Eコマース パーソナライゼーションとメリットとは Shopify

 

デジタルコマースが爆発的に普及する前は、顧客はリアル店舗に入ると、フレンドリーなスタッフ・店員がいて、欲しいものを見つけるのを手伝ってくれました。

とてもシンプルです

残念な購入（購買）体験として経験済のように、このような個人的な顧客への配慮は、デジタル領域では依然として非常に稀でもあります。
「顧客中心の時代」であっても、小売業者、ブランド、B2B 企業などは、この重要なコミュニケーション施策に投資をすることなく、顧客体験をパーソナライズする必要性についてよく話しているのでしょうか。

EC:eコマース・オムニチャネルビジネスにとってのパーソナライゼーションのメリットについて考察していきます。

パーソナライゼーションの効果を数字で

• マーケティング担当者は、パーソナライズされたエクスペリエンスを使用すると、売上が平均 20% 増加することを実感しています。(Monetate）
• 買い物客の 80% は、パーソナライズされたエクスペリエンスを提供する企業から購入する可能性が高くなります。（Epsilon）
• 消費者の 60% は、特定の企業でパーソナライズされたショッピング体験をした後は、リピート購入者になる可能性が高いと述べています。（ segment）
• 消費者の 78% は、パーソナライズされたサービスや体験を提供するブランドを選択、推奨、またはより多くの金額を払っています。(Mckinsey）
• デジタル エクスペリエンス提供専門家の 53% は、エクスペリエンスをパーソナライズするための適切なテクノロジーが不足していると回答しました。(Forrester）

これらは、パーソナライゼーションの革新的な事実です。パーソナライゼーションは、顧客がブランドに関心を持ちながら目標を達成するのに役立つだけでなく、適切な戦略が設定されている場合には、ビジネス目標と一致させることもできます。
パーソナライズされたエクスペリエンスは、コンバージョンの増加、平均注文額、収益の増加などの KPIに直接つながります。

これらすべての統計的なデータは、消費者の態度が長年にわたってオンライン ショッピングに引き寄せられてきたことを示してはいます。それに伴って、新しい習慣が形成されて、消費者はパーソナライズされたCX:カスタマーエクスペリエンスを求める傾向がはるかに高まっているもいえます。

経験として買い物に行くという考えと、外出時に実際に何かを買わなければならないという考えの間には、大きな違いが見られるようになるとも言われています。

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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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パーソナライズされたエクスペリエンスのデザイン

パーソナライゼーションの中心は目標の達成です。したがって、パーソナライゼーションの取り組みに対して設定する目標は、顧客主導のものである必要があります。

単にビジネスが求めるものを提供するだけではありません。訪問者が好みの方法でエクスペリエンスを利用できるようにして、訪問者の各段階での目標の達成を支援する必要があります。

お気に入りの店舗、アパレル、ビューティサイトなど、オンラインでやり取りするビジネスについて考えて、そこで達成しようとしていたさまざまな目標を思い出してみてください。

結婚式の季節には、家庭用品に対するニーズが大きく異なる可能性があります。住宅を購入するときは家具について新しい情報を入手しました。食品の好みは一人で食事するか家族と一緒に食事するか、ギフトかによって変わります。

各訪問者はさまざまな方法で企業とやり取りしており、真に強力なパーソナライゼーションは、あなたが誰であるかを超えて、あなたが今、達成しようとしていることに目を向けています。

サイト検索、閲覧データ、商品のレコメンデーション：推奨事項、LP：ランディング ページ、その他すべてのインタラクションポイントが連携して機能し、各訪問者のジャーニー全体にわたる全体像を構築する必要があります。

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商品のレコメンデーション（推奨）でCLVをアップする

ECサイトにおいて商品のおすすめやレコメンデーションが重要であることが述べられています。顧客がパーソナライズされたおすすめを受けることで、サイトに戻る可能性が高まり、顧客エクスペリエンスが向上します。商品レコメンデーションエンジンは、顧客のデータを活用して最適なおすすめを提供します。また、商品の評価や顧客のリピート購入、リマーケティングなどを通じて、顧客の維持と収益の増加に寄与します。商品の品質やレビューは信頼を築くために重要であり、クロスセルの戦略も成功に貢献します。リピート購入のためには、顧客のニーズに合った提案を提供することが大切です。また、リマーケティングを活用して顧客の再訪を促進することも強調されています。商品レコメンデーションは、ECサイトの成長に不可欠な要素です。

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もちろん、これは言うは易く行うは難しです。パーソナライゼーションはますます注目を集めているトピックですが、ほとんどの企業はパーソナライゼーションを最大限に活用する方法をまだ理解する初期段階にあります。

新しいパーソナライゼーション施策に着手する場合、または既存の施策を刷新する場合、パーソナライゼーションは 3 つの主な質問から始まります。

[質問 1]: ユーザー エクスペリエンスのどこでパーソナライゼーションを行う必要がありますか

顧客がやり取りするすべてのチャネルとタッチポイントに注目してください。パーソナライズされた要素が最も役立つのはどこでしょうか?
商品の推奨事項、インスピレーションを与えるコンテンツ、位置情報ベースのサービス、サイト検索、カスタマー ポータル（顧客セルフサービス） - これらはすべて、シームレスなカスタマー ジャーニーを作成する上で役割を果たします。より状況に応じたエクスペリエンスから恩恵を受ける可能性がある各マイクロモーメントを計画することは、プロセスにおける重要なステップです。

[質問 2]: どのような情報が活用されますか

豊富な情報を提供する CRM、マーケティング オートメーション、A/B テスト、トランザクションメール システムなどのツールをすでにお持ちですか?
パーソナライゼーションを実現したい場所の地図を作成し、現在のツールのどれが各マイクロモーメントのサポートに役立つかを判断し、ビジョンを完成させるために埋める必要のあるデータのギャップを特定します。

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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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[質問 3]: このパーソナライゼーションを作成するためにテクノロジーと人間のインサイトをどのように利用しますか

ここからが楽しい部分です。すべてのチャネルとデータをどのように統合して、この状況に応じたエクスペリエンスを大規模に提供するかを決定します。

これは 3 つの質問の中で最大の質問であり、Eコマースのパーソナライゼーションの例で詳しく説明します。

　　

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クイズで商品レコメンドして売上が上がる理由

Eコマースクイズの重要性について説明されています。Eコマースクイズは、カスタマーエクスペリエンスの向上、パーソナライゼーション、コンバージョン率の向上、詳細な顧客インサイトの獲得に寄与します。クイズを活用することで、顧客のニーズに合わせた商品を提案し、購買体験を向上させることができます。また、AIの導入やオムニチャネル戦略もクイズの実践に役立ちます。 Eコマースクイズは、ECサイトの成長に不可欠であり、カスタマーエクスペリエンスの向上に大きな価値をもたらします。

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パーソナライゼーションにおける AI

テクノロジーの進歩として、特に人工知能 (Artificial Intelligence：AI) と機械学習のアクセシビリティの向上は、パーソナライゼーションの主な推進力となっています。

ユーザー エクスペリエンスにインテリジェンスを追加すると、手動では不可能なリアルタイムの支援をユーザーに提供できます。

それは、マシンがデータを迅速に処理し、リアルタイムの最適化とスケーラビリティを可能にするためです。企業は、収集および処理されたデータを利用して、パーソナライズされた製品をすべての顧客にリアルタイムで推奨し、個別のユーザー指向のショッピング体験を設計できます。

コンテンツに大きく依存している組織の場合、インテリジェンスは、訪問者が探している情報のギャップを特定することで、コンテンツの作成を指示するのに役立ちます。

情報は、コンテンツ作成者が実際の顧客が興味を持っている注目のトピックに優先順位を付けるのに役立ちます。自然言語処理と機械学習を通じて、これらのトレンドのトピックを迅速に特定できます。何千もの検索語を読み込んでトレンドを引き出すのに必要な何時間もの人的資源が不要です。

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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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パーソナライゼーション技術と施策

デジタル企業がパーソナライゼーションについて議論する際に直面する大きな問題は、パーソナライゼーションを定義する単一の施策が存在せず、各クラスのテクノロジーには制限があることです。

それは、「A/B テストを実施したので、パーソナライズされました」というほど単純ではありません。
さまざまなテクノロジーが関係しており、パーソナライゼーションのロードマップを作成するということは、それぞれのテクノロジーにどれだけ依存するか、独自のレシピを作成することを意味します。

今後は、これらのテクノロジーをそれぞれ組み合わせて、ユーザーの意図に関する包括的なインテリジェンスを構築する必要があります。

訪問者をその時点の目標に導くには、訪問者を理解し、これらのテクノロジーが提供するあらゆるレベルにわたってエクスペリエンスを調整する必要があります。

リアルタイムのパーソナライゼーションでは、訪問者の行動が典型的な行動とどのように異なるか、または一致しているかに気づき、訪問者自身の行動や類似ユーザーの行動を通じて現在の目標を特定し、この目標の達成を支援するためにあらゆるレベルのテクノロジーにわたるインサイト：洞察を使用する必要があります。

[パーソナライゼーション施策 #1]: 視聴者を理解する

それぞれの顧客のニーズを理解することが、パーソナライゼーションの本質です。そのニーズを満たすには、適切なテクノロジーとその使用方法に関する知識を組み合わせる必要があります。

新しい訪問者であっても、馴染みのある顧客であっても、サイトにアクセスした経緯から手がかりを集めて、なぜ訪問したのかを判断することができます。その意図をすぐに特定できれば、カスタマージャーニーを短縮して、エクスペリエンスを向上させることができます。

• ソーシャルメディア上の広告から来たものですか?
• 検索エンジンで特定の商品やサービスを探しましたか?　SEO: 究極のガイド
• 報道記事からブランドを見つけましたか？

幸運にも何かを購入したりフォームに記入した既知の訪問者がいる場合は、その訪問者に関連するアイテムやコンテンツを表示できます。

あなたがスポーツ小売業者で、検索エンジンから「お買い得 ゴルフ クラブ」という用語を使ってサイトにアクセスした顧客がいる場合、ランディング ページでは、販売中のいくつかのクラブを他の低価格クラブとともにトップに表示することができます。

商品グリッド

あなたが家電量販店で、訪問者が最近ラップトップを注文した場合、販売業者は、デスクトップ ポーティング ステーション、外部メモリ ドライブ、キャリング ケースなど、そのコンピュータに人気のアクセサリを展示したいと考えるかもしれません。

デジタル エクスペリエンス プラットフォーム と 機械学習のおかげで、これを大規模に処理し、訪問者に最も関連性の高いコンテンツと製品を提供できます。

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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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[パーソナライゼーション施策 #2]: パーソナライズされた検索のための意味的理解

パーソナライズされた検索の相対的な希少性は、検索を使用する訪問者のコンバージョン率が平均的な訪問者の 1.8 倍であるため、大きな機会損失となります 。

また、検索バーはどのサイトでも最も重要な要素であることは間違いありませんが、残念なことに、検索機能は顧客エクスペリエンスに役立つのと同じくらい害を及ぼす可能性があります。それは、多くの検索エンジンが文脈内の単語の意味ではなく、キーワードに焦点を当てているためです。

検索は煩雑になる可能性があります。スペルミス、広範な用語の使用、同じ商品を説明する方法の違いにより、正確な検索結果が得られなくなる可能性があります。

実用的なレベルでは、これらの課題がダム検索とインテリジェント検索の違いとなります。ほとんどのマーケティング プラットフォームは依然として単語のみを検索しますが、これは失敗の原因となります。

たとえば、買い物客が「手頃な価格の黒のラップトップ」を検索した場合、おそらく黒の低価格のコンピューターを望んでいるでしょう。しかし、キーワード検索すると、ラップトップ用の黒の低価格アクセサリのページが表示される場合があります。

これに対して、インテリジェントな意味検索では、人間の店員と同じように、文脈に応じて単語が考慮されます。

意味理解機能 を備えたインテリジェントな検索は、顧客を満足させる上で大きな利点となります。ブランド、メーカー、小売業者、流通業者は、自社のビジネスを検索エンジンに組み込んで、ガイド付きのマーチャンダイジング主導の販売エクスペリエンスを独自に作成する必要があります。

インテリジェントな検索ソリューション:

• 検索ボックスを超えた一連の販売機能を提供する
• 顧客の前回の訪問以降、販売者が新商品を宣伝できるようにする
• 店内の買い物客がキオスクで商品を見つけられるように支援する
• 購入済みの製品またはショッピング カート内の商品のアドオンを宣伝します

これは、販売者がランディング ページを検索および閲覧している顧客にパーソナライズされたエクスペリエンスと推奨事項を提供できることを意味し、複数のソフトウェア ベンダーの異なる製品を組み合わせる必要がなくなります。

ユーザーが女性向けの商品 (スカート、ドレス、ビキニなど) に興味を示し、「ショーツ」、「シャツ」、「エクササイズ シャツ」、「ランニング シューズ」などの一般的な用語を検索した場合、次のことができます。
ユーザーは女性である可能性が高いため、インテリジェントなサイト検索を使用して、結果で女性の項目を優先します。

各ユーザーのエクスペリエンスは、ユーザーが過去に示した好みに応じてパーソナライズされます。これがセマンティック検索の主な目標であり、ユーザーが探しているものを簡単に見つけられるようにすることです。

[パーソナライゼーション施策 #3]: ターゲティングとプロファイリング

アパレルショップ（ラグジュアリーブランドは特に）のスタッフがリアル店舗内で顧客と一緒に歩くのと同じように、訪問者がサイトを閲覧している間、仮想的に同行することができます。

有能なスタッフは、その過程で、どのような服が顧客に適しているか、どの色が好みか、いくらで買えるか、そしてどのくらいその服が欲しくて、いつ、どう着るのかについての手がかりをつかみます。店舗の在庫を把握しているので、顧客のニーズに合った服を見せることができます。

非常に似たアプローチをオンラインでも実行でき、アパレルのリアル店舗ではできないトリックを使用することもできます。

これを機能させるための鍵は、機械学習 と AIにすべての情報を処理させ、在庫とリアルタイムで照合させることです。

機械学習は、驚くほど速いスピードで個人をガイドするのに役立つだけでなく、訪問者の過去の行動のパターンを認識したり、同様の特徴を持つ購入者のセグメントと照合したりすることで、人間が見逃していた可能性のある選択肢を提供することもできます。

機械学習と AI 機能を導入すると、チームが見落としていたまったく新しい顧客セグメントを特定することもできます。

アパレル・ファッションの小売業者は、顧客がイベントフォーマル用のウェアを探していることがわかっている場合、ランディング ページを作成して、顧客が探していると思われる商品を追加することができます。

その後、機械学習が機能して、パフォーマンスが良好で、より多くの在庫があり、訪問者の好みに合わせた商品を増やします。

さらに、コンテンツ マーケティング担当者は、地域のフェスティバルを中心にターゲットを絞ったインスピレーションを与えるコンテンツを作成し、IP の場所に基づいて AI に適切なコンテンツを提供させることもできます。

[パーソナライゼーション施策 #4]: 1:1 パーソナライゼーション

データへのアクセスは、優れた 1 対 1 パーソナライゼーションの最初で最も重要なステップです。顧客データ プラットフォーム（CDP）のような、顧客の全体像を個人レベルで把握できるツールがなければ、パーソナライズされたエクスペリエンスを構築することは大きな課題となる可能性があります。

しかし、D2C（DTC）ブランドに限らず、EC:eコマースにおける 1 対 1 のパーソナライゼーションは強力なツールであり、顧客に関する豊富なデータ セットにアクセスできるようになると、個々の買い物客に表示する商品が大幅に変わる可能性があります。迅速なデータの集約と分析、クロスチャネル展開、機械学習の最適化が必要ですが、これらのソリューションを導入すれば、マーケティング担当者やマーチャンダイザーは、検索、閲覧、サイト レイアウト、コンテンツなど、あらゆるタッチポイントで変革をもたらすパーソナライズされたジャーニーを実装できます

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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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これを実行します:

あなたもこれまでに、小売 Web サイトでプロンプトや推奨商品を見たことがあるでしょう。
「あなたも好きかもしれません…」や
「他の人も購入しています…」
は、商品推奨エンジンが機能していることを示します。
コマースWeb サイトでの一般的なプロンプトです。これは顧客に提供する素晴らしいパーソナライズされたジャーニーであり、豊富なデータセットを活用することで実現します。

検索行動と閲覧履歴によって推奨事項が決まり、AI が検索を常に学習して改善していることを確認できれば、最も関連性が高くコンバージョンを促進する結果を顧客に提供できます。

たとえば、非常に高いヒールを好む顧客がいる場合は、スティレット ヒールの靴と 4 インチまたは 5 インチのヒールの靴を提案できます。

顧客が複数のルブタンのスリングバック ヒールを閲覧した場合、動的なカテゴリにより、「 ○○ブランド の靴 」または 「○○ブランド のイブニングウェア シューズ」が提案され、それらのカテゴリに一致する商品が表示されます。

[ステップ 1]

サイト訪問者向けにどこをどのようにカスタマイズするかを理解します。この決定は、パーソナライゼーションが収益に最も大きな影響を与える箇所に応じて行う必要もあります。

[ステップ 2]

利用可能なEコマースのパーソナライゼーション テクノロジとツールについて調査し、いくつかのツールを選択して開始します。

[ステップ 3]

プロジェクトに十分なリソースを割り当てます。このプロジェクトを誰が監督し、その成果を測定するかを決定します。

[ステップ 4]

長期的なパーソナライゼーション戦略と最適化プロセスを定義します。

[ステップ 5]

サイトのセグメント化とパーソナライズを開始します。サイトのどの領域がパーソナライゼーションから最も恩恵を受けるかを確認してください。

[ステップ 6]

戦略の結果を追跡および監視し続けます。必要に応じてプロセスを最適化します。

[ステップ 7]

戦略に満足したら、チャネル全体の拡張を開始します。

まとめ：パーソナライゼーションが顧客エクスペリエンスを完成させる

DNVBとその一カテゴリーDTC/D2C 3.0の時代のEコマースの世界ではパーソナライゼーションがすべてです。

それは顧客を魅了し、インスピレーションを与え、リピートし続けるものです。そして、常に重要なブランド ロイヤルティを高めるためにそれを正しく行うことは、手順をしっかりと理解していれば、思っているほど複雑である必要はありません。「パーソナライゼーションの目的」を定義することから始めると、eコマースのパーソナライゼーションの取り組みを導き、コマース推進チームを調整し、すべてのパーソナライゼーションの取り組みの諺のトンネルの終わりに光があることを確認するのに役立ちます。

ケーススタディ

初めての訪問者を含むすべての顧客に対して、よりパーソナライズされた推奨事項を提供

基本的な商品推奨を超えて、その推奨がすべての顧客に関連するものであることを確認したいと考えていました。そのためには、この取り組みを推進するための適切なアルゴリズムと技術スタックが必要でした。

この課題はデジタルコマース企業にとって珍しいものではありません。多くの場合、リピーターとこれまでのやり取りの履歴がない初めての訪問者の両方に、可能な限り最もパーソナライズされた商品の推奨を提供することが最優先事項となります。

匿名ゲストが Cookie 追跡を受け入れる限り、コンバージョンに役立つ商品の推奨をパーソナライズすることができます。通常、顧客データ履歴が欠如しているということは、初めての顧客にとってパーソナライゼーションの可能性がせいぜい限られていることを意味します。

新規訪問者が Web サイトで最初商品を操作するとすぐに、パーソナライズされた推奨事項を提供します。
その結果、推奨アイテムのクリック数は 17.5 倍に増加し、推奨商品の購入率は 11 倍と大幅に増加しました。

カタログは 30,000 以上あり、サイト検索には常に改善の余地があり、カスタマージャーニーに利益をもたらし、コンバージョンを向上させる

人気のオンライン小売業者は、手動のデータ分析から脱却し、コンバージョン率を高めながら、スケーラブルなパーソナライゼーション戦略に焦点を当てたいと考えていました。

以前、異なる顧客セグメントごとにパーソナライズされた検索エクスペリエンスを提供できませんでした。さまざまなセグメントに合わせてパーソナライゼーションを行うことで検索エクスペリエンスを改善できることに可能性を見出しました。

セッション中の行動に基づいて更新されるカスタム セグメンテーションを可能にするシステムサービスによって個別の顧客セグメントと訪問者をバケット化するための一連の基準の両方を正確に特定することができます。

セグメンテーションが統合されると、検索エンジンはエンド ユーザー向けに結果を最適化し、サイト訪問者についてより深く理解できるようになります。新しいパーソナライズされた検索は、平均注文額 (AOV) の大幅な増加により、訪問者あたりの収益 (RPV) が 向上します。

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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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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。