチャネルの売上とRPSが上がったかという「結果」で効果を確かめます。率が横ばいでも、購入意欲が高かった人の売上が増えていれば、その対策は効いています。
まとめ#
カゴ落ち率は、カートに入れたのに買われなかった割合で、世界平均は約7割（Baymard）。ただしこの数字は、本気の離脱・様子見・botが混ざった合計値で、高いこと自体が失敗とは限りません。むしろカートまで人が来ている健全さの裏返しでもあります。
大事なのは、率を1つ追いかけることではなく、「カート段階」と「決済段階」のどちらで落ちているか、そして「どのチャネルの人がカゴ落ちているか」を、売上で見ることです。回収しやすいのは決済段階の離脱で、最大の原因は送料の後出し。対策を打ったら、その効果は売上とRPSが動いたかで確かめます。まずは自社のカゴ落ち率を一度はっきり測り、次にチャネル別の売上とRPSに目を移してみてください。そこが見えると、勘で打っていた対策が、根拠のある一手に変わります。
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