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重要なのは「ニーズを先取りし過ぎない」

調査会社のForrester Research社が発表した最新レポート「Hot or Hype-2017年 小売事業者にとって最も重要な技術」によると、小売事業者が2017年度に投じるテクノロジー向け予算は、ビジネスにおける効果が証明されていないARやVRといった技術ではなく、ビジネスに直結する基本的なテクノロジーに使われるようです。

次世代のデジタルソリューションを追求する販売会社が多い中、小売事業者たちは消費者のニーズを先取りし過ぎないように気を付けています。

最新レポートの中には、こうした小売事業者による投資の傾向が記載されています。また、小売事業者のデジタルマーケティング担当者は新しい技術のケーススタディやROI（投資対効果）を注視しているため、技術面での投資はオムニチャネル、パーソナライゼーション、分析、デジタル店舗への投資がメインになるようです。

たとえば、グローバル展開している事業者の72%は、サイト内での消費体験の改善には「よりパーソナルな消費体験」が有効だと回答。同時に、消費体験をパーソナル化するにはテクノロジーが必要と説明しますが、54%のデジタル担当者はパーソナルな消費体験を実現するための技術が欠けていると答えています。

レポート内ではさらに次のようなことが明らかになりました。

• 68%の小売事業者が、パーソナルな消費体験の提供を最重要事項にあげている
• 62%の小売事業者が、PCとモバイルの表示内容を消費者ごとにカスタマイズしている
• 3社に1社がパーソナライゼーションの戦略で足並みがそろっていないと感じている

小売事業者は、デジタル関連のビジネスでどのようにパーソナライゼーションを進めているのか見てみると、75%がサイトのコンテンツを消費者ごとにカスタマイズ、55%がプロモーションやお薦め商品をカスタマイズしています。そして、60%がパーソナライゼーションするためのコンテンツ管理ツールを導入、53%がメールマーケティングを、51%がタグ管理ツールを使っています。

実店舗からWeb、モバイルチャネルへと簡単に横断できること（編集部追記：いわゆるクロスデバイス）で買い物をする消費者が増える中、オンライン事業者はオムニチャネルへの投資も増やしています。

Forrester Research社のレポートでは、79%の成人が「オンラインで予約し、店舗での支払い・受け取り」を利用。「オンラインで購入し、店舗での受け取り」を利用している消費者の74%が、購入商品がいつ店舗で受け取れるのか2時間以内に通知が欲しいと答えています。

米国のEC事業者は現段階において、AIやAR、チャットボット、AIへの投資は消極的という

チャットボットやAIへの投資を渋る理由は「効果が不透明」

新たに注目を浴びているチャットボットやAIといった技術の導入を検討する小売事業者が、大きな投資を行う可能性は少ないでしょう。AIに投資する予定がないと答えた事業者の42%は、AIへの投資がどのような効果をもたらすか不透明だと答えているからです。

多くの小売事業者は、カスタマーエクスペリエンスの向上に関してはチャットボットの有効性を認めています。ただ、チャットボットを実際に利用する消費者は少なく、まだまだ初期段階であるとレポートでは言及しています。2016年にチャットボットを利用した企業は、デジタル関連ビジネスでは4%にとどまっています。レポートでは次のようにまとめています。

多くの小売事業者は、消費者が自動化されたカスタマーサービスを将来求めるようになるのか疑問を持っています。ただ、いくつかの事業者は、チャットボットの可能性を確かめるため、来年度にテストを始めるようです。

ECのプロたちも、IoT、セルフレジ、VRやARが来年度の予算に大きく組み込まれることはないと考えています。

2016年、アメリカのネット通販利用者の1/5以上は、VRのヘッドセットを知らず、46%は生活の中でVRが役に立つとは思えないと答えました。Forrester Research社のレポートでは次のように指摘します。

ビジネスにつなげるためには、VRやARがより多くの消費者の生活に入り込む必要があります。

しかし、小売事業者が熱心に注目している新技術が1つだけあります。それがAmazon（アマゾン）の「Alexa（アレクサ）」です。人工知能搭載のスピーカー「Amazon Echo（アマゾンエコー）」や他のデバイスにも搭載されている音声アシスト機能で、アレクサに話しかけるとアマゾンで商品注文・再注文ができるようになります。

米国のEC事業者は、「Amazon Alexa」は注目すべき新技術と回答している

「アレクサがどのように小売業界を変えるのか、小売事業者は回答を拒否しています」。レポートではこう報告されています。

2017年1月に開催された小売業界の一大カンファレンス会場でForrester Research社が取材を行った業界関係者の1/3が、アレクサは注目に値すると答えました。アマゾンは、インターネットリテイラー社発行「全米EC事業 トップ500社 2016年版」第1位にランクインしています。

アマゾンのデジタルアシスト機能「アレクサ」が与える消費行動への影響については次のように触れています。

家の中で、どこでも、いつでも簡単にアレクサが使えれば、消費者とブランドのつながりはさらに自然になっていくでしょう。そうなれば、わざわざ電話をしたり、パソコンを開いたり、ましてやお店に足を運ぶ必要があるでしょうか？ アマゾンと消費者の関係が強固になり、何から何までアマゾンを利用するようになっていくでしょう。

EC事業者の技術投資に関し、Forrester Research社は次のようなアドバイスをしています。

• 消費者の購入体験において、どこが欠点になっているのか特定できる技術に注力すること
• 消費者を第一に考え、「派手な技術」への投資を避けるよう上層部に助言すること
• 消費者向けであり、明確で測定可能な価値に直接つながる技術に投資すること

などです。

高級ワインと酒類を販売しているZachys Wine and Liquor社のヴィクター・カストロ氏は、インターネットリテイラー社の取材で、今後1年間で投資する技術は明確なROIがあるものに限ると話しました。

オンライン小売業で成長している私たちは、投資に見合ったリターンをもたらす技術に投資しています。たとえば、メールは確実で直接的なリターンを生み出します。世界一素敵なWebサイトを作ったとしても、流入がなければ、高価なペーパーウェイト（重し）と同じで意味がありません。大きな小売事業者は、コンバージョン率の増加やマージン増加といった技術への投資などに注力できるかもしれませんが、私たちは確実で直接的なリターンのある技術に投資しているのです。

※このコンテンツはWebサイト「ネットショップ担当者フォーラム」で公開されている記事のフィードに含まれているものです。
オリジナル記事：【米国EC事情】ARやVRなど先端技術に投資しない理由、パーソナライズに注目するワケ | 海外のEC事情・戦略・マーケティング情報ウォッチ
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日本郵便は4月25日、通販会社が発送した「ゆうパック」を郵便局やコンビニ、宅配ロッカーで受け取った消費者に「Pontaポイント」や「dポイント」などを付与するキャンペーンを開始する。店頭受け取りや宅配ロッカー「はこぽす」の利用を促進し、宅配便再配達の削減を図る。キャンペーン期間は9月末まで。

キャンペーンの名称は「郵便局、コンビニ、『はこぽす』で受け取ろうキャンペーン」。

日本郵便が付与するポイントは「Pontaポイント」「WAON POINT」「dポイント」「エコ・アクション・ポイント」の4種類。通販の荷物を郵便局で受け取る場合は50ポイント、コンビニや「はこぽす」の利用で5ポイントを付与する。

荷物の受取人はキャンペーン特設サイトにアクセスし、「ゆうパック」の問い合わせ番号などを入力してポイントを受け取る。

環境省と国土交通省、経済産業省が共同で実施している再配達削減プロジェクト「COOL CHOICEできるだけ一回で受け取りませんかキャンペーン～みんなで宅配便再配達防止に取り組むプロジェクト～」への参画によって実現した。

キャンペーン実施の背景に再配達問題・人手不足

日本郵便が再配達削減に取り組む背景には、配送業界が深刻な人手不足に陥っている現実や再配達の増加がある。

国土交通省がまとめた配送業界の実態調査によると、約6割の配送業者が「トラックドライバーが不足している」と回答。運転手の高齢化が進んでいるため今後は人手不足が一層深刻化する可能性がある。

また、宅配事業者3社によるサンプル調査では、宅配便の約2割が再配達となっている現状が判明。2015年の宅配便個数から算出すると、7.4億個分にものぼる計算になることがわかっている。

ネット通販の利用拡大に伴い、宅配便の取り扱い個数は右肩上がりで拡大。荷物の追跡や再配達依頼を行う無料アプリ「ウケトル」を運営するウケトルは、宅配便の数が2034年までに現在の約1.6倍にあたる60億個に拡大すると予想している。

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オリジナル記事：宅配ロッカーの利用者にポイント付与、日本郵便が宅配便の再配達削減対策
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DIY用品のネット通販を手がける大都はガーデニング領域のECなどを強化する。

アライドアーキテクツが会社分割（簡易新設分割）によって3月31日に新設する植物特化型SNSプラットフォーム運営のGreenSnapの全株式を、株式交換によってアライドアーキテクツから取得。大都はGreenSnapを完全子会社化し、アライドアーキテクツは大都株式の約10%を取得する予定。

大都とアライドアーキテクツがそれぞれ3月28日に開いた取締役会において、両社は基本合意の締結について決議。大都は5月中旬にもGreenSnapを完全子会社化する。

大都はメディア事業でDIYに特化したコミュニティメディア「DIY FACTORY COLUMN」を運営。DIYの体験サービスやネット通販への誘導ポイントとして活用するなど、物販事業との相乗効果を上げている。

子会社化する「GreenSnap」は、グリーンインテリア・ガーデニングの愛好家を中心に大規模なコミュニティをWeb・アプリで展開する植物特化型の写真投稿SNSプラットフォーム。2014年のサービス開始以降、これまでに計65万枚以上の写真がユーザーによって投稿されているという。

大都はメディア事業で培ったメディア運営と物販の融合に関するノウハウを「GreenSnap」に活用する。「GreenSnap」でガーデニング用品を活用したコンテンツを増やすなどして、園芸品専門メディアに育成。大都が販売するガーデニング用品の販売などにつなげる。

すでに大都では、ガーデニング用品の仕入れを強化しているようだ。また、今回の子会社化について次のようにコメントを出している。

グリーンインテリア・ガーデニングの領域はDIY市場や住関連市場と高い親和性がある。「GreenSnap」の大規模なアプリユーザー基盤とコミュニティ運営力と、大都（DIY FACTORY）の有するECインフラや顧客基盤を融合することで、DIY市場やグリーンインテア・ガーデニング領域はもちろんのこと、今後成長するリノベーションなどの住関連市場へのビジネス領域を拡大することが可能になる。

大都は「GreenSnap」のメディア・コミュニティ展開で蓄積したノウハウや経験を活用し、コミュニティ機能を持ったDIY関連のアプリ開発を進める方針。「GreenSnap」と「DIY FACTORY」の両ブランドの相乗効果によってユーザーコミュニティの拡充を図り、新商品の開発・物販の強化・データベースの活用による収益アップを見込む。

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オリジナル記事：DIYの大都が「ガーデニング＋ネット通販＋メディア＋コミュニティ」領域を強化
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全国農業協同組合（JA全農）と佐賀県農業共同組合（JA佐賀）は4月1日、冷凍・冷蔵・常温の食品と日用品を宅配する「総合宅配事業」を共同で始める。

JAが手がける夕食材料の宅配事業と、食品や日用品を宅配する「JAくらしの宅配便」を組み合わせて新たなサービスとして提供。地元食材などを扱うことで地域の活性化を図る。

ネット注文や戸別訪問による「御用聞き」でも需要を開拓。佐賀県内でスタートし、順次他県へ事業を広げる。初年度に会員数1万7000人、取扱高15億円をめざす。

取扱商品は常温が約1000品目、冷凍・冷蔵が約80品目。JAグループが手掛けるプライベートブランドのほか、地場産の農産物や肉などを使用した食品類を販売する。2～3人用の国産食材セットや、包丁を使わず調理が出来る素材キットなども扱う。

配送頻度は冷凍・冷蔵品は週3回、常温品は毎日行う。常温製品の配送はヤマト運輸に委託する。

受注方法はインターネットと紙の申込用紙に加え、タブレット端末を携帯したスタッフが会員宅に訪問して「御用聞き」も行う。支払い方法はクレジットカードと代引き、口座引き落としの3種類。

サービスを利用するには正組合員か准組合員として会員登録が必要。会員の自宅に宅配ボックスを無料で設置する。

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オリジナル記事：JA全農が「総合食品宅配」を開始、ネット&紙&御用聞きで需要開拓
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日本貿易振興機構（JETRO）はこのほど、インドのEC市場が2020年に1031億ドル（1ドル110円換算で約11兆3000億円）に達するとの調査レポートを公表した。インターネット利用者の急増を背景に、インドの国内EC市場は2016年時点の約3倍に拡大する。

レポートでは、ゲームやベビー用品、電子機器類など複数の分野において、日本企業がインド市場に参入できる可能性があるとしている。

JETROが2017年1月に公表した「インドのeコマース市場調査」によると、インターネット利用者数は2020年までに2016年時点の約1.4倍にあたる6億6500万人に増える見通し。

ネット人口の増加に伴い、EC市場規模も拡大。2016年から2020年にかけて311億ドル、419億ドル、566億ドル、764億ドル、1031億ドルと急速に拡大する。

2015年時点のECサイトごとの市場占有率を見ると、「Flipkart」「Snapdeal」「Amazon India」の大手3サイトが全体の約83%を占めている。

商品ジャンル別の成長率は「電子製品」が前年比62.0%増、「ファッション&アパレル」は同69.5%増、「ベビー用品」は同53.0%増、「美容・パーソナルケア製品」は同52.0%増、「家具・インテリア」は同49.0%増。

インドのオンライン小売サイトの2013年から2015年までの成長率は68%。同期間における他国の成長率は米国が12%、中国が23%、世界平均は16%で、インドの成長率の高さが目を引く。

調査レポートでは、今後、日本企業によるインド市場参入が期待される分野として次の製品カテゴリーを上げた。

• ゲーム（PS3等）、アニメ(アニメのステッカー、キーホルダー、その他の商品、記念品等）
• パーソナル&ビューティーケア (子供用シャンプー、おむつ、ベビーパウダー等。抜け毛予防シャンプー、皮膚引き締めクリーム等の男性用品。生理用ナプキン、シャンプー、アンチエイジングクリーム等の女性用品等）
• オフィスや家庭用文房具および電子製品等 (針なしホッチキス、ペーパーパンチ、ミニプロジェクター等）
•  ファッションアクセサリー（時計等）
• 携帯電話&アクセサリー（携帯電話ケース、モバイルガード等）
• ラップトップパソコン、タブレット&周辺機器（携帯充電器、USB ポート等）
• カメラ&アクセサリー（ストロボディフューザー、ネック&リストストラップ等）
• 自動車、バイク、スクーター用アクセサリー（ミュージックシステム、Bluetooth、ホルダー等）
• 各種付属品付自転車、その他子供用モビリティ製品
• 飲食関連（クッキー、シーフード風味珍味特別パック等）

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オリジナル記事：2020年に10兆円突破のインドEC市場、日本企業の進出可能性は？
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ご注意

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• データを引用する場合は、調査元の引用条件をご確認ください
• 「※1」は有料の調査レポートのダイジェストやプレスリリースです

市場を知る

1. 平成 27 年度我が国経済社会の情報化・サービス化に係る基盤整備（電子商取引に関する市場調査）
   経済産業省｜2016年6月14日
2. 平成28年版 情報通信白書
   総務省｜2016年7月
3. ＪＡＤＭＡ「2015 年度通販市場売上高調査」
   JADMA｜2016年8月25日
4. 2015年モバイルコンテンツ関連市場規模
   一般社団法人モバイル・コンテンツ・フォーラム｜2016年7月25日
5. 通販・e-コマースビジネスの実態と今後 2016 ※1
   富士経済｜2016年3月1日
6. 化粧品マーケティング要覧 2016 No.2 ※1
   富士経済｜2016年6月30日
7. ヘルス＆ウェルネス食品市場の将来展望 ２０１６ ※1
   富士経済｜2016年7月4日
8. 2016人工知能ビジネス総調査 ※1
   富士経済｜2016年11月28日
9. H・Bフーズマーケティング便覧 2017 No.1 健康志向食品編 ※1
   富士経済｜2017年1月27日
10. 中国向け越境EC市場の実態と今後 2016 ※1
    富士経済｜2017年2月9日
11. 機能性化粧品マーケティング要覧 2016-2017 ※1
    富士経済｜2017年2月21日
12. 2022年度までのICT・メディア市場の規模とトレンドを展望 ※1
    野村総合研究所｜2016年11月21日
13. 食品通販市場に関する調査を実施（2016年） ※1
    矢野経済研究所｜2016年11月16日
14. インターネット通販 TOP200 調査報告書 2017 ※1
    インプレス｜2016年12月20日
15. 第66回 通販・通教売上高ランキング ※1
    通販新聞社｜2016年7月28日
16. インターネット通販売上高ランキング（2015年度調査） ※1
    日本流通産業新聞社｜2016年6月9日
17. 2016年下半期クロスデバイス・コマースレポート
    Criteo｜2017年2月28日

ユーザーを知る

1. 平成28年版消費者白書
   消費者庁｜2016年5月
2. 家計消費状況調査年報　平成27年
   総務省統計局｜2016年10月7日
3. 中小EC企業向け2016年EC戦略白書
   PayPal／JECCICA｜2016年3月2日
4. 2016年度JCSI（日本版顧客満足度指数）第２回調査結果発表
   サービス産業生産性協議会（SPRING）｜2016年7月27日
5. ファッションコーディネートアプリに関する調査
   MMD研究所｜2016年3月24日
6. 2016年ネットショッピングに関する調査
   MMD研究所｜2016年5月24日
7. 2016年シニアのスマートフォン利用に関する調査
   MMD研究所｜2016年6月21日
8. 2016年スマートフォンアプリコンテンツに関する定点調査
   MMD研究所｜2016年12月15日
9. ナレッジ・調査データ
   ヴァリューズ｜2016年4月
10. どこに遊休資産が眠っているのか？今後が楽しみなC2C市場
    ニールセン｜2016年3月16日
11. モバイルマネー・レポート　～ショッピング、バンキング、決済の変容～（日本語版）
    ニールセン｜2016年12月26日
12. グローバル・コネクテッドコマース調査（食品・日用品オンラインショッピングの未来・日本語版）
    ニールセン｜2017年3月8日
13. Digital Trends 2016 ダイジェスト
    ニールセン｜2017年3月9日
14. オムニチャネルに関する調査
    ネオマーケティング｜2016年12月9日
15. ファッションコマース利用動向調査　前編
    マーケティングリサーチキャンプ｜2016年4月7日
16. ネットショッピング実態調査　支払い/送料編
    マーケティングリサーチキャンプ｜2016年4月20日
17. ネットショッピング実態調査　配送編
    マーケティングリサーチキャンプ｜2016年5月11日
18. iOSとAndroidでのスマートフォン利用に関する調査
    マーケティングリサーチキャンプ｜2016年5月26日
19. ECでの上手な買い方調査
    マーケティングリサーチキャンプ｜2016年6月9日
20. ファッションサービス利用動向調査
    マーケティングリサーチキャンプ｜2016年8月9日
21. ECサイト選択基準の実態調査
    マーケティングリサーチキャンプ｜2016年10月20日
22. 商品購入までの比較に関する実態調査
    マーケティングリサーチキャンプ｜2016年11月10日
23. ECサイト接客サービスに対する消費者動向調査
    マーケティングリサーチキャンプ｜2016年11月29日
24. モバイル＆ソーシャルメディア月次定点調査 2016年総集編【トレンドトピック版】
    マーケティングリサーチキャンプ｜2017年2月1日
25. チャットボットに関する実態調査
    マーケティングリサーチキャンプ｜2017年2月1日
26. ECサイト消費者動向調査
    マーケティングリサーチキャンプ｜2017年3月1日
27. ファストファッションに関する調査
    マクロミル｜2016年10月14日
28. インターネット利用者調査に見る買い物行動と意識 ※1
    野村総合研究所｜2016年4月26日
29. NRI富裕層アンケート調査※1
    野村総合研究所｜2016年11月28日
30. 動画生活者実態調査
    博報堂｜2017年2月27日
31. アジア14都市生活者のスマートフォンの保有とeコマースの利用 ※1
    博報堂 Global HABIT｜2017年3月14日
32. スマートフォン向けおもてなし販促プラットフォーム「Flipdesk」経由での年間購買データ調査結果
    FLIPDESK｜2016年6月2日
33. 第8回 通信販売調査レポート
    エルテックス｜2016年12月22日

業界を知る（物流・越境・トレンドなど）

1. 17の数字で振り返る 2016年自社EC（FutureShop2運営状況）
   フューチャーショップ｜2017年3月9日
2. 第1回総合物流施策大綱に関する有識者検討会　参考資料「物流を取り巻く現状について」
   経済産業省 ｜2017年2月16日
3. 平成27年度 宅配便取扱実績について
   国土交通省｜2016年7月22日
4. 中国EC市場調査報告書2016 ※1
   インプレス｜2016年11月8日
5. メルマガ調査レポート 2016年版【EC売上ランキング上位50】
   Cuenote（ユミルリンク）｜2016年12月22日
6. カゴ落ちメール調査レポート 2016年版 【EC売上ランキング100】
   Cuenote（ユミルリンク）｜2017年2月16日
7. インフォグラフィック「探し出せ！ 伝説の越境EC成功のカギ」
   イーベイ・ジャパン｜2016年3月7日
8. 越境EC実践者の47％は「日本では売れない商品が売れる」、46％は「日本より高価格で売れる」と回答
   イーベイ・ジャパン｜2016年4月5日
9. 通信販売事業関与者の実態調査2016　Part1
   エルテックス｜2016年8月29日
10. DMに関する調査（2016年度）
    トッパン・フォームズ｜2017年2月9日
11. DMに関する調査(不満編)
    トッパン・フォームズ｜2017年3月13日
12. 国内EC売上TOP500サイトにおける「カゴ落ちメール」の導入調査レポート～2016年夏～
    ナビプラス｜2016年10月17日

⇒質問項目の一覧を次ページに掲載します。

調査項目一覧

各レポートの調査項目（図表のタイトル、質問項目、またはトピックのタイトル）を記載します。

ブラウザの検索機能を使って、気になるトピックに関する調査がないかを調べるのにお役立てください（EC・ネット通販に関連すると思われる項目を抽出したものであり、各調査データの全調査項目ではありません）。

公的調査

平成28年版消費者白書

消費者庁｜2016年5月

• 図表2-1-1 名目国内総生産に占める家計消費等の割合（2015年）
• 図表2-1-2 GDPにおける消費支出割合の国際比較（2014年）
• 図表2-1-3① 財・サービス支出の内訳（2015年）
• 図表2-1-3② 財・サービス支出の内訳の推移
• 図表2-1-4 実質賃金の動向（前年同月比）
• 図表2-1-5 消費支出の動向（前年同月比）
• 図表2-1-6 支出に関する消費者の意識の動向
• 図表2-1-7 支出を減らそうと思う理由
• 図表2-1-8 支出を減らそうと思う品目グループ
• 図表2-1-10 消費者物価指数の動向
• 図表2-1-11 消費者物価指数（前年同月比）の動向
• 図表2-1-12 消費者物価指数（総合）の項目別寄与度（前年同月比）
• 図表2-1-13 灯油・ガソリン店頭価格の動向
• 図表2-1-14 ドバイ原油価格（円建て）と店頭ガソリン価格との比較
• 図表2-1-15 上昇した品目数と下落した品目数（前回調査比及び前月比）
• 図表2-1-16 物価モニター価格調査結果におけるカテゴリー別平均変化率の推移
• 図表2-1-17 卵の消費者物価指数及び価格調査結果の推移と今後3か月で上昇（下落）すると思う人の割合
• 図表2-1-18 1 年後の生活関連物資全般の物価動向について
• 図表2-1-19 消費者が予想する1 年後の期待インフレ率
• 図表2-1-20 主な公共料金の動向
• 図表2-1-21 金額階層別日常の主な決済手段
• 図表2-1-22 固定系ブロードバンド契約数の推移
• 図表2-1-23 年齢層別インターネットの利用動向（個人）
• 図表2-1-24 年齢層別携帯電話保有率
• 図表2-1-25 家計における移動電話通信料の支出額推移
• 図表2-1-26 消費者向け電子商取引の市場規模の推移
• 図表2-1-27 1 世帯当たりのインターネット利用に関連する支出の推移
• 図表2-1-28 1 世帯当たりのネットショッピングを利用した項目別支出割合
• 図表2-1-29 再配達を削減するための取組
• 図表2-1-30 最速のタイミングで受け取るなら追加料金が掛かる場合の選択
• 図表2-1-31 人口ピラミッド（2015年）
• 図表2-1-32 家族類型の構成比の推移
• 図表2-1-33 世帯主年齢層別世帯平均貯蓄・負債額と平均世帯年収、持家率
• 図表2-2-1 消費者として心掛けている行動
• 図表2-2-2 商品やサービスを選ぶ際に意識すること
• 図表2-2-3 商品やサービスを選ぶ際に意識すること（年齢層別）
• 図表2-2-4 消費者問題に関心がある人の関心分野（年齢層別）
• 図表2-2-5 消費者問題に関する情報の入手方法（年齢層別）
• 図表2-2-6 購入商品や利用サービスでの消費者被害・トラブルの経験
• 図表2-2-7 被害・トラブルのあった商品・サービスについての相談・申出の有無
• 図表2-2-8 被害・トラブルについての相談又は申出をした相手
• 図表2-2-15 放射性物質を意識し、産地を気にする人が購入をためらう産地
• 図表2-2-16 食品中の放射性物質の検査の情報について
• 図表3-1-1 消費生活相談件数の推移
• 図表3-1-2 消費生活相談の商品・サービス別の件数・既支払額（2015年度）
• 図表3-1-3 平均契約購入金額・平均既支払額の推移
• 図表3-1-4 契約購入金額総額・既支払額総額
• 図表3-1-5 属性別相談状況(2015年度)
• 図表3-1-6 消費生活相談の性別・年齢層別の商品・サービス割合(2015年度）
• 図表3-1-7 消費生活相談件数の多い商品・サービス（年齢層別、2015年度）
• 図表3-1-8 未成年者に関する相談が多い商品・サービス（2015年度）
• 図表3-1-9 高齢者の消費生活相談件数
• 図表3-1-10 消費生活相談件数と人口の推移
• 図表3-1-11 高齢者に関する相談が多い商品・サービス（上位5 商品）
• 図表3-1-12 認知症等の高齢者に関する相談件数
• 図表3-1-13 認知症等の高齢者に関する相談の販売購入形態別割合（2015年度）
• 図表3-1-14 障害者等に関する相談件数
• 図表3-1-15 販売購入形態別相談割合の推移
• 図表3-1-16 「インターネット通販」の商品・サービス別構成比（2015年度）
• 図表3-1-17 トラブルになりやすい商法・手口
• 図表3-3-1 携帯電話に関する相談及びそのうちスマートフォンに関するもの
• 図表3-3-2 スマートフォン関連サービスに関する相談件数
• 図表3-3-3 SNSに関連する相談
• 図表3-3-4 アフィリエイトやドロップシッピング内職に関する相談
• 図表3-3-7 高齢者の相談のうち、詐欺的な手口に関する相談割合
• 図表3-3-8 高齢者の詐欺的な手口に関する相談の販売購入形態別割合
• 図表4-5-3 消費者市民社会の認知
• 図表4-5-4 自身の消費行動が社会に与える影響に対する認識
• 図表4-5-5 事業者に求められる行動

平成 27 年度我が国経済社会の情報化・サービス化に係る基盤整備（電子商取引に関する市場調査）

経済産業省｜2016年6月14日

• 図表1-1 BtoC-EC市場規模および各分野の構成比率
• 図表1-2 BtoC-ECの市場規模およびEC化率の経年推移
• 図表1-3 BtoB-EC市場規模の推移
• 図表1-4 越境EC市場規模（2015）
• 図表1-5 越境ECポテンシャル推計値（2015年時算出）
• 図表4-1 四半期GDP（名目・実質）推移
• 図表4-2 実質GDP推移
• 図表4-3 商業販売額（小売業）対前年同月比推移
• 図表4-4 財（商品）の月別消費支出推移（消費者1人当り月平均）
• 図表4-5 サービスの月別消費支出推移（消費者1人当り月平均）
• 図表4-6 インターネット利用者数と人口普及率
• 図表4-7 インターネット利用端末の種類
• 図表5-1 OECDによるECの定義
• 図表5-2 本調査におけるECの定義
• 図表5-3 EC市場規模の算入範囲
• 図表5-4 EC関連定義一覧
• 図表5-5 BtoC-ECの市場推計分野一覧
• 図表5-6 BtoC-ECの市場規模推計ロジック
• 図表5-7 BtoC-EC市場規模および各分野の構成比率
• 図表5-8 BtoC-ECの市場規模およびEC化率の経年推移
• 図表5-9 オムニチャネルの概念図
• 図表5-10 オムニチャネルの具体例的な取組例
• 図表5-11 BtoC-EC（物販）におけるスマートフォン経由の市場規模
• 図表5-12 物販系分野のBtoC-EC市場規模
• 図表5-13 物販系分野内での各カテゴリーの構成比率
• 図表5-14 サービス系分野のBtoC-ECの市場規模
• 図表5-15 デジタル系分野のBtoC-EC市場規模
• 図表5-16 国内BtoB-EC市場規模推計の対象業種一覧
• 図表5-17 EC市場規模の算入範囲
• 図表5-18 BtoB-ECの市場規模推計ロジック
• 図表5-19 BtoB-EC市場規模の推移
• 図表5-20 広義BtoB-EC市場規模の業種別内訳
• 図表5-21 狭義BtoB-EC市場規模の業種別内訳
• 図表5-24 CI-NET利用の企業識別コード登録企業の推移（2015年5月末）
• 図表5-25 FOODS Info Mart提供サービス一覧
• 図表5-26 国内医療機器生産金額の推移対前年伸び率
• 図表5-27 標準企業コードの取得推移
• 図表5-28 JNX加入会社数の推移と加入状況
• 図表6-1 欧州委員会のアンケート調査における越境ECの定義
• 図表6-2 世界のBtoC電子商取引市場規模
• 図表6-3 世界の各国別BtoC EC市場規模成長率（2015年）
• 図表6-4 世界の各国別BtoCEC市場規模2014年・2015年（単位：US億ドル）
• 図表6-5 日本・米国・中国各国におけるECマクロ環境
• 図表6-6 越境EC市場規模（2015年）
• 図表6-7 越境ECポテンシャル推計値（2015年時算出）
• 図表6-8 越境ECポテンシャル推計（2015-2019年、単位：億円）
• 図表6-9 越境ECポテンシャル指数推計（2015年を100とした場合）
• 図表6-10 越境ECの展開パターン
• 図表6-11 越境EC経験者の割合（過去1年間）
• 図表6-12 日本消費者の越境EC購入先
• 図表6-13 米国消費者の越境EC購入先
• 図表6-14 中国消費者の越境EC購入先
• 図表6-15 各国越境ECにおける購入商品
• 図表6-16 訪日外国人旅行者（米国・中国）の推移と対前年比
• 図表6-17 中国越境EC利用者の特徴
• 図表6-18 海外アフィリエイトの基本図（アフィリエイターは国内の場合）
• 図表6-19：各国の資金決済法の許認可と決済上限金額
• 図表6-20 米国の小売業売上トップ30社（2014年売上高）
• 図表6-21 世界のBtoC-ECトップ30社（2013年度売上高）
• 図表6-22 ホリデーシーズンの売上に関する各社推計値
• 図表6-23 ホリデーシーズンにおける売上成長率（2010年～2016年）
• 図表6-24 ペイテレビと動画配信サービスの伸び率
• 図表6-25 米国消費者における決済手段について
• 図表6-26 デビットカード及びクレジットカードを除いた米国消費者のEC上での決済手段
• 図表6-27 中国の主要なEC事業者（小売業上位100より抜粋）
• 図表6-28 日本から中国への主な配送モデル

平成28年版 情報通信白書

総務省｜2016年7月

• 図表2-2-2-1 eコマース市場規模の推移及び予測
• 図表2-2-2-2 商取引に占めるeコマースの割合（金額ベース）の推移及び予測
• 図表2-2-2-3 諸外国のeコマース市場の規模と成長性
• 図表2-2-2-4 中国モバイルコマース市場の推移及び予測

家計消費状況調査年報　平成27年

総務省統計局｜2016年10月7日

• 1-1 インターネットを利用した1世帯当たり1か月間の支出　全国・地方・都市階級別
• 1-2 インターネットを利用した1世帯当たり1か月間の支出　世帯主の年齢階級別
• 1-3 インターネットを利用した1世帯当たり1か月間の支出　世帯主の勤めか自営かの別
• 1-4 インターネットを利用した1世帯当たり1か月間の支出　世帯人員・就業者数別
• 1-5 インターネットを利用した1世帯当たり1か月間の支出　年間収入階級別
• 1-6 インターネットを利用した1世帯当たり1か月間の支出　住居の種類別
• 1-7 インターネットを利用した1世帯当たり1か月間の支出　世帯主の勤め先企業規模別
• 1-8 インターネットを利用した1世帯当たり1か月間の支出　世帯構成別
• 3-1 特定の商品・サービスの1世帯当たり1か月間の支出　全国・地方・都市階級別
• 3-2 特定の商品・サービスの1世帯当たり1か月間の支出　世帯主の年齢階級別
• 3-3 特定の商品・サービスの1世帯当たり1か月間の支出　世帯主の勤めか自営かの別
• 3-4 特定の商品・サービスの1世帯当たり1か月間の支出　世帯人員・就業者数別
• 3-5 特定の商品・サービスの1世帯当たり1か月間の支出　年間収入階級別
• 3-6 特定の商品・サービスの1世帯当たり1か月間の支出　住居の種類別
• 3-7 特定の商品・サービスの1世帯当たり1か月間の支出　世帯主の勤め先企業規模別
• 3-8 特定の商品・サービスの1世帯当たり1か月間の支出　世帯構成別
• 5-1 世帯分布　全国・地方・都市階級別
• 5-2 世帯分布　世帯主の年齢階級別
• 5-3 世帯分布　世帯主の勤めか自営かの別
• 5-4 世帯分布　世帯人員・就業者数別
• 5-5 世帯分布　年間収入階級別
• 6-1 支出世帯１世帯当たり１か月間の支出金額及び支出世帯の割合　全国・地方・都市階級別支出世帯１世帯当たり１か月間の支出金額
• 6-2 支出世帯１世帯当たり１か月間の支出金額及び支出世帯の割合　全国・地方・都市階級別支出世帯の割合（100
• 2-1 電子マネー等関連の利用動向 全国・地方・都市階級別
• 2-2 電子マネー等関連の利用動向 世帯主の年齢階級別
• 2-3 電子マネー等関連の利用動向 世帯主の勤めか自営かの別
• 2-4 電子マネー等関連の利用動向 世帯人員・就業者数別
• 2-5 電子マネー等関連の利用動向 年間収入階級別
• 2-6 電子マネー等関連の利用動向 住居の種類別
• 2-7 電子マネー等関連の利用動向 世帯主の勤め先企業規模別
• 2-8 電子マネー等関連の利用動向 世帯構成別
• 4-1 インターネットを利用した購入状況 全国・地方・都市階級別
• 4-2 インターネットを利用した購入状況 世帯主の年齢階級別
• 4-3 インターネットを利用した購入状況 世帯主の勤めか自営かの別
• 4-4 インターネットを利用した購入状況 世帯人員・就業者数別
• 4-5 インターネットを利用した購入状況 年間収入階級別
• 4-6 インターネットを利用した購入状況 住居の種類別
• 4-7 インターネットを利用した購入状況 世帯主の勤め先企業規模別
• 4-8 インターネットを利用した購入状況 世帯構成別

平成27年度 宅配便取扱実績について

国土交通省｜2016年7月22日

• 宅配便等取扱個数の推移
• 宅配便取扱個数の推移
• 平成２７年度 宅配便（トラック）取扱個数
• 平成27年度 宅配便（航空等利用運送事業）取扱個数
• 平成27年度 メール便取扱冊数

第1回総合物流施策大綱に関する有識者検討会　参考資料「物流を取り巻く現状について」

経済産業省 ｜2017年2月16日

• 貨物輸送量（トンベース）の推移
• 貨物輸送量（トンキロベース）の推移
• 物流事業の営業収入
• 物流事業の労働就業者
• 品目別国内貨物輸送量の推移
• 距離帯別輸送量の割合（2014年度）
• 輸送機関別距離帯別輸送量の割合（2014年度）
• 貨物一件あたりの貨物量の推移
• 物流件数の推移（貨物一件あたりの貨物量別）
• トラックの積載効率の推移
• 宅配便取扱実績の推移
• 配達完了までに要した再配達回数
• 受け取り方法に関するアンケート調査
• 着産業別・到着日時指定の有無（件数ベース）
• 東京都市圏における開設年代別にみた賃貸型の物流施設の割合
• 発注者別の倉庫・物流施設建設工事受注額の推移
• 証券化の対象となる不動産の取得実績（倉庫用途）の推移
• 開設年代別 物流施設の施設機能保有割合（東京都市圏全体）
• 開設年代別 物流施設の敷地面積規模構成割合（東京都市圏全体）
• 物流業界における年齢構成の変化
• 人手が不足していると感じている企業の割合
• トラックドライバーの平均年齢
• ラックドライバーの労働環境　年間所得額の推移
• ラックドライバーの労働環境　年間労働時間の推移
• 1運行の平均拘束時間とその内訳 （荷待ち時間の有無別）
• 1運行あたりの荷待ち時間の分布

業界団体団体

ＪＡＤＭＡ「2015 年度通販市場売上高調査」

JADMA｜2016年8月25日

• 通販市場、6.5 兆円市場へ

中小EC企業向け2016年EC戦略白書

PayPal／JECCICA｜2016年3月2日

• 直近1年以内に商品を購⼊したことがあるサイト
• 各ECサイトで1年に以内に商品を購⼊した理由
• 直近1年以内にモール・⼤⼿以外の中⼩ECサイトで商品を購⼊した回数
• 中⼩のECサイトでこの1年以内に商品を購⼊していない理由
• 中⼩のECサイトへ会員登録する際の抵抗感
• 会員登録時に正確な情報を⼊⼒しない割合
• 強制的な会員登録を必須にしているサイトの割合
• 「囲い込み戦略」における中⼩EC企業と消費者の意識差
• セキュリティ表⽰についての中⼩EC企業と消費者の意識差
• 中⼩のECサイトに消費者が抱く不安
• 中⼩のECサイトで「カゴ落ち」をした理由
• グローバルでの「カゴ落ち」率年度別推移
• ⼀般的なカートのSTEPと役
• 中⼩のECサイトを利⽤する際に安⼼・信頼を感じるもの
• 直近1年以内に商品を購⼊した際に、主に使⽤したデバイス
• 主な情報通信機器の保有状況
• 利⽤経験のあるID決済（デジタルウォレット決済）サービス
• ID決済のメリットだと思うもの

2015年モバイルコンテンツ関連市場規模

一般社団法人モバイル・コンテンツ・フォーラム｜2016年7月25日

• 2015年モバイルコンテンツ関連市場の合計は、4兆4,228億円
• 2015年モバイルコンテンツ市場は、1兆 5,632億円
• 2015年フィーチャーフォン市場の内訳
• 2015年スマートフォン等市場の内訳
• 2015年モバイルコマース市場は、2兆8,596億円

２０１６年度ＪＣＳＩ（日本版顧客満足度指数）第２回調査結果発表

サービス産業生産性協議会（SPRING）｜2016年7月27日

• 「ヨドバシ.com」が3年連続顧客満足１位。他4指標でも1位　2016年度通信販売 6指標順位
• 通信販売 2016年度顧客満足5位までの推移
• ２０１６年度結果 カテゴリーを「自社ブランド型」および「総合モール型」に分けた場合の順位
• 「ヤマト運輸」が8年連続全指標1位　　2016年度宅配便 ６指標順位（中央値まで）
• 宅配便 2016年度顧客満足3位までの推移

調査・マーケティング企業

インターネット利用者調査に見る買い物行動と意識

野村総合研究所｜2016年4月26日

• 昨年1年間で、利用したことがあるショッピング形態（複数回答、年代別）
• ネットショップを選ぶ際の必須条件（商品が1万円と1000円の場合別）（複数回答）
• 複数のネットショップの比較をし始める商品の価格帯
• 業態別にみたEC（電子商取引）チャネルの利用率
• 複数サービスのセット割引を検討する際に、中心にすえる契約やサービス（年代別）

2022年度までのICT・メディア市場の規模とトレンドを展望

野村総合研究所｜2016年11月21日

• 世界の携帯電話端末販売台数の推移と予測
• 国内の携帯電話・PHS契約回線数の推移と予測
• 国内におけるB2C EC市場規模の推移と予測

NRI富裕層アンケート調査

野村総合研究所｜2016年11月28日

• 純金融資産保有額の階層別にみた保有資産規模と世帯数
• 純金融資産保有額の階層別にみた保有資産規模と世帯数の推移（2000年～2015年の推計結果）

通販・e-コマースビジネスの実態と今後 2016

富士経済｜2016年3月1日

• ＥＣの受注形態別市場
• 仮想ショッピングモール市場
• 国内通販市場
• 食品・産直品市場
• アパレル市場

化粧品マーケティング要覧 2016 No.2

富士経済｜2016年6月30日

• ヘアケア・ヘアメイク市場

ヘルス＆ウェルネス食品市場の将来展望 ２０１６

富士経済｜2016年7月4日

• 注目ウェルネス食品市場

２０１６ 人工知能ビジネス総調査

富士経済｜2016年11月28日

• ＡＩ（人工知能）ビジネスの国内市場（ビジネスカテゴリー別市場）
• 需要業種カテゴリー別市場
• 注目（ＡＩ活用製品／システム／サービス）市場

H・Bフーズマーケティング便覧 2017 No.1 健康志向食品編

富士経済｜2017年1月27日

• 機能志向食品市場

機能性化粧品マーケティング要覧 2016-2017

富士経済｜2017年2月21日

• 機能性化粧品国内市場

中国向け越境EC市場の実態と今後 2016

富士経済｜2017年2月9日

• 日本からの中国向け越境ＥＣ市場（物販）
• 中国向け越境ＥＣ全体市場（物販）

食品通販市場に関する調査を実施（2016年）

矢野経済研究所｜2016年11月16日

• 図1 食品通販の市場規模推移と予測
• 図2 食品通販のチャネル別市場構成比（2015 年度）

どこに遊休資産が眠っているのか？今後が楽しみなC2C市場

ニールセン｜2016年3月16日

• アメリカ、UberとAirbnbのスマートフォンアプリからの利用者数推移
• 日本、代表的なC2Cサービスのスマートフォンからの利用者数 2016年1月

モバイルマネー・レポート
～ショッピング、バンキング、決済の変容～（日本語版）

ニールセン｜2016年12月26日

• ショッピングでモバイルデバイスを利用する人の割合（%）
• 製品またはサービスを購入した　世界の平均（38%）を上回っている国
• 購入時にモバイルアプリを使用した　世界の平均（34%）を上回っている国
• 地域別のモバイルバンキングの利用率と目的
• 世界平均：世代別のモバイルバンキングの利用率と目的
• 世界平均：モバイルバンキングの利用を妨げる世代別の主な障壁
• 今後のモバイルバンキングアプリに求められる機能
• 地域別および年齢別のモバイル専業銀行の利用可能性
• 今後6か月間でモバイル決済を利用する可能性
• 今後6か月間でモバイル決済を利用する可能性が低いと思われる主な理由
• インセンティブがあればモバイル決済を利用してみたい、または利用頻度が高くなると回答した回答者の割合（%）

グローバル・コネクテッドコマース調査（食品・日用品オンラインショッピングの未来・日本語版）

ニールセン｜2017年3月8日

• 各カテゴリーをオンラインで購入した経験のある人：世界平均　
• オンラインでの食品・日用品購入で利用したいフルフィルメントオプション：世界平均
• トップカテゴリーのオンライン売上高, 2015–2016
• トップカテゴリーのオンライン売上高, 2015–2016（中国）
• オンライン購入経験者のオンラインとオフラインの購入頻度：世界平均
• 生鮮食品と家庭用食品のオンライン購入に対する態度
• 各戦略が確実にオンラインで消費財を購入することを後押しすると回答した人：世界平均
• 購買決定を行う際に役に立つ情報源
• 食品・日用品の購入にデジタルオプションを使用する意思があると答えた人

Digital Trends 2016 ダイジェスト

ニールセン｜2017年3月9日

• スマートフォンからのインターネット利用人口推移および増加率
• PCとスマートフォンからのインターネット利用人口 2016年12月
• 1ヶ月に利用するアプリの個数 推移
• ブラウザおよびアプリの利用動向 2016年10月
• カテゴリーごと、1サービスのみの利用者割合 2016年10月
• 各サービスカテゴリー ブラウザ利用時間シェア別 利用者数割合 2016年10月

ファストファッションに関する調査

マクロミル｜2016年10月14日

• ファストファッションブランドの認知（複数選択）
• ファストファッションブランドの購入経験（複数選択）
• ファストファッションブランド毎の購入頻度
• ファストファッションブランドへの好意度
• 「流行を作り出している」と思うブランド
• 「イメージの良い」ブランド　ほか

ナレッジ・調査データ

ヴァリューズ｜2016年4月

• 「ダイエット」「エステ」検索キーワードランキング
• 「ドライヤー」検索キーワードランキング
• “ジューンブライド”シーズン到来！検索ワード「結婚式」の動向調査
• 【2016年上半期】サイト集客ランキングレポート
• ネットユーザー行動分析トレンドreport【2016夏の旅行】
• 2016年「ハロウィン」関連キーワード速報　検索ワード「USJ」が上昇！
• 「ブラックフライデー」検索ワードの振り返り
• 2016年「クリスマス」関連検索キーワード速報！

ファッションコマース利用動向調査　前編

マーケティングリサーチキャンプ｜2016年4月7日

• 新たにファッションアイテムを購入したいときどこで探すか
• 実店舗でアイテムを探す理由
• 実店舗で見て気に入ったアイテムをネットから購入したことはあるか
• 実店舗で見て気に入ったアイテムをネットで購入する理由
• アイテムを探すときに使うネットショップ
• アイテムを探すときに使うアプリ
• 1年前と比べて、ファッションアイテムの情報収集先に変化はあるか
• 1年前と比べて、ファッションアイテムの購入先に変化はあるか
• 1年前と比べて、ファッションに関して影響を受ける人や情報に変化はあるか
• ショップなどからの情報の届き方によって情報に対する反応が変わるか

ファッションコマース利用動向調査　後編

マーケティングリサーチキャンプ｜2016年4月13日

• 直近1年以内にファッションアイテムを購入したか
• ブランドや品質デザインなどにこだわりをもってアイテムを選んでるか
• 直近1年以内に自身で購入したアイテム
• 直近1年以内にアイテムを購入した場所
• 日常生活のなかで予定外に新たなアイテムが欲しくなることはあるか
• ネットでアイテムを探す際、どんな情報を参考にすることが多いか
• アイテムを購入するか迷ったときに、購入への一押しになるものはあるか
• アイテム購入時に経験があることについてあてはまるもの
• 肌着や靴下類を購入する際の傾向についてあてはまるもの
• クレジットカードのポイントやマイルなどが通常よりも多く貯まる、提携サイトを知っているか
• アイテム購入時に、提携サイト経由で購入しようとする意欲は高いか

ネットショッピング実態調査　支払い/送料編

マーケティングリサーチキャンプ｜2016年4月20日

• ECサイトで利用したことがある支払い方法
• ECサイトで望む支払い方法を選べない場合、購入をやめるか
• 今後、ECサイトでの支払いで「電子マネー」を利用するつもりがあるか
• 「今後、ECサイトでの支払いで電子マネーを利用したい」と思った理由
• 「代金引換」の支払い方法を選んだ理由を選んでください。
• 配達員にどのような方法で支払ったか
• クレジットカードのポイントやマイルが、通常よりも多く貯まる提携サイトを知っているか
• クレジットカードのポイントやマイルが、通常よりも多く貯まる提携サイトから買い物をするか
• ECサイトで買い物をするとき送料を気にするか
• 年会費の支払いで送料無料などの特典が受けられるサービスを利用したいと思うか
• ECサイトの送料について思うことや、実際に経験があること

ネットショッピング実態調査　配送編

マーケティングリサーチキャンプ｜2016年5月11日

• 直近1年以内にECサイトで買い物をしことがあるか
• 直近1年以内に利用したことがあるECサイト
• 最も利用する機会が多いECサイトと、利用頻度が高い理由
• 店頭受取（コンビニや配送業者営業所、指定店舗などでの受け取り）をしたことがあるか
• 店頭受取にした理由
• 「楽天BOX」「はこぽす」など、注文した品物をロッカーで受け取れるサービスを知っているか
• 今後、受取専用ロッカーがどこに設置されていたら使ってみたいか
• 注文時に配達の日時指定をした場合、確実に受け取りができるように心がけているか
• 不在票が入っていたときどのように再配達の依頼をするか
• 再配達の依頼についてどのように思うか
• ECサイトで返品や交換の可否やその条件などを事前に確認してから購入するか
• 返品や交換の可否やその条件によって購入を取りやめたことはあるか

iOSとAndroidでのスマートフォン利用に関する調査

マーケティングリサーチキャンプ｜2016年5月26日

• 利用しているスマートフォンのタイプ
• 契約しているスマートフォンのキャリア
• 現在の機種を選んだ理由
• スマートフォンに搭載されているカメラの利用頻度
• スマートフォンの写真加工アプリの利用頻度
• インストールしているスマートフォンアプリの個数
• アプリをダウンロードする手法
• よくダウンロードするアプリのジャンル
• ショッピング系アプリで使う、1ヶ月あたりの平均的な金額
• プッシュ通知の利用動向
• 位置情報の利用動向
• SNSアプリの1日の平均的な利用動向

ECでの上手な買い方調査

マーケティングリサーチキャンプ｜2016年6月9日

• ECサイトを利用する際に使う端末
• ECサイトで購入する理由
• 直近1年以内に利用したECサイト
• ECサイトで商品を探すときに重視するポイント
• ECサイトで購入するときに工夫していること
• ECサイトで購入を取り止めたり、再考したりしたこと
• 気になる商品を後から探しやすくするために、工夫していること
• 気になる商品をショッピングカートに入れておく理由
• ショッピングカートに入れた商品を後日購入しているか
• ショッピングカートに入れた商品を後日購入した理由
• ショッピングカートに入れた商品のセール情報などをどのように知ったか

ファッションサービス利用動向調査

マーケティングリサーチキャンプ｜2016年8月9日

• ファッションや身だしなみについて、配慮していること
• ファッション関連サービスで、知っているもの
• ファッションの「月額制レンタルサービス」をどこで知ったか
• ファッションの「月額制レンタルサービス」を今後利用したか
• 「月額制レンタルサービス」で、どのようなファッションアイテムをレンタルしたいか
• 「買い物“代行”サービス」を利用したい理由
• 「買い物“同行”サービス」を利用したい理由
• 「コーディネイト提案サービス」を利用したい理由
• アドバイスしてくれる「専任のスタイリスト」は、同性と異性のどちらがいいか
• 一般男性やパートナーが、ファッションサービスを利用することをどう思うか

ECサイト選択基準の実態調査

マーケティングリサーチキャンプ｜2016年10月20日

• 直近1年間に、ECサイトで購入したファッションアイテム
• 直近1年間に、ECサイトで購入したファッションアイテムの最高価格帯
• 直近1年間に、ファッションアイテムを購入したECサイト
• ECサイトでファッションアイテムを購入する際、アクセスする端末
• ファッションに対する意識
• 流行アイテムの購入傾向
• ECサイトでファッションアイテムを選ぶ際に重視するポイント
• 今後もECサイトで購入したいファッションアイテム
• ECサイトで、ファッションアイテムを購入する理由
• ECサイトで、カートに入れたアイテムをいつ頃購入しているか
• ファッションアイテムの購入目的がなくても、ECサイトを見るか
• ECではなく、実店舗でファッションアイテムを購入することがあるか

商品購入までの比較に関する実態調査

マーケティングリサーチキャンプ｜2016年11月10日

• 商品を購入する際の比較検討の状況
• 納得して購入した商品に満足した際の行動に
• あまり比較せずに購入した商品に満足した際の行動
• 商品を購入する際の比較検討の状況

ECサイト接客サービスに対する消費者動向調査

マーケティングリサーチキャンプ｜2016年11月29日

• 直近1年間に、ECサイトで購入した頻度が高かった商品ジャンル
• 購入したい商品が決まっているときの行動
• ECサイトで「絞り込み」をして目的の商品を探した経験の有無
• ECサイトで「並べ替え（ソート）」をして、目的の商品を探した経験の有無
• ECサイトが表示した「関連商品」をチェックした後の行動
• ECサイトで「関連商品」をチェックした結果、商品の購入に影響を受けた経験の有無
• ECサイトで「洋服」や「靴」の購入時、後押しになったと思う情報
• ECサイトでカートに入れた商品をその場で購入しなかった経験の有無
• ECサイト利用時チャット形式で問い合わせできるサービスを利用した経験の有無
• ECサイトでの衝動買いの経験の有無
• ECサイトの料金後払いサービスを利用した経験の有無
• ECサイトに掲載されているレビューや口コミの内容が購入商品の決定及ぼす影響

モバイル＆ソーシャルメディア月次定点調査 2016年総集編【トレンドトピック版】

マーケティングリサーチキャンプ｜2017年2月1日

• 格安スマホの利用動向
• Facebook広告を見た後の行動
• Twitter広告を見た後の行動
• Instagram広告を見た後の行動
• Facebookのライブ動画の認知状況
• インターネットショッピングをする際にメインで利用する機器
• スマートフォンからインターネットショッピングをする際の方法
• CtoCコマースアプリの利用動向
• 主要なWebサービスを利用する際の方法（アプリメイン／Web）
• スマートフォンと連携する家具や家電の認知状況
• 位置情報アプリの利用動向

チャットボットに関する実態調査

マーケティングリサーチキャンプ｜2017年2月1日

• チャットボットの情報検索活用に対する将来の期待度合い
• チャットボットの情報検索活用に対する将来の浸透度合い
• チャットボットのEC活用に対する将来の期待度合い
• チャットボットのEC活用に対する将来の浸透度合い
• チャットボットのサポート業務への活用に対する将来の期待度合い
• チャットボットのサポート業務への活用に対する将来の浸透度合い
• チャットボットサービスとして利用したいアプリ

ECサイト消費者動向調査

マーケティングリサーチキャンプ｜2017年3月1日

• ECサイトを利用する際に使う端末
• ECサイトで利用したことがある支払い方法
• ECサイトで買い物をするとき、送料を気にしますか
• 「送料無料」などの特典が受けられる有償会員サービスを利用したいと思いますか
• ECサイトで購入を取りやめたり、再考したりしたことはありますか
• ECサイトの送料について思うことや、実際に経験があること
• 「店頭受取」をしたことがありますか
• 「楽天BOX」「はこぽす」など、注文した品物をロッカーで受け取れるサービスを知っていますか
• 今後、受取専用ロッカーがどこに設置されていたら使ってみたいと思いますか
• 注文時に、配達の日時指定をした場合、確実に受け取りができるように心がけていますか
• 再配達の依頼について、どのように思いますか
• ECサイトが発信するお知らせを、どのように受け取っていますか
• ECサイト利用時、チャット形式で問い合わせできるサービスを利用したことがありますか
• ECサイトで、カートに入れた商品をその場で購入しなかったことはありますか
• 気になる商品を後から探しやすくするために、工夫していることはありますか
• 気になる商品を「ショッピングカート」に入れておく理由
• 「ショッピングカート」に入れた商品を、後日購入していますか
• ECサイトで、「関連商品」をチェックした結果、商品の購入に影響を受けたことはありますか

ファッションコーディネートアプリに関する調査

MMD研究所｜2016年3月24日

• 利用したことがあるファッションコーディネートアプリ
• 現在も利用しているファッションコーディネートアプリ
• 各シーンでのファッションコーディネートアプリの利用
• ファッションコーディネートアプリを利用するタイミング
• ファッションコーディネートアプリを利用する頻度
• ファッションコーディネートアプリを利用している理由
• ファッションコーディネートアプリを利用した感想
• ファッションコーディネートアプリで閲覧した衣服の購入経験
• 購入した衣類の購入経路 ほか

2016年ネットショッピングに関する調査

MMD研究所｜2016年5月24日

• 6ヵ月以内のネットショッピング利用
• ネットショッピングをする時に最も使うデバイス
• スマートフォンでのネットショッピング利用頻度
• スマートフォンでよくネットショッピングをする時間帯
• スマートフォンでのネットショッピング１ヵ月平均利用額
• 6ヵ月以内に利用したネットショッピングサイト
• 6ヵ月以内にスマートフォンで購入した商品年代別TOP10
• 6ヵ月以内にスマートフォンで購入した商品年代別（数表）
• ネットショッピングで最も利用している支払方法
• ネットショッピングで最も利用している支払方法
• インターネットショッピングをする理由
• スマートフォンでネットショッピングをする時に注文する場所
• 各ショッピングサイトのレビュー
• 荷物を店頭やロッカーで受け取りが出来るサービスを利用経験
• 荷物を店頭やロッカーで受け取りが出来るサービスの受け取り方法
• Amazonプライムサービスの利用経験
• Amazonプライムサービスの有料会員登録率
• Amazonプライムサービスの利用している期間
• Amazonプライムサービスの有料会員になった理由
• Amazonプライムサービスの継続意向

2016年シニアのスマートフォン利用に関する調査

MMD研究所｜2016年6月21日

• シニアのスマートフォンのキャリア別内訳
• シニアのスマートフォンを購入した理由
• シニアが利用しているアプリのジャンル
• シニアが利用しているSNS
• シニアのSNS利用動向
• シニアがスマートフォンを購入する時に重視した項目
• シニアのスマートフォンへの満足度（数表）
• シニアのスマートフォンへの満足度（グラフ）
• シニアがスマートフォンを購入した場所
• シニアがスマートフォンを購入するにあたり参考にした情報
• シニアが利用したことがあるネットショッピングサイト
• シニアが2016年に入って購入したもの

2016年スマートフォンアプリコンテンツに関する定点調査

MMD研究所｜2016年12月15日

• 利用しているスマートフォン
• スマートフォン接触時間
• SNS/コミュニケーションサービス利用状況
• 現在利用しているSNS/コミュニケーションサービス（Facebook、Twitter、Instagram　2014年からの推移）
• 最も利用したアプリのジャンル
• 最も利用したアプリのジャンル（ゲーム、SNS、ニュース、天気、動画 2015年からの推移）
• ニュースアプリの利用率
• 利用しているニュースアプリ　ほか

オムニチャネルに関する調査

ネオマーケティング｜2016年12月9日

• 実店舗で購入したいと思うもの
• 利用したいと思う実店舗の要素・特徴
• また利用したいと思うECサイトの要素・特徴
• ECサイトに対する不満点　など

メディア・広告代理店

第66回 通販・通教売上高ランキング

通販新聞社｜2016年7月28日

• 通販・通教売上高ランキング
• 上位300社の合計売上高推移
• 商材ジャンル別売上高ランキング（総合通販）
• 商材ジャンル別売上高ランキング（家電）
• 商材ジャンル別売上高ランキング（家具）
• 商材ジャンル別売上高ランキング（日用品）
• 通販・通教売上高ランキング
• 過去5年間の上位300社および200社の売上高推移

インターネット通販売上高ランキング（２０１５年度調査）

日本流通産業新聞社｜2016年6月9日

• ネットショップ売上高ランキング

中国EC市場調査報告書2016

インプレス｜2016年11月8日

• 中国の税の種類と内容

インターネット通販 TOP200 調査報告書 2017

インプレス｜2016年12月20日

• 資料1.1.1 日本のBtoC-EC市場規模の推移
• 資料1.1.2 日本のBtoC-EC市場規模の内訳
• 資料1.13 日本のBtoC-EC市場規模の構成比率
• インターネット通販事業者TOP200売上高ランキング

動画生活者実態調査

博報堂｜2017年2月27日

• 過去３ヶ月間スマートフォンでの動画視聴経験
• ネット機器利用時間とネット動画視聴時間（性別、年代別）
• 利用動画サービス
• 視聴モーメント
• ネット動画を見るきっかけ
• ネット動画視聴後の行動

アジア14都市生活者のスマートフォンの保有とeコマースの利用

博報堂 Global HABIT｜2017年3月14日

• 2016年 都市別情報端末保有率
• スマートフォン保有率（2012年vs2016年）
• スマートフォン保有率＜2016年/年齢層別＞
• インターネットによく接する情報端末(全体)
• インターネットによく接する情報端末(15～34歳)
• インターネットによく接する情報端末(35～54歳)
• スマートフォンでよく利用するサービス/機能 (通話を除く)
• eコマース関連サービス利用率
• eコマース関連サービス利用情報端末

ベンダー企業

越境EC実践者の47％は「日本では売れない商品が売れる」、46％は「日本より高価格で売れる」と回答

イーベイ・ジャパン｜2016年4月5日

• 越境ECサイトへ出店したきっかけ
• 越境ECの主な出店国
• 越境EC出店をしてみたいか
• 越境EC出店に対する抵抗

インフォグラフィック「探し出せ！ 伝説の越境EC成功のカギ」

イーベイ・ジャパン｜2016年3月7日

• 日本と取引があった国と地域の数
• 商品が購入されている国TOP5
• 日本の商品の人気カテゴリーTOP10
• 取引が急増したアジア・中東諸国の国と地域

17の数字で振り返る 2016年自社EC（FutureShop2運営状況）

フューチャーショップ｜2017年3月9日

• 月・デバイス別購入状況（件数）
• 曜日・デバイス別購入状況（件数）
• 時間帯別購入状況（件数）
• 時間帯・デバイス別購入状況（件数）

2016年下半期クロスデバイス・コマースレポート

Criteo｜2017年2月28日

• 日本の小売業界のEC取引でモバイルが占める割合（デバイス別）
• 日本の小売業界のモバイルコマースにおけるデバイス別の平均購入額
• 日本の小売業界のEC取引でモバイルが占める割合（業種別）
• 日本におけるスマートフォンOS別取引シェア
• 日本におけるスマートフォンOS別平均購入額

スマートフォン向けおもてなし販促プラットフォーム「Flipdesk」経由での年間購買データ調査結果

FLIPDESK｜2016年6月2日

• 曜日別の売上と平均購買単価
• 平日と休日の時間帯ごとの売上
• 連休の1日あたり平均売上と平均購買単価

国内EC売上TOP500サイトにおける「カゴ落ちメール」の導入調査レポート～2016年夏～

ナビプラス｜2016年10月17日

• 普及状況（サイト数・普及率）
• 普及状況（年商規模別推移）
• 普及状況（業種別サイト数・普及率）
• 配信タイミング（離脱からのメール配信時間／1通目）
• メールの内容

メルマガ調査レポート 2016年版【EC売上ランキング上位50】

Cuenote（ユミルリンク）｜2016年12月22日

• 1日で何通のメルマガを送っているか
• サイト単位で、平均何通のメルマガを送っているか
• 何曜日に送られるメルマガが多いか
• 何時に送られるメルマガが多いか
• 平日と休日で、メルマガを送る時間が変わるか
• HTML／テキストメールのどちらで送っているか
• HTMLメールの利用状況　ほか

カゴ落ちメール調査レポート 2016年版 【EC売上ランキング100】

Cuenote（ユミルリンク）｜2017年2月16日

• カゴ落ちメールを送っているサイトの割合
• カゴ落ちメールを何回送っているか
• カゴに放置されてからどのタイミングで送るか
• HTML、テキスト形式のどちらで送るか
• 対象商品の情報を掲載しているか

通信販売事業関与者の実態調査2016

エルテックス｜2016年8月29日

• AI（人工知能）は、今後のECや通販のマーケティングに影響を与えるか
• ECのスマートフォンアプリ化が進むと考えるか
• スマートフォンへの対応状況
• EC/通販事業者の悩み事、困り事
• EC/通販事業の課題
• 顧客分析で利用している商品やサービス

第8回 通信販売調査レポート

エルテックス｜2016年12月22日

• 使用しているデバイス
• 通販で買い物をする際に利用したことがあるデバイス
• 利用したことがある通販チャネル
• 通信販売で購入する商品のジャンル
• 化粧品、健康食品・サプリメントを知ったきっかけ
• 化粧品、健康食品・サプリメントを知った後にとった行動　ほか

DMに関する調査（2016年度）

トッパン・フォームズ｜2017年2月9日

• 1週間に受け取るDMの数
• 開封するDMの数
• 1週間に受け取るメルマガの数
• 受け取るDMの種類
• どのような情報が盛り込まれていたら、どの程度「DMを読みたい」と感じるか
• 同封物が何点までなら読もうと思うか　ほか

DMに関する調査(不満編)

トッパン・フォームズ｜2017年3月13日

• 不満のあるダイレクトメールの内容
• 送り主の業界(大分類)
• ダイレクトメールの形態
• 訴求内容
• 活用状況
• 不満内容ランキング(テキストマイニング)
• 不満の具体的な内容(テキストマイニング)　ほか

※このコンテンツはWebサイト「ネットショップ担当者フォーラム」で公開されている記事のフィードに含まれているものです。
オリジナル記事：【保存版】EC・通販関連調査のデータ62選まとめ 2017年
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ファッションECがAIにいち早く着目する理由

AIを活用しているECサイトでは、ユーザーに対して適切なアイテムを紹介するといった商品提案が浸透しています。実店舗の店員による接客にも勝るとも劣らないほど顧客対応力は向上しているものの、レコメンデーションの精度は必ずしも「最適」とは言えません。

現時点でのAIの能力は限定的で、まだまだ改善の余地があるでしょう。しかしながら、ECにとって今後の可能性を見ると、AIは売り上げの拡大、顧客満足の向上などにとって有用なツールであることは疑う余地がありません。

AIの活用は顧客満足度の向上につながるとされている（画像は SENSYからキャプチャ）

ファッションECにおいては現在、人工知能の活用は返品率の低減に役立つと言われています。それはなぜでしょうか。現在、顕在化されているユーザーの課題解決法は、パーソナライズ化されたアイテム提案よりも、むしろ“的確なサイズ提案”にあると言えそうだからです。

ファッションECにおいて最も多い返品要因がサイズの問題。オンライン試着ソリューションの「Virtusize（バーチャサイズ）」（ユナイテッドアローズなどが導入しています）、最先端3D技術を用いた独自のフィッティングアルゴリズム開発によりネット上で靴の試着を可能にするサービス「Flickfit（フリックフィット）」などは、ファッションECにとって鬼門とも言えるサイズ問題を解決するべく生まれた画期的なサービスとして支持されています。

人工知能は、まだこうしたユーザーの課題を解決するところはまでは至っていないと言えるでしょう。ただ、AIは既存のオンライン試着サービスと親和性が高いのは事実です。人工知能単体よりも、人工知能+オンライン上の試着サービスによって、近い将来より簡単に適切なサイズ提案ができるようなサービスが生まれるはずです。

ファッションECで人工知能が活用されていけば、実店舗を持たないために生じる返品リスクは、どんどん軽減されることになるでしょう。

1. SENSYの利用価値は2つ

ファッションECで今、最も注目を集めているのが「SENSY（センシー）」です。カラフル・ボードが2014年にリリースしたファッション人工知能で、ユーザのファッションに対する好みや趣向を学習し、個々のユーザーに見合った商品やコーディネートを提案することができます。

SENSYについて（画像はSENSYからキャプチャ）

ECサイトでの利用方法は大きく分けて2つ。1つ目は「EC接客」で、2つ目は「パーソナライズDM」と呼ばれるものです。それぞれ解説していきましょう。

EC接客

「EC接客」は、簡単に言うと実店舗で行われている接客をWebで行うこと。ユーザーの年齢や性別、好み、サイズ、肌の色などに応じた接客を可能にします。「SENSY」による説明は次の通り。

一律に応対する機械でしかなかったECサイトを、お客様の好みや状況を把握して、お客様ごとに接客を変える人工知能搭載型ECに変革

（参考：http://sensy.jp/services/solution）

パーソナライズDM

「パーソナライズDM」は、集積した情報を基にユーザの好み・趣向を学習し、個々のユーザに合ったアイテムをピックアップし、オススメ商品を提案します。購入率の上昇が期待できます。

パーソナライズDMの例（画像はSENSYからキャプチャ）

ファッションECで利用が広がる人工知能

「SENSY」の公式サイトでは、全世界で2500以上のブランドが参加していると発表されています。2016年には、日本でいくつかの大手ファッションECが「SENSY」を導入。日本での利用企業が増えています。

2016年の7月には、ユーザーが購入したアイテムとEC上で販売されている商品をコーディネートできるサービス「SENSY CLOSET（センシー・クローゼット）」を開始しています。

SENSY CLOSET（画像はSENSYからキャプチャ）

自社サイトのほか、「SENSY」対応の他社サイトで購入したアイテムもコーディネートの対象として含めることができるのが特徴です。購入したアイテムやコーディネート情報を基にユーザーの好み・趣向を人工知能が学習し、個々のユーザーに対してパーソナライズしたコーディネートも提案します。大手ファッションECサイト「夢展望」がすでに導入を決めています。

AIでも最適な商品を提案できないケースもある

ECは自社商品を販売するのが役割であるため、人工知能の可能性を狭めてしまうことが考えられます。

たとえば、ユーザーが購入したアイテムとEC上で販売されている商品をコーディネートできるサービス「SENSY CLOSET（センシー・クローゼット）」は、他店で購入した洋服もクローゼットに追加できるという画期的な機能を備える一方、仮にユーザーにとって最適な商品を人工知能が他店で見つけたとしても、それを提案できないというジレンマを抱えます。

ファッションEC上では現在、ユーザーに対して商品提案を行うコンシェルジュサービスを提供する店舗も増えてきています。SENSYはチャットを通じて個々の感性を学習するパーソナルな人工知能を育成するプラットフォーム「sensy bot（センシー・ボット）」のβ版を11月にリリースしました。

現在は東京都内のレストランを案内する機能に特化していますが、こうしたサービスがファッションでも実用化されれば、そもそも「接客」という概念さえ不要になります。

※このコンテンツはWebサイト「ネットショップ担当者フォーラム」で公開されている記事のフィードに含まれているものです。
オリジナル記事：人工知能（AI）+ファッションECは買い物をどう変える？ | ファッションEC最前線
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石井啓一国土交通大臣（出典は首相官邸のHP）

石井啓一国土交通大臣が「ヤマト運輸のサービス見直し」「送料無料」に言及した。

3月21日に開かれた記者会見。石井大臣は記者団の「ヤマト運輸のサービス見直し」について問われ、国会でもさまざまな指摘が出ていることを明かした。

その指摘内容は、ヤマト運輸の宅急便を受け取る利用者などについて。多くの通販サイトで記載されている「送料無料」という表現に関し、「実際は送料は誰かが負担をして、最終的には料金の中に入っている。送料無料ではなく、送料は別、送料込みとか、そのような表現にした方がいいのではないかといった指摘もある」と明かした。

こうしたことを踏まえ、石井大臣は次のようにサービス利用者の意識改革を望んだ。

やはりサービスを高度化すればするほどコストがかかるんだという意識も利用者の方には持っていただければ幸いだと思います。

ヤマト運輸は「12時から14時」の配送時間帯指定を廃止するなど、宅急便のサービス内容を変更すると3月に発表。この「ヤマト運輸のサービス見直し」について、一般論と前置きした上で「宅配便の運賃やサービスのあり方については、事業者の方が利用者の負担等を考慮した上で、それぞれの経営戦略を踏まえて決定すべきものと考えているが、人手不足が深刻化する中で、宅配の配達の数が非常に増えてきている中で、働き方改革の一環としての取り組みだと受け止めている」。

国土交通省の対策にも触れ、厚生労働省や荷主などが参加する協議会（トラック輸送における取引環境・労働時間改善中央協議会）を47都道府県に設置していることを説明。「こうした場などを通じてトラック運送業者の取引条件とトラック運転手の労働環境の改善に向けた取り組みをしっかりと進めていきたいと考えている」とコメントした。

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オリジナル記事：ネット通販の利用者は「配送サービスにはコストがかかるという意識を」、国交相が言及
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ecbeingは3月28日、中堅大手向けECサイト構築パッケージ「ecbeing」で構築されたECサイトで、「Paidy（ペイティ）」が利用可能となるテンプレートの提供を開始した。

「Paidy」はメールアドレスと携帯番号だけでオンライン決済ができる決済サービス。SMSが受信できる携帯端末があれば誰でも利用でき、国内の幅広い年齢層が利用可能。特長は、

• 事前登録不要、メールアドレスと携帯番号だけのカンタン決済
• SMSによる二段階認証で、安全・安心
• 月に何回お買い物をしても翌月にまとめてお支払い
• コンビニや銀行でのお支払いが可能
• 分割払いが可能

「Paidy」を自社ECサイトで利用可能にするテンプレートの提供を開始することで、ECサイトでのクレジットカード利用に抵抗があるユーザーに対するコンバージョン率の向上と新規顧客の獲得をねらう。

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オリジナル記事：ecbeing、メアドと携帯番号で決済できる「Paidy」が利用可能になるテンプレートの提供を開始
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