マーチャントが Candy Rack を導入する際、よく「アップセルでどの程度の成果を期待すべきか」「どのようなアップセル戦略が良いか」という2つの質問を受けます。後者については、すでに推奨アップセル戦略ガイドを公開しています。
成果については、社内では「何が良い状態か」を把握していましたが、マーチャントと共有できる確かな証拠が不足していました。ここ数ヶ月のAI開発のおかげで、データを精査し、「アップセルのテイクレート2%は良いのか？」「AIによるレコメンドは手動設定より優れているのか？」「アップセルでストア全体の売上はどれくらい伸びるのか？」といった疑問に答える確かな洞察をまとめ上げることができました。
主なポイント
- The median upsell (incremental) revenue is 2.4% calculated as total sales divided by sales without upsells (baseline). The top 10% stores are close to 9% while the best are able to achieve 20% and more (which is often the number you see in the marketing materials).
- The median upsell take rate (conversion) is 2.4% calculated as upsell sold vs. upsell viewed. The top 10% is close to 10%. That means if you spend enough time and create a "perfect" upsell offer, the take rate can be above 10%.
- Discounts don't matter that much – relevancy is more important. Upsells with no discount converts same as upsells with 1 – 20% off, so don't giveaway your margin for no reason.
- AI recommendations convert better (3.2%) than hand-picked offers (1.9%). We recommend testing Shopify vs. Gemini vs. Candy Rack AI to see which engines performs the best for your store.
- Showing more products in the offer increases the conversion. Offers with 1 product converts at 1.5% while offers with 3+ products converts at 3.1%. Our recommended number of products in one offer is 3 – 4.
データ分析の方法
2026年1月1日から8月31日までに表示されたオファーに対し、Candy Rackのダッシュボードを支えるオファー分析機能を使用しました。Candy Rackは5,000以上のShopifyストアにインストールされており、そのうち3,199ストアで期間中に少なくとも1件のオファーが表示されました。これらを合計すると、39,007件のオファー、2億1,860万件のオファー表示（商品ページポップアップで5,650万件）、191万ユニットのアップセル販売となります。オファーレベルの集計には1,000回以上表示されたオファー（8,854件）のみを含め、すべての数値はストア全体の中央値としているため、特定の大型ストアの影響で結果が偏ることはありません。
分析データには、ストア、オファー、商品ごとのオファー表示数、カート追加数、売上が記録されています。購入者レベルの個人情報は一切含まれておらず、結果は集計値として報告されるため、個別のストアが特定されることはありません。
地理的な観点では、ストアはあらゆる国々が混在しており、Shopifyの全世界シェアに準じています。そのため、大半は米国、カナダ、オーストラリア、英国、およびヨーロッパのストアです。
1. トップストアはアップセルでどれくらい稼いでいるか
これはEコマースにおいて最も議論され、過大評価されがちな数字です。購入フローにアップセルやクロスセルを追加することで、マーチャントはどれくらいの追加収益を期待できるのか。単純（かつ耳の痛い）な答えは2.4%ですが、実際にはもっと複雑です。
データを見ると、10%や20%以上の増分収益を上げているストアが多く存在します。これらは単なる例外ではなく、完璧なアップセル戦略の実行方法を深く理解しているマーチャントたちです。
成功しているストアには共通点があります。それは、3つ以上のアップセル配置を活用し、各オファーで2つ以上の商品を表示していることです。購入フローを最大限にカバーし、顧客に（多すぎない範囲で）選択肢を与えるという戦略は理にかなっています。
自社ストアで期待できる成果
結果は、すでに何らかのアップセルを行っているかどうかによって異なります。もし何も行っていない場合、当社のアップセル戦略に従っていただければ、少なくとも10%の収益増加が見込めることを確信しています。
しかし、商品詳細ページ（PDP）やカートドロワーに「おすすめ商品」のような控えめな配置を導入するだけであれば、収益の伸びは一桁台前半から中盤にとどまるでしょう。とはいえ、どのような収益増であっても、それは「プラス」であることに変わりありません。
2. 配置別のテイクレート（購入率）
Candy Rackは、Shopifyにおいて購入ファネル全体をカバーする数少ないアップセルソリューションの一つです。PDPから購入後まで、マーチャントは合計7つの異なる場所にオファーを作成できます。
ただし、購入者がショッピングジャーニーのどの段階にいるかによって、各配置のコンバージョン率は異なります。一般的に、ジャーニーの早い段階であるほどアップセルのテイクレートは高くなります。そのため、当社ではプリ購入（購入前）のアップセル（PDPやカートドロワーなど）に注力することをお勧めしています。
* Checkout upsell offers placed inside the Shopify checkout. Require Shopify Plus plan (checkout extensibility).
** Embedded checkbox and button blocks combined. They count a view on every product page load, so their take rate isn't comparable to other placements.
一方で、購入後のオファーはコンバージョン率がそれほど高くないかもしれませんが、得られる利益は純粋な上乗せ分となるため、活用しないのは非常にもったいないと言えます。
3. 割引について
以前は、アップセルのテイクレートを高めるために10〜15%程度の少額割引を提供することを推奨していました。しかし、今回の分析の結果、データがそれを裏付けていないため、推奨事項を更新する必要があります。
アップセルコンバージョンにおいてより重要な要素は「関連性」です。オファーが関連性の高い補完的な商品であれば、顧客は割引の有無をあまり気にしません。これは非常に重要です。なぜなら、10〜20%の割引分を利益として確保することは、最終的な利益率に大きな影響を与えるからです。
公平な比較を行うため、割引分析においては、1,000回以上の表示がある商品ページポップアップ配置のオファーのみを抽出して対象としました。
割引が依然として有効なケース
上記のデータは単一商品のクロスセルに限定したものであり、バンドル販売は含まれていません。ボリュームバンドル（数量割引）や商品バンドル（異なるSKUの組み合わせ）に対する割引の活用は、引き続き推奨されます。
バンドル販売は通常、単品よりも高額になるため、顧客が購入を決断するには追加の動機付けが必要です。その動機付けとなるのが、多くの場合「お得感」なのです。
マーチャントの視点から見れば、割引は平均注文額（AOV）と絶対利益額を向上させるための正当な手段です。適切な割引額は、各商品の利益率に応じて決定してください。
4. AIによるレコメンデーション vs 手動設定の製品レコメンデーション
アップセル戦略において非常によくある質問が、AIによるレコメンデーションを使うべきか、それとも手動で提供する製品を選ぶべきかという点です。朗報として、AIレコメンデーションは導入がはるかに迅速であるだけでなく、パフォーマンスも優れています！
ただし、AIレコメンデーションが最も効果を発揮するのは商品詳細ページ（PDP）です。つまり、顧客が単一の製品をカートに追加する際、それがAIモデルにとって明確なアンカー（基準）となる場合です。購入フローが進むにつれてAIレコメンデーションのパフォーマンスは低下します。これは、カート全体がアンカーとなってしまい、AIエンジンが顧客の正確なニーズを把握しにくくなるためと考えられます。
Candy RackのAIレコメンデーションには、Shopify Product Recommendations API（デフォルト）、Gemini、Candy Rack AIの3つのオプションがあります。これら2つの追加モデルは2026年7月にリリースされたため、データは主にShopifyのレコメンデーションに基づいています。今後のアップデートでは、AIを各モデルに分割し、どれが実際に最も高いパフォーマンスを発揮するかを検証する予定です。
エンジンロジックや違いについての詳細は、以下の動画をご覧いただくか、こちらの記事をお読みください。
AIと手動レコメンデーションの組み合わせ
Candy Rackの優れた点は、どの配置にAIまたは手動レコメンデーションを使用するかを正確に選択でき、さらにそれらを組み合わせることも可能なことです。例えば、最初の製品レコメンデーションは手動にし、残りはAIを使用するといった設定ができます。
私は通常、すべての製品に対してAIレコメンデーションを有効にすることを推奨しています。設定は30秒ほどで完了し、即座に売上の向上につながるからです。その上で、ベストセラー製品に対しては、非常にカスタマイズされた手動レコメンデーションを作成し始めるのが良いでしょう。
5. オファーごとのアップセル製品数
アップセル戦略においてもう一つ非常に重要な要素は、1つのオファーに含まれる製品数です。これは、各オファーの配置で顧客が何個のアップセル/クロスセル製品を目にするかということです。
論理的に考えて、提供する製品数が多いほど顧客の選択肢が増えるため、アップセルの成約率は向上します。しかし、私は選択のパラドックス（選択肢過多）を避けるために制限を設けることを好みます。特に、これが全体のコンバージョン率に悪影響を及ぼし（つまり、顧客が購入ファネルから完全に離脱してしまう）、逆効果になる可能性があるからです。私は常に、オファーごとに3〜4個のアップセル製品を推奨しています。これはニック・コレンダ（Nick Kolenda）氏の考え方と同じです。
私たちのデータでは、4〜5個、あるいは6〜10個と増やしても成約率が向上する傾向が見られますが、サンプル数が比較的少なく、ストア全体のコンバージョンへの影響までは測定できていません。
これらの数値への対応方法
どのようなアップセルアプリを使用していても、これらのベンチマークと自社のデータを比較してください。もし何かがうまくいっていない場合は、最適化を試みましょう。また、LinkedIn経由で直接ご連絡いただければ、あなたのアップセル戦略を個人的にレビューし、アドバイスを提供させていただきます。
以下に、確認すべき簡単なチェックリストをまとめました：
- 配置ごとのコンバージョン率を配置別テイクレート表と比較してください。オファーのパフォーマンスが中央値を下回る場合は、オファー対象の製品やメッセージの変更を検討しましょう。
- オファーの割引をオフにして、テイクレートへの影響を監視してください。Candy Rackをご利用の場合は、Intelligemsプラットフォームを通じて本格的なA/Bテストを実施できます。
- 商品ページやカートドロワーの全商品でAIレコメンデーションを有効にしてください。
- すべてのオファーに少なくとも3つ以上のアップセル商品を設定するようにしてください。
本レポートは定期的に更新する予定です。特に2026年9月にリリースしたボリュームバンドルオファーについては重点的に更新していきます。
ケーススタディはベンチマークではありません
「売上が2桁％増加」や「高いアップセルテイクレート」といった謳い文句をよく目にしますが、実際のデータとは大きくかけ離れています。その主な理由は、こうした高い数値が実際の調査結果ではなく、マーケティング資料や特定のケーススタディに基づいているためです。
もちろん、上位10%のストアではそのような成果が出ている場合もありますが、それは特定のビジネスモデルやカテゴリーによるものであり、大多数に当てはまるものではなく、ベンチマークとして利用することもできません。私たちがこの調査結果を公開することにしたのは、まさにそのためです。
