楽天クーポン設定に毎回30分かけていませんか？販促が「承認するだけ」になる方法

楽天のクーポンを1本設定するのに、対象商品を選んで、割引率を決めて、期間を設定して、発行してから効果を確認する——気づけば30分、下手をすると1時間近くかかっていた、という経験はないでしょうか。しかも、その30分をかけて出したクーポンが、本当に売上に貢献しているかどうかは、感覚でしか判断できていないことが多いと思います。今日は、この「地味に時間を食う」販促作業についてお話ししていきます。

この記事では、クーポン設定にかかる負担の正体、なぜ効果測定が曖昧になりがちなのか、そして販促を「データから組んで承認するだけ」にする、という新しい発想について整理していきます。

楽天のクーポン設定、実は地味に時間がかかる作業

楽天でクーポンを1本発行するには、対象商品の選定、割引率や上限額の設定、発行期間の設定、そして楽天側の細かい条件（開始日の制約や、価格帯によっては発行できない場合があることなど）を確認しながら進める必要があります。担当者が一人で複数店舗、あるいは複数モールを見ている場合、この作業だけで週に何時間も取られてしまうことも珍しくありません。

楽天の広告運用と同じように、クーポンやポイント施策も「知っていればすぐ終わる作業」ではなく、慣れるまでに時間がかかる領域です。しかも広告と違って、クーポンは季節やイベントに合わせて頻繁に組み替える必要があるため、負担が継続的にかかり続けます。

楽天スーパーSALEやお買い物マラソンのようなモール全体のイベントに合わせて、毎回クーポンを組み直しているお店も多いと思います。イベントの頻度を考えると、この作業は年間を通じて何十回と発生することになります。1回あたりの時間はそれほど長くなくても、積み重なると担当者の時間をかなり圧迫している作業だと感じています。

しかも、この作業は「誰でもできる単純作業」というわけではありません。過去にどんなクーポンが効果的だったか、どの商品を対象にすべきかを判断するには、ある程度の経験と、日々のデータの積み重ねが必要になります。担当者が変わるたびに、この判断のノウハウがリセットされてしまうお店も少なくないと思います。

なぜクーポン設定にこんなに時間がかかるのか

対象商品を選ぶのに悩む

「今回はどの商品を対象にするか」を決めるだけでも、在庫状況、利益率、直近の売れ行きを確認しながら判断する必要があります。感覚で選んでしまうと、実は在庫が少ない商品を対象にしてしまい、早々に品切れになる、といった失敗も起こりがちです。

楽天側の制約条件が細かい

楽天のクーポンは、開始日に関する制約や、価格帯によって設定できる条件が変わるなど、細かいルールがいくつもあります。慣れていないと、設定を進めている途中でエラーになり、条件を調べ直すところからやり直す、ということも起こります。

効果測定の手間

クーポンを発行した後、それがどれくらい売上に貢献したかを確認するには、発行前後の売上やアクセス数を比較する作業が必要です。多くの場合、この振り返りは後回しになり、「なんとなく効いた気がする」で終わってしまっているのではないでしょうか。

こうして分解してみると、発行作業そのものよりも、効果測定にかけるべき時間の方が実は大きいことが分かります。にもかかわらず、多くのお店で効果測定は「省略されがちな作業」になっているというのが実情だと思います。

「本当に効いているか」分からない問題

私たちがこれまで見てきた中で意外と多かったのが、「毎月同じようなクーポンを出し続けているが、それが本当に必要かどうか誰も検証していない」というケースです。惰性で続けている販促は、コストだけがかかって効果が薄いことも少なくありません。逆に、もっと効果が出せるはずのタイミングを逃してしまっているケースもあります。

効果測定を継続的に行うには、毎回の発行内容と、その前後の数字を記録し続ける必要があります。これを手作業で続けるのは、正直かなりの負担です。担当者が忙しい時期には真っ先に省略されてしまい、気づけば半年分の振り返りが手つかずのまま溜まっている、というお店も見てきました。

効果測定をしないまま販促を続けることの一番のリスクは、効いていない施策に気づけないまま、同じコストを払い続けてしまうことです。ポイント原資やクーポンの割引分は、積み重なると決して小さくない金額になります。効果が薄い施策を続けるより、効果が高い施策に絞り込む方が、同じコストでも結果が変わってきます。

楽天の販促は「勘」に頼りがちな理由

お店によって「5と0のつく日に強い」「給料日後に強い」など、売れやすいタイミングの傾向は異なります。この傾向を正しく把握するには、過去の実績データを地道に振り返る必要がありますが、日々の業務に追われていると、こうした振り返りの時間を確保するのは難しいものです。結果として、「なんとなくこの日が良さそう」という勘に頼った判断になりがちです。

勘に頼ること自体が悪いわけではありません。長年その店を見てきた担当者の感覚は、それ自体が貴重なデータの蓄積とも言えます。ただ、実測データに基づいた判断と、勘に頼った判断では、当たる確率に差が出てくると私たちは考えています。特に、担当者が変わったばかりのお店や、複数の担当者が交代で見ているお店では、この「勘」が引き継がれず、毎回手探りで判断することになりがちです。

また、勘に頼った判断は、忙しい時期ほど精度が落ちるという特徴もあります。繁忙期は目の前の対応に追われて、じっくり傾向を振り返る余裕がなくなるからです。本来、繁忙期こそ正確な判断が必要な場面のはずなのに、逆に判断の質が落ちてしまう——というのは、多くのお店で起きている現象だと感じています。

データから組んで、承認するだけにする、という発想

こうした負担を整理していくと、「対象商品の選定」「条件設定」「効果測定」という一連の作業のうち、機械的に処理できる部分と、人の判断が必要な部分を切り分けられることが分かります。対象商品の選定や条件の組み立ては、過去のデータから機械的に候補を出すことができますし、効果測定も自動で記録すれば、振り返りの手間は大きく減らせます。人に残すべきは、最終的に「この案を実行するかどうか」の判断だけです。

対象商品の選定を例に考えてみます。在庫が潤沢で、利益率もある程度確保できていて、直近のアクセス数も一定ある商品——という条件を満たす商品を毎回手作業で探すのは大変ですが、これは機械的に絞り込める条件です。人が最後に見るべきは、絞り込まれた候補の中から「今回はこれで進める」と判断する部分だけになります。

実際の仕組み

私たちが開発しているEC運用アシスタント「BEE」では、お店の実データから、クーポン・ポイント・セールの案を自動で組み立てます。「5と0のつく日がこの店では強い」といった傾向も、憶測ではなく実測して案に反映する仕組みにしています。

楽天の場合、案を承認すると、そのままクーポンの発行や設定まで進みます。押した直後であれば取り消しも可能です。管理画面を開いて、対象商品を選んで、条件を入力して——という一連の作業自体をなくすことを狙った設計です。開始日の制約など、楽天側の細かい条件についても、通信する前に自動でチェックする仕組みにしています。

例えば楽天のクーポンには「開始日は今日から30日以内でなければならない」という制約があります。こうした制約を知らずに案を作ってしまうと、いざ発行しようとした段階でエラーになり、そこから作り直すことになります。私たちはこうした制約を実際に検証した上で仕組みに組み込んでいるので、遠いイベントに向けて的外れな案を作ってしまう、といったことを防げます。

ポイント変倍という選択肢も

クーポンだけでなく、商品ごとのポイント変倍も、承認から設定まで自動で進む対象にしています。ポイント変倍は開始時刻に制約があったり、対象が店舗全体ではなく商品単位になるなど、クーポンとはまた違った細かいルールがあるのですが、そうした条件も踏まえた上で案を組む形にしています。

ポイント変倍はクーポンに比べて見落とされがちな施策だと感じています。割引のように価格を直接下げるわけではないので抵抗感が少なく、それでいて購買のきっかけになりやすい施策です。クーポンと組み合わせて使うか、単独で使うかも、過去のデータから判断できるようにしています。

自動化に対する不安との向き合い方

「承認したら勝手にお金が動くのでは」という不安を持たれる方も多いと思います。この点については、動くものと動かないものを画面上で必ず区別するようにしています。クーポンやポイント設定のように取り消しが効くものは承認後すぐに実行し、セールの価格変更のように取り消しが効きにくいものは、承認を記録した上で実行画面へご案内するだけにとどめています。割引率や期間などの条件も、画面を書き換えて任意の値を実行できないよう、提案時点の内容だけを使う設計にしています。

資格情報が登録されていないお店（お試し用のサンプル環境など）では、そもそも発行を試みない設計にもしています。誤って実店舗のデータではないところに向けて発行される、といった事故が起きないようにするためです。発行が失敗した場合も、楽天側から返ってきたエラーの内容をそのまま案内画面に表示するので、原因が分からないまま困ることは少ないはずです。

よくいただく疑問

値引き率の上限などは指定できますか？

できます。「値引きは10%まで」といったお店ごとの決めごとを伝えておくと、以降の提案がその条件を守った内容になります。

発行したクーポンを取り消したくなったら？

発行直後であれば、画面から取り消しの操作ができます。発行が失敗した場合も、楽天側のエラー内容をそのまま案内画面に表示するので、原因が分からず困ることは少ないと思います。

Yahoo!やAmazonのクーポンにも対応していますか？

現状、承認から発行まで自動で進むのは楽天とShopifyです。Amazon・Yahoo!についても、承認を記録して実行画面へご案内するところまでは対応しています。それぞれのモールが用意している実行の口（APIの有無）によって、対応できる範囲が変わってくるのが実情です。

まとめ：販促は「組む」から「選ぶ」へ

クーポンやポイント施策は、EC運用の中でも特に地味に時間を取られる作業です。この部分を「毎回ゼロから組む」のではなく、「データから出てきた案を選ぶ」形に変えるだけで、担当者の時間はかなり空くはずです。空いた時間を、商品ページの改善や新しい施策の検討など、より創造的な作業に使っていただければと考えています。

私たち自身、代行として複数店舗の販促を組んできた中で、この作業の負担の大きさを一番実感してきました。だからこそ、ここを最初に自動化の対象にしたいと考えたんです。販促のたびに「今回はどうしようか」と一から考える必要がなくなれば、担当者の方はもっと他の判断に時間を使えるようになるはずです。

「毎回のクーポン設定に時間がかかっている」と感じている方は、一度BEEのデモ画面で実際の案の出方を見ていただくのがおすすめです。実際にどんな根拠で、どんな案が出てくるのかを見ていただいた方が、言葉で説明するよりずっと具体的にイメージしていただけると思います。

現在はベータ版として、創業メンバー価格でお試しいただける形にしています。私たち自身が日々の運用の中で実際に使ってきた仕組みなので、まずはデモで動きを確認していただくところから始めていただければと思います。