ECサイトでは、商品をカートに追加したユーザーが、購入手続きを完了せずに離脱するケースが少なくありません。カート放棄率が高い状態は、集客だけでなく、チェックアウト、配送、決済、回収施策を横断して検討すべき課題です。
自社ストアの分析画面で高い放棄率が続いている場合、まず業界・地域・デバイス別の基準と照らし合わせ、どの段階で離脱が起きているかを把握する必要があります。世界のショッピングカート放棄率は高い水準にあり、多くのECチームに共通する改善テーマとなっています。
SaaS と自動化の世界で長く仕事をしてきて、しかも自分自身が何度もカートを放棄してきた身として、この指標ひとつが収益にどれほど効いてくるかを、私は身をもって感じてきました。
この記事では、2026年のショッピングカート放棄率について、最新データ、トレンド、施策を25個の統計とともに整理してお届けします。EC のリーダー、マーケター、オペレーション担当が、自社の課題と優先順位を検討するための材料をまとめました。
なぜ放棄率が上がり続けているのか、とくに痛手を受けている業界はどこか、モバイルが市場をどう塗り替えているのか、そして Thunderbit のようなツールが、放棄に関する公開情報の収集や分析材料の整理にどう役立つのかを順に解説します。
まず主要な統計を確認し、その後に業界・デバイス・地域別の傾向と改善策を整理します。
一目でわかるショッピングカート放棄率：2026年の注目統計トップ10
まず、2026年のショッピングカート放棄率を把握するうえで重要な10項目を整理します。数値ごとに調査対象や集計期間が異なるため、単純な優劣ではなく、自社に近い条件のデータを参照することが重要です。
- 世界平均のショッピングカート放棄率は 70.22% です。Baymard が50件の調査をまとめた、2025年9月時点の値です。つまり、10件のうち7件以上のカートが放棄されている計算になります。
- 1,500以上のオンラインショップを対象にした調査では、2025年初頭の放棄率は 71.72% に達しました。
- Dynamic Yield によると、直近12か月の世界平均放棄率は 77.68% です。
- モバイルでは平均放棄率が 83.22% と非常に高く、デスクトップの 71.81% を大きく上回ります。
- ファッションと旅行の分野は放棄率がとくに高く、どちらも 84% を超えています。
- 高級品・ジュエリーの放棄率は 81.4% に達する一方、ペットケアは 52.8% と最も低い水準にとどまります。
- 世界の消費者の 81% は、希望する配送オプションが使えない場合にカートを放棄します（DHL）。
- 2026年にショッピングカート放棄によって失われると見込まれる世界の EC 売上は 2.35兆ドル 超です。100ドルの売上が成立するたびに、235ドル分が放棄カートとして取り残されている計算になります。
- 放棄カートメールの平均開封率は 50.5%、注文成立率は 3.33% です。
- 大規模 EC サイトの平均では、チェックアウト設計を最適化するだけで 35.26% のコンバージョン向上が見込めます。これは米国とEU全体で 2,600億ドル 分の回収可能な注文につながります。
これらの数値は、放棄率を一つの平均値だけで判断せず、デバイス、カテゴリ、地域、配送条件、チェックアウト設計に分けて見る必要があることを示しています。以降では、それぞれの要因と改善の優先順位を整理します。
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世界で高まるショッピングカート放棄率
複数の調査では、世界平均のショッピングカート放棄率は長らく70%前後で推移し、近年も高い水準が続いています。ただし、調査対象、地域、デバイス、集計方法によって数値には差があるため、時系列比較では同じデータソースを使うことが重要です。
- 2020年の世界平均は約 69.8% でした。
- 2024〜2025年には、調査の多くが一貫して 70% 超を示しており、Dynamic Yield のように 77% 近くまで届くデータセットもあります。
- 2026年の世界 EC 売上は 6.88兆ドル に達すると予測されており、市場規模の拡大に伴って放棄による潜在的な売上影響も大きくなります。
この上昇の背景には、複数の要因が重なっています。モバイルで商品を比較する行動の増加、配送や返品に対する期待の変化、入力しにくいチェックアウトなどです。EC市場が成熟するほど、利用者が求める購入体験の基準も高くなると考えられます。
地域別に見ると、アジア太平洋やラテンアメリカではさらに高い値を示すデータがあり、APAC では 80.05% に達しています。背景として、モバイル中心の購買行動や、地域ごとに異なる決済・物流環境が挙げられます。
EC企業にとって、カート放棄率はUXだけでなく収益にも関わる改善指標です。1ポイントの改善でも、取引規模に応じて売上への影響が生じるため、自社データで継続的に測定する必要があります。
商品カテゴリ別のショッピングカート放棄率
商品カテゴリによって、購入単価、検討期間、購入頻度が異なるため、カート放棄率にも差が生じます。主なカテゴリ別の値は次のとおりです。
| カテゴリ | 放棄率 |
|---|---|
| ファッション | 84.61% |
| 旅行 | 84.56% |
| 高級品・ジュエリー | 81.4% |
| ビューティー・パーソナルケア | 82.32% |
| 小売（一般） | 72.23% |
| ペットケア・獣医 | 52.8% |
| 食料品／医薬品 | 調査・カテゴリ定義により異なる（60%未満とするデータもある） |
旅行や高級品のように、比較検討に時間がかかりやすい高額商材では、意思決定期間や価格への感度が放棄率に影響すると考えられます。一方、食料品やペットケアのような必需品・反復購入のカテゴリでは、購入目的が明確なケースが多く、相対的に低い値を示すことがあります。
放棄率が高いカテゴリでは、業界平均だけを追うのではなく、信頼情報の提示、選択肢の分かりやすさ、決済・配送条件の整備を分けて検証することが重要です。
モバイル vs. デスクトップ：デバイス別のカート放棄率
本節で引用するデータでは、モバイルのカート放棄率は、デスクトップより10〜15ポイント高い値を示しています。デバイス別に課題を切り分ける際の基準として利用できます。
- モバイル: 83.22%（SaleCycle）、79.97%（Dynamic Yield）
- デスクトップ: 71.81%（SaleCycle）、67.56%（Dynamic Yield）
- タブレット: 70.89%
モバイルでは、小さな画面での入力、フォーム項目の多さ、片手操作に適していない導線などが離脱要因になり得ます。同時に、モバイル経由の取引比率も高まっており、2025年の米国ホリデーシーズンでは、オンライン取引の56.4% がスマートフォン経由でした。
そのため、モバイルチェックアウトは優先的に検証したい領域です。フォーム項目の削減、利用可能な簡易決済の整備、表示速度と操作性の見直しを行い、変更前後の完了率を同じ条件で比較すると効果を判断しやすくなります。
Thunderbit：EC関連の公開情報を収集し、分析材料を整える
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四半期レポートや一般的なベンチマークだけでは、自社の商品、競合、顧客の反応に関する変化を十分に把握できない場合があります。Thunderbit は、Web上の公開情報を表形式で収集し、自社データと照合するための材料を整える用途で利用できます。
Thunderbit の AIウェブスクレイパーでは、ECサイト、ユーザーレビュー、競合プラットフォームの公開ページから、必要な項目をコードを書かずに抽出できます。営業やオペレーションのチームでは、次のような用途が考えられます。
- 競合をモニタリングする: 主要ECサイトで公開されている放棄率、チェックアウトフロー、ユーザーフィードバックを抽出し、自社のパフォーマンスと突き合わせる。
- トレンドを追跡する: セール、新商品発売、UX変更の前後で公開ページの変化を定期スクレイプで記録し、自社で計測した放棄率の推移と照合する。
- 実行できるインサイトを抽出する: 取得可能なユーザーレビューやSNS投稿から、Thunderbit の AI で「配送が遅い」「チェックアウトが分かりにくい」「使いたい決済方法がない」といった意見を分類し、改善仮説の材料にする。
典型的なワークフローは次のとおりです。
- Thunderbit Chrome 拡張機能 を開きます。
- 対象サイトまたはレビューページに移動します。
- 「AIで項目を提案」をクリックし、抽出すべきデータ（「放棄理由」「デバイス種別」「タイムスタンプ」など）を Thunderbit に提案させます。
- 「スクレイプ」を押し、取得結果を検証したうえで、Google Sheets、Excel、Notion、Airtable など利用中のプラン・設定で対応する出力先へ書き出します。
私はこれまで、複数の競合を対象に、関連する公開情報を毎日収集して変化を追っているチームを見てきました。こうした運用は、価格、表示内容、顧客の反応を継続的に記録したい場合に役立ちます。Thunderbit はサイトごとのレイアウト差への対応を支援する設計ですが、ページ構造が大きく変わった場合は、抽出項目と結果を見直す必要があります。
第三者サイトを対象にする場合は、利用規約、著作権、個人情報の取り扱い、アクセス頻度を踏まえて取得範囲を決めます。競合サイトから実際のカート放棄率を直接取得できるとは限らないため、公開情報と自社の分析データは区別して扱うことが重要です。
Thunderbit で EC 分析をさらに強化する方法は、Thunderbit Blog または Thunderbit YouTube Channel でご覧いただけます。
ショッピングフェスとプロモーションがカート放棄率に与える影響
大型セールでは購入意欲が高まる一方、比較検討や一時的なカート追加も増えるため、放棄率が下がるとは限りません。ブラックフライデー、独身の日、サイバーマンデーなどでは、業界によって 85〜90% に届くデータもあります。米国では2025年11月1日から12月31日までに、消費者がオンラインで使った金額は 2,578億ドル にのぼり、前年比6.8%増でした。サイバーウィークだけでも 442億ドル を超えています。取引量が大きい期間は、放棄率を数ポイント改善した場合の売上影響も大きくなります。
買い物客は複数の商品やサイトを比較し、最終決定の前に商品をカートへ入れることがあります。そのため、セール期間は集客施策だけでなく、離脱理由の把握と回収施策を同時に設計する必要があります。
検討できる施策：
- 期間限定割引: フラッシュセールやカウントダウンタイマーは、購入期限を明確にする手段になります。ただし、頻繁な割引は「待てば安くなる」という行動を促す可能性があるため、対象と期間を限定します。
- 送料無料: 81%の買い物客 は、希望する配送オプションがないと放棄します。送料無料や柔軟な配送条件は、追加費用や受取方法への不安を減らす選択肢になります。
- 離脱意図ポップアップ: Shopify によれば、ピークイベント時のカート放棄ポップアップの平均コンバージョン率は 17.12% です。自社では表示頻度や対象ユーザーを分けて効果を測定します。
- カート回収メール／SMS: 放棄後1時間、24時間、72時間で自動リマインドを送ると、回収率が 最大30% 上がります。送信タイミングや同意要件は、利用するチャネルと顧客層に合わせて設計します。
フェス期間は、獲得と回収を同じ計測計画の中で扱うことが重要です。自社の分析基盤で放棄率を追い、Thunderbit は競合の公開ページや顧客レビューの変化を記録する用途に分けると、各ツールの役割が明確になります。
地域別のショッピングカート放棄率ベンチマーク
カート放棄率は、地域ごとのデバイス利用、決済手段、配送環境によっても差が生じます。地域別の数値は次のとおりです。
| 地域 | 放棄率 |
|---|---|
| アジア太平洋 | 80.05% |
| EMEA | 79.21% |
| 南北アメリカ | 73.4% |
| ラテンアメリカ | 83.43%（Statista, 2024） |
地域差を読み解く際の観点
- APAC とラテンアメリカでは、モバイル中心の購買行動や、地域固有の決済・配送環境が放棄率に影響している可能性があります。
- ヨーロッパでは、90%の買い物客 が、配送の柔軟性が足りないことを理由にカートを放棄した経験を持ちます。
- 北米では、物流や決済手段の選択肢が放棄率に影響すると考えられますが、サイトや顧客層ごとの差も考慮する必要があります。
比較の基準: 世界平均は全体傾向を把握する参考値として使い、実際の改善目標は自社の地域、業界、デバイス構成に近いベンチマークと比較して設定します。
ショッピングカート放棄率を押し上げる主な要因
カート放棄率を改善するには、まず離脱理由を段階別に把握する必要があります。データが示す主な理由は以下のとおりです（「ただ見ていただけ」は除いています）。
| 放棄理由 | 買い物客の割合 |
|---|---|
| 追加費用（送料・税金・手数料） | 39% |
| 配送が遅すぎた | 21% |
| カード情報をサイトに預けるのが不安だった | 19% |
| アカウント作成を強制された | 19% |
| チェックアウトが長すぎる／複雑 | 18% |
| 返品ポリシーに満足できなかった | 15% |
| 合計金額が見えない／計算できない | 14% |
| 支払い方法が十分でなかった | 10% |
優先して検討できる改善策：
- 送料、税金、手数料を含む費用を、購入手続きの早い段階で分かるようにする。
- 配送日、配送方法、返品条件を比較しやすく表示する。
- ゲスト購入を用意し、アカウント作成が必要な場合は理由とタイミングを見直す。
- チェックアウトのフォーム要素を整理する。Baymard によると、米国の平均的なチェックアウトには 23.48個のフォーム要素 がありますが、理想的なフローは12個程度まで絞り込める。
- 対象市場で利用される決済手段に対応し、プライバシーポリシーとデータの扱いを分かりやすく示す。
改善項目は一度にすべて変更せず、離脱が多い段階から優先順位を付け、変更前後の完了率を比較します。
ショッピングカート放棄後の主な回収施策
放棄カートの回収施策は、チャネルごとの到達率、反応率、注文成立率を分けて評価する必要があります。主なベンチマークは次のとおりです。
- 放棄カートメール: Klaviyo の2024年ベンチマークレポート（143,000以上のフローを分析）によると、平均開封率は 50.5%、クリック率は 6.25%、注文成立率は 3.33% です。上位10%のブランドでは、注文成立率 7.69%、受信者1人あたり28.89ドルの売上を達成しています。
- 段階的リマインド: 放棄後1時間、24時間、72時間でメール／SMSを送ると、回収率が 最大30% 上がります。
- サイト内ポップアップ: カート放棄ポップアップの平均コンバージョン率は 17.12% です。
- ワンクリック決済: チェックアウト時の入力負担を減らす施策（Apple Pay、Google Pay など）は、とくにモバイルで検討できます。利用できる決済手段と顧客層に合わせて導入効果を測定します。
- パーソナライズされたリターゲティング広告: 動的商品広告は、閲覧・カート追加した商品を再提示する手段です。新規獲得広告との費用差は、対象者、配信面、計測条件をそろえて比較します。
運用上のポイント：
- 回収メッセージは、利用可能な顧客情報と同意範囲に応じてパーソナライズする。
- インセンティブを使う場合は、「待てばクーポンが出る」という行動を促していないか検証する。
- カートへ戻るまでの操作を減らし、可能な範囲で再ログインや再入力の負担を抑える。
施策ごとに注文成立率だけでなく、割引原資、配信費用、配信停止率も記録すると、継続可否を判断しやすくなります。
収益インパクト：カート放棄による潜在売上への影響
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2026年の世界 EC 売上は 6.88兆ドル に届くと見込まれており、カート放棄は潜在売上に大きく影響します。
- 100ドルの売上が成立するたびに、約 235ドル が放棄カートとして取り残されます。
- つまり、毎年 2.35兆ドル 超の潜在売上が、放棄によって失われている計算です。
- Baymard の試算では、チェックアウト設計を最適化するだけで、米国とEUで 2,600億ドル を取り戻せる可能性があります。
- 実際の回収施策（放棄カートメールなど）は、旅行業界のような分野で 4%超の売上増 を生むこともあります。
自社での収益影響は、セッション数、カート追加数、平均注文額、現在の完了率を使って試算します。改善率だけを強調するのではなく、施策費用、割引原資、運用工数を差し引いてROIを判断することが重要です。
重要なポイント：2026年のショッピングカート放棄率統計が自社に意味すること
これらのデータを実務に活かすには、平均値をそのまま目標にするのではなく、自社の離脱段階と改善余地を特定してから施策の順序を決めます。2026年のECチームが検討したい項目は次のとおりです。
- 自社基準で比べる: 自社の放棄率を同じ計測条件で時系列比較し、業界・地域・デバイス構成が近いベンチマークと照合する。
- チェックアウト最適化を優先する: 追加費用、フォーム項目、ゲスト購入、配送条件のうち、離脱への影響が大きい箇所から検証する。
- モバイルUXに投資する: モバイルの放棄率が高い場合は、入力負担、表示速度、決済方法を優先課題として見直す。
- 自動化を活かす: Thunderbit のようなツールで競合の公開情報や顧客レビューの変化を収集し、自社の分析データと組み合わせて回収キャンペーンの設計に活かす。
- 配送と返品をコンバージョン要因として扱う: 配送方法、到着予定、費用、返品条件を分かりやすく示し、変更前後の完了率を比較する。
- サステナビリティとAIの影響を顧客層別に見る: 一部の調査では、買い物客の3人に1人がサステナビリティへの懸念で離脱するとされていますが、対象地域や調査条件によって影響は異なる。AI搭載機能の普及度も業界や用途ごとに評価する。
優先順位は、まず離脱理由を特定し、次に影響の大きいチェックアウトやモバイルの課題を改善し、その結果を記録する順で設計します。ツールは情報収集と分析を支援しますが、施策の選択は自社の顧客行動と収益指標に基づいて行います。
さらに読む・参考資料
本文で使用したベンチマークと、ECデータ収集に関する関連資料を以下にまとめます。資料ごとに公開時点と集計条件が異なるため、自社との比較では対象地域、カテゴリ、デバイス、調査期間をそろえて参照してください。
- Baymard Institute: カート放棄率ベンチマーク
- DHL E-commerce Trends Report 2025
- Dynamic Yield: カート放棄率ベンチマーク
- SaleCycle: 2023年eコマース統計レポート
- Klaviyo: 放棄カートのベンチマーク
- Shopify: 世界のeコマース売上予測
- Thunderbit Blog: eコマースデータのインサイト
- AIを使ってWebサイトのデータをExcelに取り込む方法
- AIを使ってあらゆるウェブサイトをスクレイプする方法（取得範囲は対象サイトの仕様、アクセス条件、利用規約によって異なります）
- データスクレイピングとは？2026年に実践する方法
- 私が実際に使っている6つのウェブスクレイピングツール：正直な比較（2026年版）
よくある質問
1. 2026年の平均的なショッピングカート放棄率は？
世界平均は 70.22% で、 77% ほどの高い数値を示すデータセットもあります。調査対象と集計方法が異なるため、自社との比較では同じ地域、デバイス、カテゴリに近い値を使います。
2. なぜ買い物客は最もよくカートを放棄するのですか？
主な理由は、追加費用（送料・税金・手数料）、配送の遅さ、アカウント作成の強制、複雑なチェックアウト、サイトや決済方法への不信感です（Baymard）。自社では離脱段階と顧客の声を組み合わせて原因を絞り込みます。
3. ストアのカート放棄率を下げるにはどうすればいいですか？
まず追加費用、配送条件、フォーム項目、ゲスト購入、モバイル操作性を点検し、影響が大きい箇所から変更します。放棄カートメールやポップアップなどの回収施策は、チェックアウト自体の課題と分けて効果を測定します。
4. Thunderbit はショッピングカート放棄分析にどう役立ちますか？
Thunderbit は、ECサイトの公開ページやユーザーレビューから必要な項目を表形式で収集し、競合の表示内容や顧客の反応を整理する用途で利用できます。実際の放棄率は自社の分析データで計測し、公開情報と組み合わせて傾向を比較します。取得できる範囲や自動化条件は、対象ページ、設定、利用プランによって異なります。
5. ショッピングカート放棄の金銭的影響はどれくらいですか？
世界全体では、毎年 2.35兆ドル 超の潜在売上が放棄カートによって失われています。自社への影響は、カート追加数、平均注文額、現在の完了率を使って試算し、施策費用を含めて評価します。
実際にデータ収集へ進む場合は、対象ページを1つ選び、Thunderbit のAIウェブスクレイパー で必要な項目を抽出して、結果と出力形式が用途に合うかを確かめるところから始められます。EC データの活用例は、Thunderbit Blog でも紹介しています。
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