開封率はカゴ落ちメールの1.4倍。
離脱ユーザーの後押しに成功。

導入の背景

売上が上がる施策をスピーディーに増やしたかった

A社では、ファッショングッズを店舗とECサイトで販売している会社です。
ECサイトのリニューアルで使いやすさを向上させることはできましたが、取り扱い商品が多いために、お客様が自分ごのみの商品を見つけづらい、という課題が依然として残っていました。
そこで、お客様が自分ごのみの商品を上手く見つけられるように、サイト内検索・レコメンドエンジンなどのツールを探していました。

導入の効果

お客様の行動履歴に連動した施策で売上が上がった

A社が扱うファッショングッズは、種類やバリエーションが非常に多く、個人の好みが購買に影響します。
お客様は自分ごのみの商品を見つけるため、たくさんの商品を見て比較をしていました。しかしながら一方で、お客様がサイトで商品を見れば見るほど悩んでしまったり、自分ごのみの商品を上手く見つけられない、という課題があると仮説を立てました。

そこで、お客様が自分ごのみの商品を上手く見つけられるように、サイト上でのレコメンドパターンをABテストしたり、サイトでの行動履歴に応じてフォローメールを送るといった施策を提案しました。
結果、通常の一斉配信メールに加えて、メール経由での訪問・売上が増加しました。

今後期待する事

お客様ごのみの商品レコメンドをさらに細かく

現在は行動履歴に連動した施策を行っていますが、お客様の好みに合わせるには、性別や年代も考慮していくほうが精度が上がります。手作業でやると非常に大変なので後回しになりがちですが、MAを使うと自動化できるので、もっと細かい施策をどんどん自動化して増やすことに期待頂いています。