第3回 : チャンネル戦略の型：D2C 先行 / 楽天先行 / 並走

— 商品とブランドの“強み”×P/L（採算）で、最短の勝ち筋を選ぶ —

はじめに：チャンネルは「思想」ではなく「設計」

どのチャンネルが“正しい”ではありません。商品とブランドの強み、採算構造（P/L）、日本の購買行動（モール文化・季節性）の三点で合う型を選ぶだけです。
本稿は、D2C（自社 EC）先行／楽天先行／並走の選び方を、具体数値と事例で示します。最後に90日実行計画とピボット基準（7ヶ月目）、そしてご相談のご案内も添えます。

重要：ここでの数値は“例”です。実際はカテゴリ・サイズ・温度帯・返品率・広告単価で大きくブレます。最終判断は専門家と P/L で確定させましょう。

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まず“強み”から選ぶ：どんな商品・ブランドがどの型に向くか

D2C 先行に向く強み

• 説明が必要（“なぜこれ？”を語る余白が大）
  例：機能系コスメ、テック雑貨、健康食品、学習・体験型商材
• ブランド物語／世界観で差がつく
  例：職人性・産地性・ストーリー性の高い D2C
• LTV/リピートが見込める（定期・詰替・アクセサリ連鎖）
• 粗利率が高い（60〜70%↑）、AOV が高い（7,000円↑）
• 差別化資産（独自素材／独占供給／意匠・商標）を持つ

楽天先行に向く強み

• モール内に既存需要が厚い（検索語×イベント）
  例：ギフト、日用消耗、季節家電、キッチン・収納、ファッション基礎アイテム
• “作法化”できる（主画像の型、タイトルの語順、カテゴリ最適）
• レビュー速度を上げやすい（同梱・使用感が短期で出る）
• AOV 中位（5,000円前後）でも送料効率が良い（薄く軽い）
• 価格弾力性が低い（“妥当価格”帯で量が出やすい）

並走（D2C＋楽天）の前提条件

• 人時が足りる（最低：週20–30hを確保し、週次3課題で運用）
• 在庫・価格の同期（二重在庫・自家カニバリを避ける仕組み）
• チャネル別 P/L が見える（TACOS/MER・ポイント原資を可視化）
• どちらかの“主戦”を決める（等配分は学習が薄まりがち）

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採算（P/L）で選ぶ：1件でいくら残るか→月に何件必要か

基本式（再掲）

• 貢献利益/件 (売上 × 粗利率) − {手数料 + 送料 + 梱包 + 広告CPA + 返品損 + ポイント原資 等}
• 雇用トリガー例：月45〜60万円の貢献利益（3ヶ月連続）

以下、実数例で体感してみます（四捨五入あり）。

例A：プレミアム基礎化粧品（高粗利・軽量）

• AOV 7,200円 / 粗利率 70%
• D2C：決済3.6%、送料350、梱包60、CPA 1,200、返品80
  → 貢献/件 ≒ 3,090円 → 必要件数 ≒ 146件/月（45万円）
• 楽天：手数料12%＋ポイント5%、送料350、梱包60、RPP 500、返品80
  → 貢献/件 ≒ 2,826円 → 必要件数 ≒ 159件/月

示唆：高粗利×軽量は D2C でも楽天でも雇用圏内。
ブランド構築や LTV を重視なら D2C 先行、立ち上げ速度を重視なら楽天先行も有力。

例B：中粗利の収納用品（やや重い）

• AOV 5,500円 / 粗利率 50%
• D2C：決済3.6%、送料700、梱包100、CPA1,200、返品80
  → 貢献/件 ≒ 472円 → 必要件数 ≒ 953件/月
• 楽天：手数料12%＋ポイント5%、送料700、梱包100、RPP 600、返品80
  → 貢献/件 ≒ 335円 → 必要件数 ≒ 1,343件/月

示唆：送料段差が重い商材は、単品だとどちらも厳しい。
セット化でAOV↑・厚み/サイズ最適化が必須。並走は学習コスト過多になりやすい。

例C：低粗利の消耗品（単品赤字→バンドル前提）

• AOV 3,980円 / 粗利率 35% / 送料300 / 梱包50
• D2C(CPA700) → 貢献/件 ≒ 150円 → 必要件数 ≒ 3,006件/月
• 楽天(RPP300、手数料12%＋P3%) → 貢献/件 ≒ 96円 → 必要件数 ≒ 4,688件/月

示唆：単品は不可。バンドルでAOV 5,980円、粗利率38%、送料350に調整すると
D2C：貢献/件 ≒ 787円 → 必要件数 ≒ 572件/月
楽天：貢献/件 ≒ 505円 → 必要件数 ≒ 890件/月
ここまで上げてやっと議論のテーブルに乗る。

許容 CPA（広告上限）の出し方

許容 CPA = (売上 × 粗利率) − {手数料 + 送料 + 梱包 + 返品損 + ポイント原資} − 目標貢献/件

• 例Bの条件で目標貢献/件=1,000円を残したい → 許容CPA ≒ 95円
  → 無理筋。AOV↑・送料↓・ポイント↓など“広告以外”のレバーを先に動かすべき。

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スコアリングで“今の最適”を選ぶ（簡易診断表）

各項目を1〜5で採点（高いほど該当）。合計点が最も高い型から着手。

評価軸	D2Cに+	楽天に+
説明必要度（教育コスト）	+2	0
モール内既存需要（検索/ランキング）	0	+2
粗利率（60%↑なら+）	+2	+1
送料効率（薄く軽い）	+1	+2
LTV/定期性	+2	+1
レビュー速度を作りやすい	+1	+2
ブランド世界観・物語性	+2	0
価格弾力性（安易に下げられない）	+1	+1
運用リソース（週25h確保）	+2	+1

• 合計が D2C 側に6点以上寄る → D2C 先行
• 楽天側に6点以上寄る → 楽天先行
• 伯仲 → “主戦＋従戦”の並走（どちらかに70%の人時と予算を寄せる）

迷ったら、在庫と広告の“学習速度”が速い方を先に。早く負けを認識できる場が善。

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戦略の具体：それぞれ90日プレイブック

D2C 先行（ブランド教育×CRM）

目的：CVR と AOV で許容 CPA を押し上げる。リピートで LTV 基盤を作る。
Week 1–2：主画像/比較表/FAQを “勝ち型”に（レビュー低評価語を反映）
Week 3–4：比較 LP・ストーリーLP／かご落ち・ウェルカムの自動化
Week 5–8：LINE 公式の基盤化（クイズ型／サンプル誘導／UGC 呼び込み）
Week 9–12：広告は検索×リターゲ軸に寄せ、Meta広義→検索回収で学習を守る

KPI：CVR 0.8→1.5→2.5%、AOV +500〜1,000円、リスト獲得単価の安定

リスク：短期露出が弱くレビュー速度が立ちにくい。
→ 対策：テスト在庫の小口楽天出店で需要確認→D2Cに知見還流もあり。

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楽天先行（既存需要×イベント×RPP）

目的：レビュー速度と実質価格でカテゴリ“面”を取る。
Week 1–2：カテゴリ選定→主画像の型・タイトル語順・属性を最適化
Week 3–4：RPP初期セット（絞り込みキーワード＋否定語）／Q&A・同梱カード設計
Week 5–8：イベント（マラソン／SALE）前後のポイント設計・入札前倒し
Week 9–12：レビュー返信の型を決め、低評価原因を画像・FAQに即反映

KPI：レビュー平均★4.2↑、週次レビュー増分↑、RPP CTR/CVR がカテゴリ中央値±20%以内、貢献/件 800〜1,500円

リスク：ポイント原資で P/L が薄くなる、イベント依存で粗利変動。
→ 対策：セット化で AOV↑、送料段差の最適化、ポイント控えめ運用を検討。

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並走（主戦7：従戦3）

目的：学習を途切れさせず知見相互移転。在庫と価格の整流化。
Week 1–2：主戦を明言（例：D2C 70%）、従戦は MVP 運用（SKU 絞り）
Week 3–4：在庫連携・価格パリティ・レビュー運用 SOPを作成
Week 5–8：従戦の勝ち型（主画像・語順・クーポン）を2–3回転/週で検証
Week 9–12：チャネル別P/Lを毎週可視化し、赤字チャネルはM7を待たず縮小

KPI：主戦の CVR/AOV/レビュー速度が伸び続けること。従戦は貢献/件 800円↑が目安。

リスク：人時が分散しやすい。
→ 対策：“今週の3課題”をチャネル横断で合計3つに固定。

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“季節性×チャネル”の噛み合わせ（日本特有の山に乗る）

• D2C：母の日/父の日/クリスマス等は特集LP＋バンドルで AOV↑。記事×比較表で検索意図を回収。
• 楽天：マラソン／スーパー SALE が“山”。ポイント設計と RPP 入札前倒しで露出を取りに行く。
• 並走：楽天の山でレビュー速度を稼ぎ、D2C に信頼（社会的証明）を移植。

失敗例：ピーク直前に欠品→レビュー速度低下→順位陥落。安全係数1.2–1.5で在庫を前倒し。

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7ヶ月目（M7）で“容赦なく選別”する基準

• Double-Down（倍掛け）
  • 貢献/件 ≥1,500円（2ヶ月）
  • レビュー速度↑ × ★4.2↑
  • 在庫回転 ≤60日、TACOS 15–18%で安定
• Shrink（縮小）
  • 貢献/件 <1,000円（3ヶ月）
  • TACOS >25%（2ヶ月）
  • 返品率が想定×2（2ヶ月）
• Stop（撤退）
  • 3MA 貢献利益マイナス（3ヶ月）
  • CPA > 粗利（4週間）
  • ★3.9未満が3ヶ月

決めたら翌週に反映。Stop は予算0、Shrink は半減、Double-Down は1.3–1.5倍。

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ケース別“最適の型”提案（例）

ケース1：高単価×高粗利×説明必要（機能性スキンケア）

• 推奨：D2C 先行（並走は M4 以降に少量）
• 根拠：教育コスト高／LTV 期待／世界観で差別化可能
• 実装：比較LP→UGC→LINE のナーチャリング。楽天は母の日/クリスマス前だけ小ロットで需要を測る。

ケース2：中価格×中粗利×薄軽×ギフト適性（グルメ／スイーツ／雑貨）

• 推奨：楽天先行
• 根拠：モール内検索需要・イベント合致／レビュー速度で面を取れる
• 実装：主画像の“型”、RPP 否定語、イベント前倒しのポイント設計。D2C はギフト特集 LP でAOV↑。

ケース3：低粗利×消耗品（単品だと赤）

• 推奨：D2C か楽天で“片翼集中”＋バンドル必須
• 根拠：AOV・送料効率がすべて。並走は学習と在庫が分散しやすい。
• 実装：2個/3個セット、定期、詰替。許容 CPAを引き上げてから広告拡大。

くり返しますが“例”です。最終は自社の P/L と在庫・広告運用力で決めます。

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今日のチェックリスト（5分）

• 自社 SKU の貢献/件をチャネル別に試算した
• 許容 CPA を計算し、広告だけでなく CVR/AOV/送料のレバーを確認した
• スコアリング表で“今の最適”を仮決めした
• 90日プレイブックを1つ選び、今週の3課題を決めた
• M7 の選別基準（Double-Down / Shrink / Stop）を文書化した

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まとめ：チャンネルは“合う方から”攻める。合わなければ7ヶ月目で切る

• D2C 先行：教育・世界観・LTV で“許容 CPA”を上げ、長期の厚みを作る。
• 楽天先行：既存需要・イベント×RPP で短期の速度を作る。
• 並走：主戦7：従戦3。学習を壊さず知見を相互移転。
• すべて P/L で判断。1件でいくら残るか→月に何件必要かが経営の言語です。

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最後に：必ず“わかる人”に数字を見てもらう

ここに示した数値は、実装の叩き台にすぎません。カテゴリ・原価・物流・広告単価で最適解は変わります。
最終判断は専門家と、自社の P/L を“桁まで”検証してから下してください。

ご相談ください：
弊社では、チャネル別 P/L の作成、許容 CPA の設計、楽天・D2C の90日プレイブックの策定までを並走支援しています。
「うちの条件だとどれが最短か？」を実データで一緒に決めましょう。