商品のレコメンデーション（推奨）でCLVをアップする　Shopify

 

顧客は、商品のレコメンデーション：推奨を提供するEC:eコマースサイトに戻る可能性が高いと言われています。
一方、顧客は、 Web サイトのコンテンツがパーソナライゼーションされていないことに不満を感じているかもしれません。

パーソナライズされた、正確で関連性の高いレコメンド：推奨事項の重要性を完全に理解するために、まず、マーケティング・セールス担当者と顧客の間の実際のやり取りから、原則を見てみましょう。

商品のレコメンデーション：推奨とは

顧客とブランドの間に「絆」を築くという点では、実店舗には明らかなメリット優位性があります。
スタッフは、生きた会話を通じて顧客の興味、意図、ニーズを知ることができます。スタッフは消費者と実際のつながりを築き、そのやり取りからレコメンド：推奨事項を作成してコミュニケーションすることができます。

D2C/DTC　E コマース商品レコメンデーションエンジンは、オンラインショッピングの過程を通じて顧客とこのようなやり取りを行う機会を小売・オムニチャネル企業に提供します。

Eコマース ストア、サイトのホームページ、Eメール キャンペーン、トランザクションメールなど、オーディエンス：視聴者とブランドとのデジタル タッチポイントを利用して、商品に関連した提案を提供して、顧客に追加購入を促すことができます

商品レコメンデーションエンジンの役割

レコメンデーションの主なメリット、カスタマー ジャーニー全体で商品レコメンデーションを活用できる場所、およびレコメンデーションが Eコマースのパーソナライゼーションで勝利するための鍵である理由について説明していきます。

商品レコメンデーションエンジンとは

Eコマース商品レコメンデーションエンジンは、ルールに基づいてオンライン ストアの商品とコンテンツ、オファーをフィルタリングして並べ替えます。
このプロセスでは、閲覧数、売上、さらにはレビューなどの商品に関するデータや、顧客行動データなどを使用して、最も人気のある商品をさまざまな方法で提示します。

これらの結果の表示は、ホームページやカテゴリ ページに表示される商品の順序と同じくらい簡単です 。

• よく購入する商品
• ベストセラー商品
• 過去の購入商品

など、買い物をするときに表示されるさまざまな商品を思い浮かべてください。
これらを使用して、カスタマージャーニーのあらゆる段階で購入者に影響を与えることができます。

よく一緒に購入されるウィジェットはある商品のクエリ後に表示されるということです。

顧客が最も閲覧したカテゴリ、商品：SKUよりアトリビュ―ション、購入履歴などのユーザー固有のデータを使用すると、Eコマースレコメンドエンジンが顧客にとって最も関連性の高いレコメンデーション：推奨事項を見つけることができます。自然言語処理や機械学習アルゴリズムなど、これらのエンジンの背後にある AI は、次のような顧客エクスペリエンスの無数の側面を強化することができます。

• ホームページ、商品ページ、またはカート ページ
• カテゴリページ
• パーソナライズされたソーシャル広告またはディスプレイ広告
• トランザクションメール（購入後のメール）
• Eメール・DM・LINEマーケティングキャンペーン
• 検索結果内の特別オファー

 

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EC 商品画像・商品サイズなどを充実させて　売上を増やし、返品を減らす 8 つの購入体験

EC/eコマースでの返品の一般的な理由が説明されています。それには次のポイントが含まれています：

1. サイズの問題：顧客の期待と実際の商品のフィット感が合わない場合、返品の原因となります。
2. 商品の品質に関する懸念：商品が期待通りの品質でない場合、返品される可能性があります。
3. 間違った商品が出荷された：注文と異なる商品が届いた場合、返品が必要になることがあります。
4. 満たされない期待：商品が写真や説明と異なる場合、または期待と異なる場合、返品の理由になります。
5. 配送の遅延：商品が遅れて到着すると、返品の可能性が高まります。

さらに、返品を削減し売上を拡大するための施策が提案されており、商品ページの最適化、写真の使用、正確な商品タイトルの作成、詳細な商品説明の提供、サイズガイドの提供、顧客の写真とレビューの活用、そして顧客の懸念に対処することが強調されています。データ駆動の意思決定と顧客フィードバックの活用が重要です。

EC/eコマース事業者はこれらのポイントを考慮して、返品を減少させ、顧客体験を向上させる方法を検討することが重要です。

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商品のレコメンデーションのメリット

関連する商品を提供することは、顧客と Eコマース小売業者の両方にとって有利なシナリオです。ビジネスで Eコマース商品レコメンドエンジンを利用すると、次のような主なメリットが得られます。

• 良いユーザーエクスペリエンス：UX
  顧客が探している商品を見つけられるようにすることは、すべてのオンライン ストアにとって最優先事項である必要があります。商品のレコメンド：推奨事項は、購入エクスペリエンスをパーソナライズして商品のナビゲーションを容易にするのに役立ちます。
  
  
• 顧客エンゲージメント
  顧客との関係は信頼の上に築かれます。視聴者は、あなたのビジネスが自分たちを理解していると感じたいと考えており、適切な商品をレコメンド：推奨することは、ブランドロイヤルティを育み、より多くのサイト訪問を促し、顧客満足度の向上につながります。
  
  
• 収益の増加
  商品を閲覧して購入する価値のある機会を顧客に提供すればするほど、販売数は向上します。商品のレコメンドは、訪問者あたりの収益 (RPV：Revenue Per Visitor) と平均注文額 (AOV) を強化するのに役立ちます。
  
  
• Shopify 
  ＊KPIとは？ECサイト運営で役立つ67種類のKPIとECサイトの分析方法を大紹介

 

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AOV+CLVを向上させるグロースハック術 15

このコンテンツでは、EC（電子商取引）ストアや小売ビジネスの成長に向けて、平均注文額（AOV）を向上させる方法に焦点が当てられています。新規顧客を獲得することは重要ですが、既存顧客との関係構築も重要です。高いAOVは収益を増やすのに役立ちます。記事ではAOVの計算方法と、AOVを向上させるための具体的な戦略やヒントが提供されています。バンドルの提供、無料サンプルの追加、アップセル、クロスセルなどの方法が説明されています。AOVの重要性と計算方法についても説明されており、これらを最適化することがビジネスの成功に寄与することが強調されています。

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新規顧客を獲得する方法

新規顧客に商品をレコメンデーションする場合、最も重要なのは最も優れたパフォーマンスを発揮するアイテムです。

新しい顧客との長期的な関係の基礎を築こうとしているのに、過去のやり取りや以前のデータの活用できるというメリットがありません。
オンライン買い物客との信頼を築くには、最も幅広いユーザーにアピールする商品を提案し、最も強力な社会的証明で安心と関心と関心を持たせる必要があります。

売れ筋のおすすめ商品

顧客は、商品を見つけるためにあちこち検索しなくても、関連する商品に出会えるショッピング エクスペリエンスを求めています。
AI を活用したパーソナライズされたレコメンデーションは、ベストセラー商品を継続的に特定し、ブランドを初めて知る買い物客向けに商品を厳選することでこれを実現します。

適切な AI と自動化を使用すると、ブランドが提供できる最高のものを視聴者に提供し、コンバージョンに近づけることができます。

このコマース戦略を推進する理論は、マーケティングにおけるパレートの 80/20 の法則です。このルールは、商品の 20% が売上の 80% を牽引している可能性が最も高く、したがって、商品の上位 20% が新規顧客にアピールする (そしてブランド親和性を高める) 可能性が高いという意見もあります。（商品カテゴリーによって、実際は違います。）

 

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AI人工知能 を 導入する 4 つのポイント

人工知能（AI）に対する意見は、賛成派と反対派に分かれており、一部はAIを生活を最適化する力と捉え、他の一部はAIが人類に脅威をもたらすと考えています。EC/EコマースにおけるAIの重要性が強調され、人間の検索プロセスの最適化、ファセット ナビゲーション、クリエイティブ マーチャンダイジング、サイト検索など、AIの活用方法について議論されています。AIを受け入れつつ、人間の洞察と組み合わせることが強調されています。

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評価に基づくレコメンデーション

マーケティング、CX、MDチームでできるものとしては、顧客からの 5 つ星のレビューほど説得力のあるものではありません。

人間は社交的な生き物であり、顧客が購入（購買）体験を共有すると、他の顧客の購入過程で大きな役割を果たすことができます。そのため、同様のオーディエンスがポストしたレコメンデーション事項は、ブランドの肯定的な評判、確かな顧客エクスペリエンス、商品の品質などを新規顧客に納得させる最良の方法の一部となります。

最高の顧客レビューを商品レコメンデーション：推奨の基礎として使用すると、商品が顧客の頭の中で生き生きとしたものになり、商品に関して顧客が抱く可能性のある重要な質問や懸念にも答えることができます。

商品の品質と使用方法を詳細に説明するレビューは、売上の増加と収益の減少に大きく貢献していると言われています。
これらのレビューはコマース エクスペリエンス全体で使用されて、顧客をコンバージョンへと誘導するのに役立ちます。
ほんの数例としては次のようなものがあります

• 肯定的なレビューを追加するカート放棄メールキャンペーン
• 商品ページの「あなたも気に入っているかもしれません」セクションに星による評価とレビューのハイライトを添付する
• 評価の高い（お客様のニーズに合った）商品を優先して検索結果に表示します。

 

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カスタマー エクスペリエンス：CXを作成するポイント

このコンテンツはEC（電子商取引）ビジネスにおいて、顧客エクスペリエンスの重要性について説明しています。現代の市場で競争するために、顧客に優れたエクスペリエンスを提供する必要があります。顧客の期待を満たし、競合他社からの差別化を図るために、以下の方法が紹介されています。
1. インテリジェントな検索: ウェブサイト内での効果的な検索機能を提供し、顧客が欲しい情報や商品を迅速に見つけられるようにします
2. パーソナライズされたエクスペリエンス: 顧客に合わせた個別の体験を提供し、彼らの好みやニーズに合った商品や情報を提示します
3. モバイルの役割: スマートフォンやタブレットなどのモバイルデバイスでのエクスペリエンスを最適化し、顧客がどんなデバイスでも快適に利用できるようにします。
4. 豊富なコンテンツと情報: 商品に関する詳細な情報や関連コンテンツを提供して、顧客がより良い購入判断を行えるようにサポートします。
5. 柔軟な購入および配送オプション: 顧客に異なる購入方法や配送オプションを提供し、彼らのニーズに合わせた柔軟性を提供します。
顧客エクスペリエンスの向上は、ECビジネスの成功に不可欠であり、競争力を維持するために重要です。

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クロスセルのレコメンド事項

クロスセルとは、顧客の購入目的を補完する追加の商品を販売する行為です。

この実践は簡単ですが、同時に重要なポイントです。これは、レコメンデーション エンジンを通じて、リアルのスタッフ、オンラインでのCSから得られる一般的なオフライン エクスペリエンスを模倣しているとも言えます。

たとえば、小売業者は、靴下と靴、帽子とコートなど、特定の商品カテゴリをグループ化してクロスセルする場合があります。

クロスセルバナーは、顧客のショッピングジャーニー中、注文確認メールなどのトランザクションコミュニケーションで、カートページの内容、ブランドへの興味、または最後に見た商品などに基づいて関連商品を提示することで、この販売機会を活用します。

最も成功しているクロスセルレコメンドモデルは、協調フィルタリングを利用しています。この方法では、顧客の好みを分析して、対象顧客と類似したパターンを見つけることで、顧客の関心を予測しています。

顧客のリピートを維持する方法

買い物客がリピーターになってもらうには、ブランドが買い物客を 1 回限りのセールとしてだけ見ていないことを証明する必要があります。
顧客がなぜ購入をしたのか、そして顧客が次に何を楽しむかを理解していることを顧客に示す必要があります。

小売・ブランドのWeb サイトへの過去の訪問などから得た行動データを活用して、ニーズに応える商品の提案を提供することが、CX:顧客エクスペリエンス・カスタマーエクスペリエンスのステップです。

リマーケティングのレコメンド事項と関連する検索結果

予算を重視して、ショッピングに精通した顧客は、複数のサイトを閲覧することを知っています。顧客は購入を決定する前に、多くの選択肢を検討します。

リマーケティングは、広告を提示して、オファーやレコメンデーション事項を表示するためのテクノロジーです。これは、重要な顧客に会うための素晴らしい方法でもあります。買い物客は習慣を変え、オンライン ストアのオファーを検討するようになります。

リマーケティングで採用するレコメンデーションの種類は、商品カテゴリによって完全に異なります。
電子機器などの高価値製品は、顧客が Web サイトでの検討プロセスにより多くの時間を費やすように動機づけるディスプレイ広告の恩恵を受けます。
これらの広告は、ユーザーの検索意図を反映した製品を提示し、製品範囲内での比較を可能にする場合があります。

食品や食料品などのカテゴリでは、別のレコメンデーションアプローチからメリットが得られます。
買い物客は、ショッピング カートを回収バスケットとして使用し、回収プロセスが完了したらチェックアウトする可能性が高くなります。
適切なディスプレイ広告は、カート項目、レコメンデーション商品、および補完商品の組み合わせを表示していきます。

この場合、関連性が高く役立つ検索結果が、顧客が最終的に購入するための鍵となります。 AIを活用したパーソナライズされた検索結果をサイトに実装するとバスケットの金額と購入速度が向上すると言われています。

Eメール マーケティング キャンペーンにおけるパーソナライズされたレコメンデーション

カスタマージャーニーを踏まえたパーソナライズされたEメールは、顧客が理解され評価されているということを顧客に伝え、クリックスルー率の大幅な向上につながります。

Eメールのパーソナライズとしてパーソナライズされた件名を持つEメールは開封される可能性が高くなります。さらに、Eメールのパーソナライズ方法として、中級レベルのレコメンデーション事項を含む（チェックリスト付ででパーソナライズされたEメールは、クリックスルー率が向上します。

Eメール内で活用できるレコメンデーションモデルがいくつかあります。

顧客データ (最も頻繁に使用されるカテゴリー、購入履歴、興味など) と商品データ (人気やレビューなど) のどちらを使用するかは、Eメール マーケティング キャンペーン顧客の購買態様を改善する施策の種類によって異なります。

メール キャンペーンは、新しいファッション シーズンの紹介、ブランドの最新商品リリース、セールなどのニュースが中心の場合、レコメンデーション施策はレビュー、ユーザーストーリー、オファーの人気から十分に恩恵を受ける可能性があります。これらの推奨事項は目を引く有益なものであり、顧客の関心を維持します。

一方、毎週のセールや季節限定のセールは、パーソナライズされたレコメンデーション事項に最適なチャネルコミュニケーションです。購入履歴や興味などの顧客の行動は、毎週の購入レコメンデーションの優れた情報源でもあり、前シーズンのアクティビティは、オファーを季節の関心に合わせるのに役立つと言われています。

そして、トランザクションメールでD2Cブランドが CX を向上させる 10 のTipsの１つレコメンデーション施策も日本では浸透していない、海外では実績のある施策です。

 

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マーケティングオートメーション ECとオムニチャネルでのメリット

Eコマースビジネスにおけるマーケティングオートメーション（MA）の重要性について説明しています。小売業界はECとオムニチャネル戦略にMAを活用することで、効率的なツールを利用する必要があります。MAはタイムセーバーやパーソナライズドキャンペーンの作成を可能にし、ビジネスに多くのメリットをもたらします。このテクノロジーを活用することで、マーケティング担当者はより戦略的なタスクに時間を割くことができ、ビジネスに多くの価値をもたらします。

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顧客データ プラットフォーム CDP とは

顧客データプラットフォーム（CDP）についての重要な情報を提供しています。CDPはマーケティングテクノロジーの一部で、顧客データを統合し、個人のプロファイルを作成する役割を果たします。CDPの特徴、必要なスキル、顧客データの重要性、扱うデータの種類、そしてCDPと他のプラットフォーム（DMPやCRM）の違いについて説明されています。CDPの主な利点も紹介されており、顧客の生涯価値を向上させ、顧客ロイヤルティを育成する方法が述べられています。

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カートとチェックアウトのレコメンデーション

カート ページはサイト訪問者にとって重要なタッチポイントであり、おそらく最も重要です。

カートに移動している顧客は、購入意図を証明しており、商品を購入する準備ができています。プロセスのこの段階でレコメンデーション事項を追加すると、アップセルや平均注文額の増加、顧客の再エンゲージメントに大きく役立ちます。

おすすめの商品

顧客はイベントに必要なドレスやスーツなど、特定の購入に焦点を当てることがよくあります。チェックアウト プロセス中に靴やイブニング バッグなどのアクセサリーをレコメンデーションすると、顧客が購入を完了するのに役立ち、同時に平均注文額（AOV）も増加します。

これらのレコメンデーションモデルでは、商品データに注意深く注釈を付ける必要があります。つまり、「どの商品に互換性があるか」という質問に答える必要があります。

そして、本当のことを言うと、あなたのチームにはそこまで詳しく調べる時間がないかもしれません。商品ページによく購入されるアクセサリへのレビューやリンク、カート放棄メールなどに掲載することは、商品に関する詳細な記録を維持するための貴重な代替手段として役立ちます。

「よく一緒に購入される」商品のおすすめ

パッケージ取引は、主な購入を補うために必要となる可能性のあるアイテムを顧客に知らせることで、顧客がより迅速に購入できるようにします。これは、チェックアウト プロセス内でシームレスに行われるクロスセルの成功した形式です。

成功したレコメンデーション モデルでは、現在顧客のショッピング カートに入っているものの代替品も表示できます。これらの選択肢には、さまざまな色、スタイル、商品の組み合わせがあります。

パッケージ取引に関するレビューやユーザー ストーリーを提示することで、これらのオファーが顧客にとって魅力的で自信を持った選択肢となるでしょう。これらのレコメンデーション事項は、AOV を向上させ、より高い粗利益を獲得できるパッケージ取引を顧客に選択する動機を与える代替案を提供することで、ビジネスの収益を向上させます。

商品のレコメンデーションがグロースハックに不可欠な理由

商品のレコメンデーションは全体的な顧客エクスペリエンスを向上させるだけでなく、ビジネスの収益を増やすために必要な触媒でもあります。

しかし、今日の企業は、思慮深いパーソナライゼーションと不気味なカスタマイズの間で慎重な境界線を歩む必要があります。
マーケティング、サイト、検索チームが、どのレコメンデーション施策が消費者に恐怖ではなく自信を与えるかを理解している倫理的なテクノロジープロバイダーと提携することが不可欠です。

統合された顧客データと商品データの力と AI 最適化の速度と規模を組み合わせることにより、洗練されながらも倫理的なレベルのパーソナライゼーションを可能にして、魔法のように感じるほどパーソナライズされたカスタマー ジャーニーをブランドが提供できるように支援します。これは、顧客が自らのエクスペリエンスを主導する、データ収集の実践における同意を優先することでこれを実現するかもしれません。

Shopify には多様多彩な事例とそれを支えるアプリなどがあります。是非活用してみてください。

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Eコマース パーソナライゼーションとメリットとは

デジタルコマースとパーソナライゼーションについての重要な情報を提供しています。パーソナライゼーションは顧客の体験を向上させ、売上を増やす効果があり、多くの統計データがその有用性を示唆しています。パーソナライゼーションの成功には、ユーザーエクスペリエンスでの実施箇所、利用する情報、テクノロジーと人間のインサイトの組み合わせが重要です。パーソナライゼーションにはAIや機械学習が役立ち、それぞれの顧客に合わせたエクスペリエンスを提供します。施策を実行するには、顧客のニーズを理解し、適切なテクノロジーと知識を組み合わせることが不可欠です。

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EC/オムニチャネルコマースをグロースハック コンテンツ

　

購入後体験（ポストパーチェス）でCX（顧客体験）をアップデザイン

エンゲージメント＆ロイヤルティからAOV×LTVを向上させる 

EC/eコマースにおける「購入（購買）後体験：Post Purchase：ポストパーチェス」とは、顧客が商品やサービスを購入した後に行われる一連の活動やコミュニケーションのことです。

購入後のフェーズは、顧客の満足度向上やロイヤルティの構築、再購入促進などに影響を与える重要な顧客体験１つのファネルです。