大手ECモールと呼ばれるAmazonや楽天。誰もが知っているサービスですが、近年Shopifyに移行する事業者が増えています。2020年に入って新型コロナウィルスの影響でShopify加入の勢いは増しました。
なぜそのような事が起きているのでしょうか?本日はAmazonと楽天、Shopifyの違いから、その謎を紐解いていきたいと思います。
「Shopifyってなんでそんなに人気が出ているの?」
「Amazonや楽天やShopify。たくさんのECサイト作成サービスがあって、どれを利用すればいいかわからない」
こんな疑問やお悩みが解決できるような内容になっていますよ。
Amazonや楽天はShopifyに比べ販売手数料が高いです。
Amazonなら月額4900円に販売手数料が1個あたり8%~15%かかります。
楽天市場の場合は一番安いプランでも19500円の月額プラン料金と月間売上の3.5%~7%の販売手数料がかかります。
しかしShopifyでかかる手数料は、月額$29~のプラン料金とクレジット決済を利用した時の手数料が3.4%です。
手数料の差は一目瞭然です。Shopifyなら出店手数料を他と比べだいぶ安く抑えることができるのです。
Amazonや楽天はモール型ECなのでそこに集まる店舗数も膨大です。
Amazonなら国内だけで約18万店舗。楽天は約5万店舗が出店しています。
ライバルが多く、商品数も膨大です。星の数だけある商品の中から各店舗は売れるために価格勝負に陥ってしまいます。
モール型ECサイトに集まるお客も価格を重視する人が多いので、価格が安い店舗が売れるのです。
また、膨大な数の商品から検索のトップに出してもらうようにするためには広告費やオプション利用料を支払う必要があります。
そのため、Amazonや楽天で売れる店舗になるには価格競争に勝てる購買力や商品力、検索で上位を得るための資金力が必要なのです。
しかし、Shopifyならそのような競争に巻き込まれる事なく、独自のサイトで販売する事になるので、集客力こそ劣りますが、自社で適正な値段を設定し販売することが出来ます。
カスタマイズ性が高いのがShopifyの魅力ですが、Amazonや楽天のようなモール型ECサイトはそうはいきません。
そこのプラットフォームの様式にしたがったデザインやレイアウトで出品する形になってしまうのです。
一方、Shopifyは自社ECサイトを作成するプラットフォームなので、好きなデザイン、レイアウトでオリジナルの自社ECサイトを作成する事ができ、決済方法や注文画面、多言語対応など様々なカスタマイズの選択肢もあります。
自社のカラーを出してEC販売を行う事が出来るのがShopifyです。
Amazonや楽天の利用者なら分かると思いますが、そこで買った商品は覚えていてもどの会社、どの店舗が販売した商品か覚えていますか?
ほとんどの方が販売元の店舗名まで記憶にないと思います。
Amazonや楽天では膨大の数の検索結果からより価格が安く口コミが高い商品を選ぶ事がメインの消費者行動であり、良いお店を探すためではありません。
そのため商品は売れても、企業名や企業イメージ、独自の商品やサービスなどを売る事が出来ません。
モール型ECサイトで出店を続ける限り永久的に価格競争を続ける事になるのです。
今まではAmazonや楽天の集客力が魅力でした。
いくら競争が激しいと言えども、何もSEO知識もない無名の会社がECサイトを作成し販売するよりもお客の目に留まる可能性があります。
その為、今まではAmazonや楽天に頼り出店する店舗が多かったのです。
しかし、最近ではInstagramやTiktokなどのSNSを活用し独自で集客する店舗が増えてきています。ShopifyでもこうしたSNSとの連携が充実しています。
また、最近の若者の傾向として、Googleなどの検索エンジンで探すよりも、InstagramなどのSNSで気になる商品を見つける事が主流になってきています。
ターゲットによっては、SNSでブランディングし、拡散することで、SEO対策を行うよりも簡単に集客する事ができるのです。
Amazonや楽天市場のようなモール型ECサイトは圧倒的な知名度と出店数による集客力が魅力です。
しかし、最近ではブランディングをしっかりし、独自のサービスや商品を販売しようとする個性と主体性を持った企業や店舗が増えて来ています。その為、そのような店舗がモール型ECサイトではなく、より自由な自社ECサイトを選ぶようになって来たのでしょう。
どちらが良いかは一概には言えません。どちらにもメリット、デメリットがあるので自社の目的と目標に合ったECサイトを選ぶと良いでしょう。
DEHAソリューションズは、shopifyの公式パートナーとして、構築サービスを提供しています。
オフショア開発だからこそ、相場より安い価格でより質の高いサイトを構築できます。shopify構築を考えている方は、無料で見積もりをお出しすることができるため、こちらからお問い合わせください。
生成AIの急速な普及を背景に、世界各国で企業のAI活用が加速しています。 その中でもベトナムは、政府による積極的なAI政策やデジタル化の推進、海外企業による投資拡大を追い風に、東南アジア有数の成長市場として注目を集めています。 この記事では、最新の市場規模や市場シェア、成長を支える要因、主要企業の動向をもとに、2034年に向けたベトナム企業AI市場の将来性と日本企業に広がるビジネスチャンスについて詳しく解説します。 AI市場に興味がある方 ベトナムのIT市場に興味がある方 社内のIT人材が不足している方 これらに当てはまる方におすすめの記事となっています。これを読めばベトナム企業のAI市場規模がわかるのはもちろん将来の予測もわかりますよ。 (more…)
近年、システム開発で代表的な手法として長年利用されてきたのが「ウォーターフォール開発」と「アジャイル開発」を組み合わせた「ハイブリッド開発」が新たな選択肢として注目されています。 この記事ではそんな「ハイブリッド開発」について、どう言った特徴があるのかや、企業価値を最大化するためにはどのような視点で開発戦略を選択すべきかについて見ていきます。 アジャイル開発に興味がある方 DX化を進めたい方 社内のIT人材が不足している方 これらに当てはまる方におすすめの記事となっています。これを読めば「ウォーターフォール開発」と「アジャイル開発」のそれぞれの特徴と、それを掛け合わせた「ハイブリッド開発」の特徴が丸わかりですよ。 アジャイル開発の特徴とメリット アジャイル開発とは、「素早い」「俊敏な」という意味を持つ言葉の通り、変化に柔軟に対応しながらシステムを開発する手法です。 従来のウォーターフォール開発では、要件定義、設計、開発、テスト、リリースという工程を順番に進め、最後に完成したシステムを利用者へ提供します。 一方、アジャイル開発では短期間の開発サイクル(スプリント)を繰り返します。一般的には1〜4週間程度の期間で、優先度の高い機能を開発し、動作する状態で提供します。 その後、利用者から意見をもらい、次の開発に反映します。 この流れを繰り返すことで、利用者の本当のニーズに近いシステムを作りやすくなります。 例えばECサイトの決済機能を開発する場合、最初からすべての決済方法を実装するのではなく、まずクレジットカード決済だけを提供し、その後電子マネーやQR決済などを追加していくことが可能です。 この方法では、早い段階でサービスを市場へ投入でき、利用状況を確認しながら改善できます。 アジャイル開発の主なメリットは以下の通りです。…
企業の基幹システムの多くは、10年、20年、あるいは30年以上にわたって運用され続けています。 しかし近年、こうしたレガシーシステムを取り巻く環境は大きく変化しています。 近年、注目されているのが「7Rフレームワーク」です。 7Rフレームワークは既存システムをクラウド環境へ移行する際に採用される代表的な意思決定モデルであり、システムごとに最適な移行戦略を選択するための考え方です。 この記事ではそんな7Rフレームワークについて、特徴を紹介していきます。 7Rフレームワークに興味がある方 生成AIを活用したい方 社内のIT人材が不足している方 これらに当てはまる方におすすめの記事となっています。これを読めば7Rフレームワークの特徴がわかるのはもちろん、AI時代での7Rフレームワークについて丸わかりですよ。 (more…)
オフショア開発は従来の「量」の補完から、しかし、生成AIの急速な進化によってその前提が大きく変わろうとしています。 今後は「どれだけ高い生産性を実現できるか」が重要です。 この記事ではそのようなオフショア開発のあり方の変化について見ていきます。 オフショア開発に興味がある方 社内のIT人材が不足している方 AIを使った開発に興味がある方 これらに当てはまる方におすすめの記事となっています。これを読めばオフショア開発の変化についてわかるのはもちろん、AI Nativeについても丸わかりですよ。 (more…)
近年、日本のIT業界では「2030年に最大79万人のIT人材が不足する」という予測が繰り返し語られています。 この数字は、日本社会のDX推進や企業のシステム開発を支える人材の不足を警告する象徴的な指標として広く認知されています。 しかし、2022年末以降の生成AIの急速な発展により、この予測の前提条件は大きく変化しています。 かつては人間が手作業で行っていたプログラミング、設計書作成、テストケース生成、ドキュメント作成、データ分析などの業務が、AIによって大幅に自動化され始めているためです。 その結果、「79万人不足」という予測を単純に受け入れるのではなく、「どのような人材が不足し、どのような人材の需要が減少するのか」という質的な観点から再検討する必要が生じています。 この記事では、生成AI時代におけるIT人材不足の構造変化を分析し、2030年に向けて求められる人材像について考察をしていきます。 生成AI時代が気になる方 IT業界の方 社内のIT人材が不足している方 これらに当てはまる方におすすめの記事となっています。これを読めば「2030年79万人IT人材不足」問題について、新しい見解とその対策がわかりますよ。 (more…)
長年運用されてきた基幹システムは、企業活動を支える重要な存在である一方で、技術的負債の蓄積、保守人材不足、クラウド対応の遅れ、ブラックボックス化など、さまざまな問題を引き起こしています。 従来のマイグレーションでは、既存システムの解析からコード変換、データ移行、テスト、カットオーバーまで、多くの工程を人手に依存していました。 こうした背景の中、注目を集めているのが「AIレガシーマイグレーション」です。 この記事ではAIレガシーマイグレーションについて、どんな特徴があるのかやその強みに着目をしていきたいと思います。 AIレガシーマイグレーションが気になる方 製造業の方 DXをすすめたい企業の方 これらに当てはまる方におすすめの記事となっています。これを読めばAIレガシーマイグレーションがどう言ったものかがわかるのはもちろん、DEHAのAIレガシーマイグレーションについてもわかりますよ。 (more…)