マーケットプレイスのコンバージョンファネル

著者: Brian Tr · 更新日: 2026年10月7日

オンラインストアのファネルは1つです。訪問者が訪れ、商品を見て、カートに入れ、支払うか、支払わないかのどちらかです。マーケットプレイスにはそのファネルがあり、さらにその下で2つ目のファネルが動いています。購入者が買いたいものが、買われることに同意しなければならないからです。宿泊にはイエスと言うホストが必要です。配車には承諾するドライバーが必要です。求人には返信する雇用主が必要です。相手側がノーと言う、あるいは何も言わない段階はすべて、ファネルが漏れる場所であり、運営者が直接コントロールできるものではありません。

この記事では、二面ファネルの各段階、それぞれの段階に属する指標、供給側を独立したファネルとして追跡すべき理由、そして離脱が通常どこから生まれるかを整理します。これは参照ガイドであり、ベンチマーク表ではありません。例として示す割合には「例示」と明記しています。数字を引用する場合は、提出書類、論文、または確認済みの公開調査に基づいています。

マーケットプレイスのファネルの各段階

名前はカテゴリーによって変わりますが、ほとんどのマーケットプレイスは、購入者を次の7つの段階に通します。

1. 訪問。 購入者が、検索エンジン、アプリ、紹介、直接アクセスのいずれかで到着します。
2. 検索。 購入者が求めるものを入力します。場所、日付、スキル、商品などです。
3. 掲載物の閲覧。 購入者が結果を1つ以上開きます。
4. 問い合わせまたはリクエスト。 購入者が質問したり、予約リクエストを送ったり、購入をクリックしたりします。
5. 承諾またはマッチ。 供給者が承諾する、返信する、または割り当てられます。即時購入型のマーケットプレイスでは、この段階は自動です。
6. 取引。 支払いが確定し、予約、注文、または採用が成立します。
7. リピート。 購入者が戻ってきて、再び取引します。

すべてのマーケットプレイスで、すべての段階が見える形のステップになっているわけではありません。クラシファイドサイトの商品は、購入をクリックした人が手に入れるので、承諾の段階を省くことがあります。配車アプリは、検索、閲覧、リクエストを1つの画面にまとめています。それでも段階は論理的には存在し、ユーザーから見えない段階こそ、最も多くが失われる場所であることが少なくありません。

先に進む前に、マーケットプレイスが通常のストアとどう違うかの全体像を知りたい場合は、マーケットプレイスとECストアの違いをご覧ください。

マーケットプレイスにファネルが2つある理由

ストアは自前の在庫を持っています。商品の在庫があり、購入者が支払えば、販売が成立します。マーケットプレイスは在庫を持たないため、購入者のファネルが完結するのは、同じタイミングで2つ目のファネル、つまり供給者のファネルも完結したときだけです。

購入者のファネルは、訪問から取引までです。出品者のファネルには独自の段階があります。供給者が登録し、掲載を完成させ、表示され、リクエストを受け取り、応答し、履行します。2つが交わる点が5番目の段階である承諾です。購入者の意向が供給者の判断に左右されるのは、ここです。

Airbnbの初期のデータは、これがいかに現実的かを示しています。2013年から2014年のAirbnbの内部データを調べ、MITがホストする論文にまとめたAndrey Fradkinは、サンプルとなった米国の大都市1つで、予約に関する検索者の最初の問い合わせの36%、全問い合わせの42%がホストに断られていたことを突き止めました。一般的なホテルのウェブサイトでは、検索者が断られることはまったくないと彼は指摘しています。これは、片面のストアには相当するものがない、出品者側のファネルの段階です。

この拒否は、無作為なノイズでもありませんでした。Fradkinは拒否の理由を分類しており、約15%は古い空室情報（その日程では最終的に掲載が利用不可とマークされていた）、約8%は混雑（別のゲストが先に予約していた）、残りはホストの目から見た検索者や旅行の内容によるものでした。この3つの原因のうち2つは、購入者の問題ではなく、供給情報の問題です。

しかも、コストは積み重なります。同じ論文では、最初の問い合わせを断られた検索者は、その市場で最終的に掲載物を予約する確率が51%低くなりました。範囲には注意してください。これは1つのプラットフォーム、1つの都市、1つの期間のものであり、予約リクエスト型の予約が断られた場合を測定したものです。明確な例示であって、普遍的な定数ではありません。新しい即時購入型の設計は、この段階をなくす目的も一部にあり、これについては即時予約と予約リクエストの比較で扱っています。

出品者のファネルは、そもそも購入者が最初にどれだけ良い供給を目にするかも決めます。供給者が審査され、情報が揃い、応答が早いかどうかは供給の質の問題であり、マーケットプレイスの供給の質で扱っています。

各段階の指標

各段階にはコンバージョン率があります。ある段階にいる人のうち、次の段階に進んだ人の割合です。便利な習慣は、指標をそれがつなぐ2つの段階で名づけることです。そうすれば、「コンバージョン」が何を指すのかで誰も議論しなくて済みます。

フィルレートはマーケットプレイスに固有の指標です。ストアには存在しません。自社で在庫を持つ商品の注文を、ストアが履行できないことはないからです。マーケットプレイスにとっては、2つ目のファネル全体を要約する指標です。

ベンチャーキャピタルのAndreessen Horowitzは、2020年2月にJeff Jordan、Li Jin、D'Arcy Coolican、Andrew Chenが公開したマーケットプレイス企業のための13の指標の記事で、同じ考え方に名前をつけています。最初の指標を「マッチ率」（利用率や成功率とも呼ばれる）と呼び、2つのサイドがどれだけうまく互いを見つけられるかを表すとしています。また、関連する指標として「ゼロ」、つまりマッチングの不成立についても触れ、配車アプリを例に、アプリを開いてもライドを一度もリクエストしないユーザーの割合を挙げています。そのリストにあるもう一つの指標が、供給と需要が互いを見つけるまでの時間を意味する、マッチングまでの時間です。この3つ、マッチ率、ゼロ、マッチングまでの時間が、ファネルの中盤の実務上の核心です。この記事は普遍的な目標値を示しておらず、私たちも示しません。適切な数字はカテゴリーによって変わるからです。

提出書類が数えるもの

上場企業が報告するのは量の指標であり、段階ごとのファネルではありません。それでも、その定義を見れば、各事業が何を完了した取引とみなしているか、つまりファネルの底がわかります。

• Airbnbは、宿泊の予約泊数と体験・サービスの予約席数の合計から、その期間のキャンセルと変更を差し引いたものを、「予約泊数と予約席数（Nights and Seats Booked）」として定義し、報告しています。総予約額（Gross Booking Value）は、ホストの収入、サービス料、清掃料、税金を含む予約の金額で、こちらもキャンセルを差し引いたものです。
• Uberは、トリップ数と総予約額（Gross Bookings）を報告しています。トリップ数は、その期間に完了した消費者向けモビリティのライドとデリバリーの注文の数、総予約額は、モビリティのライド、デリバリーの注文、フレイトの収益について、該当する税金、通行料、手数料を含む金額の合計と定義しています。
• Etsyは、総商品売上額（GMS）とアクティブバイヤーを報告しています。同社の10-Kによると、アクティブバイヤーとは、過去12か月間に少なくとも1回購入した購入者のことで、GMSは送料を除き、返金を差し引いた、販売された商品の金額です。

何が数えられているかに注目してください。完了した取引で、キャンセルを差し引いたものです。承諾されなかったリクエストや、キャンセルされた予約は、取引としては現れません。これが、ファネルの5番目と6番目の段階の、提出書類レベルでの姿です。

例示のファネル

予約リクエスト型のマーケットプレイスが、どのようになり得るかを示します。数字は計算の流れを示すために作った架空のものであり、特定の企業のものではありません。

10,000件の訪問のうち、189件が取引になり、全体では1.89%です。ここで、承諾率を70%から80%に引き上げたとします。取引は189件から216件に増え、約14%の増加となり、訪問者は1人も増えていません。これを、検索から閲覧への移行率を60%から68%に引き上げる場合と比べてみましょう。取引は約214件、およそ13%増となりますが、検索結果の表示内容を変える必要があります。

教訓は数字ではありません。供給者がコントロールする段階が中盤にあり、そこでの1ポイントの改善は、上流の1ポイントと同じ価値があり、トラフィックを買い足すよりも低コストで済むことが多いということです。ファネルの上流側については、マーケットプレイスの購入者獲得をご覧ください。

片面のファネルとの違い

標準的なECのファネルは、一者、つまり購入者の意思決定をたどる経路です。運営者は、カタログ、価格、ページ、チェックアウトをコントロールします。離脱が起きたら、画面の運営者側で対処できます。

マーケットプレイスは、4つの点で異なります。

1. 2人目の意思決定者。 供給者は承諾、保留、辞退ができます。承諾率は、ECにはないファネルの段階です。
2. 変動する在庫。 購入者に見えるものは、その時点で誰が掲載していて利用可能かによって決まります。同じ検索でも、ある週は豊富なページが返り、次の週は薄いページになることがあります。
3. コントロールできない品質。 掲載写真、説明、応答の速さは、何千もの供給者から生まれます。運営者は、基準とランキングを通じてしか影響を及ぼせません。
4. 2組のコンバージョン率。 購入者のコンバージョンと供給者のコンバージョンの両方が必要で、一方を改善するともう一方を損なうことがあります。Fradkinは、承諾されやすい掲載物を優遇するランキングアルゴリズムは、ゲストを選べることに価値を置くホストから需要を移してしまうと指摘しており、購入者の成果を改善する代わりに、一部の出品者に犠牲を強いることになります。

Fradkinはさらに、最初の違いが購入者の行動を変えることも見出しました。彼のデータでは、検索者の中央値が目にしたのは、ある検索で通常表示される1,000件超の掲載物のうち、わずか4.2%でした。問い合わせを送るまでに閲覧に費やした時間の中央値は58分でした。比較として、2013年のウェブパネルを使い、ホテルサイトで予約する人の時間を34分と推定しています。選択肢が多く、好みが人によって違い、空き状況が不確かなときには、検索に時間がかかります。これは多くのマーケットプレイスに当てはまります。

離脱はどこから生まれるのか

離脱は4つの原因に集約されます。それらはファネルの段階とゆるやかに対応しており、同じ対策で複数に対処できることはまれです。

薄い検索結果（検索から閲覧）。 検索が返す選択肢が少ない、あるいは的外れだと、購入者はクリックする前に離れます。密度とカテゴリーの深さがこれを左右し、検索が意図をどれだけうまく解釈するかも影響します。EtsyのFY2025の10-Kは、購入者の意図と掲載物の属性をよりよく理解し、関連性とコンバージョンを高めるために、同社が検索とレコメンデーションのシステムの再設計に着手したと述べています。検索の質がコンバージョンを動かすと、上場企業が述べているわけです。供給の集中という側面についてはマーケットプレイスの密度を、ランキングと関連性については、関連記事のマーケットプレイスの検索とマッチングをお読みください。

信頼（閲覧から問い合わせ、問い合わせから取引）。 購入者は掲載物を気に入っても、供給者を確認できないために、決断しないことがあります。信頼のための施策は、摩擦も生みます。Airbnbの10-Kは、本人確認情報の要求や不正が疑われる掲載の削除といった同社のトラスト＆セーフティ施策が、プラットフォームの摩擦を増やす可能性があり、ホストとゲストの活動を減らしかねないと述べています。つまり、トレードオフは双方向に存在します。確認が少なすぎると不信感でコンバージョンを失い、多すぎると手間でコンバージョンを失います。

価格（閲覧から問い合わせ、承諾から取引）。 購入者は、合計金額が予想より高いと離脱します。チェックアウトの調査を追跡しているBaymard Instituteは、50件の調査にわたるカート放棄率の平均が文書化されたもので70.22%だと報告しており、「見ていただけ」を除いた主な離脱理由の筆頭は、追加費用（送料、税金、手数料）が高すぎるとした40%です。Baymardのデータはマーケットプレイスに限らず、オンラインショッピングのカート全般に関するものです。そのため、価格の想定外という問題について最も近い公開データとして扱い、マーケットプレイスのベンチマークとは考えないでください。マーケットプレイスでは、表示価格にサービス料や清掃料が上乗せされることが多く、価格の見せ方が重要なのはそのためです。詳しくは価格発見をご覧ください。

応答時間（問い合わせから承諾）。 リクエストが待たされる1時間ごとに、購入者は別の相手と話しているかもしれません。Fradkinのデータは、問い合わせの失敗のコストが、失われた1件のリクエストにとどまらないことを示しています。最初の拒否の後に最終的な予約が51%減るのは、多くの検索者が再び試みないことを示唆しています。前述のa16zのリストにあるマッチングまでの時間は、ここで注視すべき指標です。プラットフォームは出品者に代わって答えることはできませんが、期待値を設定し、応答率を表示し、場合によっては承諾を自動化できます。

Baymardはまた、離脱理由として、配送の遅さ（20%）、カード情報への不信（19%）、アカウント作成の強制（18%）、チェックアウトの長さ（17%）、サイトのエラー（17%）も挙げています。これらは、どのファネルにも当てはまる、チェックアウト段階の問題です。

リピートの段階

最後の段階は、狭い意味でのコンバージョンではないため、飛ばされやすい段階です。しかしマーケットプレイスでは、ファネルが毎回新しいトラフィックを必要とするのか、それとも自力で満たされるのかを決めます。Etsyの10-Kによると、アクティブバイヤーの購入回数は2025年に平均で約3回で、購入者基盤のおよそ半分は1回だけ購入し、残りの半分は約5日にわたって購入していました。1回きりの購入者とリピーターのこの分かれ方は、リピートの段階を一文で表しています。

リピート行動は、最初の段階にも影響を返します。戻ってくる購入者は、検索エンジンの段階を飛ばします。また、最初の取引が良いマッチングだったなら、供給側にも利点があります。獲得費用を払わずにリピート顧客を得られるからです。

ファネルの実践的な使い方

次の手順は構造から導かれるもので、データではなく推論です。

1. 両方のファネルを描く。 購入者の段階と供給者の段階を並べて書き、2つが交わる段階に印をつけます。
2. 各率を、つなぐ段階で名づける。 「コンバージョン」だけでは曖昧です。
3. 小さなセグメントに分ける。 平均した率は、弱い市場やカテゴリーを覆い隠します。都市、カテゴリー、供給者のコホート別に結果を分解してください。
4. 労力に対して損失が最も大きい箇所を探す。 供給者がコントロールする中盤の段階は、上流のボリュームよりも改善が安上がりなことがよくあります。
5. 「見ていただけ」と、修正可能な損失を切り分ける。 Baymardは、米国のオンラインショッパーの42%が、見ていただけ、または購入の準備ができていなかったためにカートを放棄したことがあると報告しています。離脱の一部は欠陥ではありません。
6. 変更後は両サイドを見守る。 供給者の収入を減らすような購入者コンバージョンの改善は、のちに供給を減らすおそれがあります。

購入者がページに到達した後に当てはまる一般的なコンバージョン率の手法については、コンバージョン率最適化をご覧ください。

重要なポイント：マーケットプレイスのコンバージョンファネル

• Fradkinによる2013年から2014年のAirbnbのデータの調査では、米国の大都市1つで、最初の問い合わせの36%、全問い合わせの42%がホストに断られ、最初の問い合わせを断られた検索者は、その市場で最終的に予約する確率が51%低くなりました。
• 同じ論文で、著者のモデルによれば、空き状況の追跡とフィルタリングをなくすと、問い合わせが承諾される検索が68%減り、拒否が140%増えるとされています。
• Andreessen Horowitzのマーケットプレイス企業のための13の指標（2020年2月）は、マッチ率、「ゼロ」、マッチングまでの時間を、マーケットプレイスの中核指標に挙げています。
• AirbnbのFY2025の10-Kは、予約泊数と予約席数（Nights and Seats Booked）をキャンセルと変更を差し引いた予約泊数と予約席数と定義し、トラスト＆セーフティ施策がプラットフォームの摩擦を増やす可能性があると述べています。
• UberのFY2025の10-Kは、トリップ数を完了した消費者向けモビリティのライドとデリバリーの注文と定義しているため、完了しなかったリクエストは数えられません。
• EtsyのFY2025の10-Kは、アクティブバイヤーを過去12か月間に少なくとも1回購入した人と定義し、2025年のアクティブバイヤーの購入回数は平均で約3回だったと報告しています。
• Baymard Instituteは、50件の調査にわたるカート放棄率の平均が70.22%で、最も多く挙げられた理由は追加費用の40%だと報告しています。

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