オムニチャネル　パーソナライゼーション　コンテンツリスト

ブランドのコラボレーション: 相互利益と認知度

別のブランドとコラボレーションすると、一般的な認知度が大幅に向上します。
それは、最近のコラボレーションのように、コラボレーション商品を発売するのと同じくらい壮大な場合もありますが、お互いの配送箱に入っているブランドのポストカードを交換したり、インスタグラムでプレゼントを贈ったりするような軽いものもあります。

重要なのは、他のオーディエンスにさらされることでメリットがあると思われるオーディエンスを相互インスパイヤ―させることです。

両方のブランドにとって Win-Win が生まれ、ブランドのファンである顧客にとってもメリットが生まれます。

興味深いコラボレーション形式は、ライセンスに似ています。特にShopTalkでも注目されたバービーや、ディズニーなどのIPは、Sanzo や Immi などのブランドに、自社の映画を宣伝するコラボ商品を作成するようアプローチしていました。
同社はブランドを、彼らが求めるオーディエンスにリーチするためのプラットフォームとして利用しており、ディズニーとの共同契約や、そこにいるファンにリーチするための広告権を与えることでブランドを支援しています。

商品の発売: 新規顧客の獲得

新製品の発売は、新たなオーディエンスを惹きつけ、新たな関心を築く優れた方法となります。
新しい問題を解決したり、異なる層をターゲットにしたりすることで、これまで手の届かなかった顧客ベースを開拓することができます。

限定版製品: 緊急性を高める

数量限定で製品をリリースすると、フェンスシッターが行動を起こす可能性があります。この戦略は、在庫が限られているユニークなアイテムや独占的なアイテムを提供できるブランドにうまく機能します。

相当数の顧客リストがある場合、限られた製品のドロップは、既存顧客のエンゲージメントと LTV を向上させ、話題を生み出す素晴らしい方法です。

これらのキャンペーンを展開するにしても、パーソナライゼーションは基本の基盤となります。

パーソナライゼーションのためのデータの預かりから取得、活用方法までを各コラムにて解説しています。

魅力的な顧客体験を生み出すためのWebサイトコンテンツのパーソナライゼーションの7つの効果的な方法

Webサイトのコンテンツのパーソナライゼーションは、顧客エクスペリエンスを向上させ、コンバージョン率を高めるための重要な戦略です。
Webサイトのコンテンツをパーソナライズする7つの効果的な方法を紹介します。

1. 見出しのパーソナライゼーション:
- タイトルや見出しを訪問者の興味やニーズに合わせてカスタマイズします。適切な言葉で訴求することで、ユーザーのエンゲージメントを高めることができます。

2. CTA (Call to Action) のパーソナライゼーション:
- コールトゥアクション（行動喚起）ボタンをパーソナライズします。例えば、特定のセグメントのユーザーには「今すぐ購入」、別のセグメントには「無料トライアルを試す」などのメッセージを表示します。

3. ヒーローイメージのパーソナライゼーション:
- Webサイトのトップに表示される大きな画像（ヒーローイメージ）を訪問者に合わせて変更します。地域や季節に応じた画像を表示することで、視覚的なインパクトを高めます。

4. ブログ投稿のパーソナライズ:
- ブログ記事を訪問者の興味に合わせて表示します。閲覧履歴や検索キーワードに基づいて関連する記事を提案することで、ユーザーのエンゲージメントを促進します。

5. ナビゲーション/メニューのパーソナライゼーション:
- ナビゲーションメニューを訪問者の興味に合わせて調整します。特定のカテゴリや商品に関連するリンクを強調表示することで、ユーザーのサイト内移動をスムーズにします。

6. 社会的証明のパーソナライゼーション:
- 顧客のレビューや評価を表示する際に、訪問者の地域や言語に合わせたものを選択します。信頼性を高め、購買意欲を刺激します。

7. 商品または機能のパーソナライゼーション:
- 商品ページや機能の説明を訪問者の興味に合わせてカスタマイズします。特定のセグメントに向けた特典や特徴を強調することで、購買意欲を高めます。

ウェブサイトのパーソナライゼーションは、顧客エクスペリエンスを向上させ、競合他社から差別化するための重要な手段です。¹[1] 顧客の期待に応えるために、適切なパーソナライゼーション戦略を検討してみてください。

 

e コマースレコメンデーションに関する 21 のヒント コンバージョンを増やす

EコマースにおけるAIレコメンデーションに関するいくつかのヒントを共有します:

1. タイムリーな商品の推奨:
買い物客はある商品を別の商品よりも選択する際に、タイムリーな商品の推奨が効果的です。これは、購入する際に必要な後押しとなることもあれば、少なくとも、必要であることさえ知らなかった商品のカテゴリーを閲覧するように促すことにもなります。

2. アイテムベースレコメンド:
ユーザーが過去に興味を示したアイテムに基づいて、類似のアイテムを推薦する方法です。例えば、ある本を購入したユーザーに対して、同じ著者の他の作品や類似のジャンルの本を推薦するのが一例です。

3. 協調フィルタリング:
他のユーザーの行動パターンを分析してレコメンドを行います。これにより、ユーザーが自分で発見しなかった新しい商品やカテゴリーに出会うことができます。

4. パーソナライズドレコメンド:
個々のユーザーの独特な好みや興味に基づいて、より個別化された推薦を行います。ユーザーの過去の行動、好み、さらには時期や場所などのコンテキストも考慮に入れるため、非常に精度の高いレコメンドが可能です。

AIレコメンデーションは、顧客の満足度を高めるだけでなく、新たな商品の発見や購買の機会を創出することにも寄与しています。ビッグデータとAIレコメンデーションの組み合わせによって、Eコマース企業は顧客にとってより魅力的で価値のあるショッピング体験を提供し、顧客満足度の向上と売上の増加を実現しています。

クイズファネル: マーケティング＆コミュニケーションで活用する方法

クイズファネルは、マーケティングの手法の一つで、クイズを活用して顧客を獲得・育成する方法です。クイズは人々の興味や関心を引きつける効果的なツールであり、マーケティングにおいて重要な役割を果たします。

クイズファネル（パーソナル診断など）をマーケティング戦略に活用する方法のいくつかです。

1. メールをキャプチャしたリードクイズで訪問者をテストする:

- クイズを通じて訪問者の知識や興味をテストし、Eメール購読者に変換します。例えば、アパレル・ファッションのニュースやスキンケアに関する知識をテストし、クイズをトライしたオーディエンスにニュースレターを購読して最新情報を提供することができます。

2. インタラクティブな計算機をWebサイトに追加する:

- 健康とウェルネス商品を扱うeコマースサイトでは、訪問者に健康上の問題についてクイズを出したり、健康習慣を採点したりすることができます。

3. クイズを作成して、パーソナライズされたマーケティング用のデータを取得する:

- クイズから収集したゼロパーティデータを使用して、見込み顧客に対してより効果的なマーケティングを行います。EメールのサインアップフォームやLINEオプトインポップアップに簡単なクイズを追加することで、重要なデータを収集できます。

4. 商品の推奨クイズで買い物客をコンバージョンさせる:

- 商品レコメンデーション・推奨クイズはeコマースで三重のメリットがあります。Eメールのサインアップを増やし、ユーザーの好みを収集し、魅力的なエクスペリエンスで販売を促進できます。クイズを通じて価値を提供し、Eメール購読者と顧客の両方を購入へと変換します。

クイズファネルは、顧客のフェーズ移行を逆三角形の図で表現することで、集客から販売までの各段階の情報を整理して比較分析する手法です²[2]。マーケティング施策において、クイズファネルを活用することで、効果的な顧客獲得と育成を実現できます。

クイズファネルをマーケティングプランに導入する際には、設計やデザインのポイントを考慮し、訪問者を巻き込んでエンゲージさせることが重要です。

eコマースのコンバージョン率を高める科学的戦略

eコマースのコンバージョン率を高めるための科学的な戦略についてお話ししましょう。eコマースのコンバージョン率を向上させるためには、以下のアイデアや戦略を検討してみてください。

1. ナビゲーションバーをクリックマグネットに変える:
シンプルで整理されたナビゲーションバーは、買い物客を満足させます。リンクの上にカーソルを置くと外観が変わるように設定したり、3単語未満のナビゲーションオプションを表示したりすることで、認知負荷を軽減できます。

2. コマースサイト全体に緊急性を促すメッセージを散りばめる:
ナッジマーケティングを活用して、買い物客の焦りを引き起こすことが重要です。期間限定の大幅な割引や在庫不足アラートを表示するなど、緊急性を訴求するメッセージを配置しましょう。

3. 価格を早く注目を集めるようにする:
価格設定戦略はビジネス目標によって異なりますが、価格アンカーを使用したり、セールラベルを付けたりすることで、価格に関心を引きます。

4. 魅力的なカートセールを特集:
カートに追加してからドロップアウトする訪問客の数を考慮しましょう。数量割引や無料ギフトを特集することで、カート放棄率を低減できます。

5. チェックアウトフローを簡素化する:
購入フローをシンプルにし、必要な情報を適切なタイミングで表示し、ユーザーにサポートを提供しましょう。

これらの戦略を組み合わせて、eコマースのコンバージョン率を最適化してください。
もしさらなる質問があればお気軽にお聞きください！

eコマースのフィルタリングを改善してショッピング体験を向上させる 

eコマースにおいて、フィルタリングを改善してショッピング体験を向上させる方法は重要です。良好なフィルタリングエクスペリエンスは、顧客が特定の商品を見つける際に効果的であり、多くのコンバージョンにつながります。

eコマースのフィルタリングを向上させるためのいくつかのアプローチを共有します。

1. 基本的な商品カテゴリーをカバーする:
- すべての商品カテゴリーに適切なフィルターを実装しましょう。最も重要な商品カテゴリーから始めて、買い物客の最大のセグメントに対してパーソナライズされた商品検索エクスペリエンスを提供できます。
- Google Analyticsの行動レポートを詳しく調べることで、最もよくアクセスされる商品カテゴリーを明らかにすることができます。

2. 商品の説明に基づいてフィルターを構築する:
- 商品の説明を調べて、カテゴリ固有のフィルターに関するアイデアを考えましょう。商品仕様に準拠する重要な情報を使用して、フィルターを作成します。
- 例えば、Amazonは商品タイトルにラップトップの画面表示サイズ、プロセッサーの種類、RAM、ハードディスクのサイズなどを記載しており、それぞれのフィルターを提供しています。

3. 切断を解除する:
- 適用されたフィルターのビューを明確に表示しましょう。フィルターの使いやすさを向上させるために、読み込みの速いWebサイトでインタラクティブなフィルタリングを使用することが効果的です。

4. フィルターの変更を非常に簡単にする:
- 買い物客がフィルターを変更する際に、操作が簡単で直感的であることを確保しましょう。

5. 複数の条件でフィルタリングする:
- 買い物客が複数の条件でフィルタリングできるようにしましょう。価格帯、ブランド、評価などの条件を組み合わせて検索できるようにします。

6. フィルタを視覚的に表示する:
- フィルターの選択肢を視覚的に示すことで、買い物客が選択しやすくなります。

7. モバイルデバイスとタッチスクリーンデバイスに異なるフィルターの使用を検討する:
- 画面サイズが限られるモバイルデバイスでは、効率的なフィルタリングとソート機能が重要です。

これらのアプローチを組み合わせて、eコマースのフィルタリングを改善し、顧客のショッピング体験を向上させることができます。

データドリブンマーケティング 

意思決定におけるデータの重要性について説明しています。

データの必要性:
日常の選択からビジネスの意思決定まで、データは重要な役割を果たします。

Eコマースとオムニチャネル:
購入履歴や行動の洞察に基づくデータは、推測を排除し、賢明な意思決定を支援します。

データドリブンマーケティング:
顧客データを活用してマーケティング活動を最適化し、ブランドエクスペリエンスを向上させます。

顧客データの種類:
ゼロパーティ、ファーストパーティ、セカンドパーティ、サードパーティのデータがあり、それぞれ異なるソースと目的があります。

これらのポイントは、データがビジネスにおいてどのように活用され、顧客との関係強化や売上の増加にどのように寄与するかを理解するのに役立ちます。

- ソーシャル エンゲージメント追跡:
インスタグラムやTikTokでブランドに言及した顧客に報酬を与えることで、ウェブサイトへのトラフィックを増やすことができます。

- 顧客フィードバックの活用:
顧客からのコメントを基に新しい商品を開発し、マーケティングキャンペーンを通じて顧客の声に耳を傾けることを示します。

- データに基づく意思決定:
顧客データはブランドの意思決定において重要であり、適切な洞察により推測を排除し、関係を強化できます。

これらのポイントは、顧客エンゲージメントを高め、ブランドの成長を促進するための戦略を理解するのに役立ちます。

小売データと DTC データを組み合わせてビジネス全体の成長を促進

小売データと DTC（Direct-to-Consumer）データを統合することで、消費者ブランドの成長と戦略がどのように強化されるかを考えてみましょう。
ほんの数年前まで、デジタルネイティブのDTCブランドは卸売販売にはほとんど関心がありませんでしたが、現在、多くのDTCブランドは小売パートナーシップが成長を促進する鍵であることを認識しています。

小売データとDTCデータを組み合わせる理由として、以下のメリットがあります:

1. ビジネスパフォーマンスの包括的なビュー:
小売チャネルとD2C（DTC）チャネルからのデータを統合することで、全体的な業績を把握できます。

2. 市場動向への対応:
市場動向を理解し、それに対応する能力が向上します。

3. 顧客の行動と好みの理解:
チャネル全体にわたる顧客の行動、好み、購入パターンを深く理解できます。

ただし、DTCと小売データを組み合わせる際にはいくつかの課題があります。小売データは非常に複雑であり、データ抽出のためのワンクリックソリューションがないことが多いです。さらに、小売データの標準化と一貫性が欠如しているため、ブランドはスプレッドシートの処理に多大な時間を費やしています。

統合されたデータを活用する方法として、さまざまなソースからデータを収集して統合できるデータプラットフォームを使用することがあります。これにより、業績を向上させるために必要な洞察を得ることが簡単になります。

小売DX（デジタルトランスフォーメーション）は、デジタル技術とデータの活用によってビジネスモデル変革を実現する重要なトピックです。小売業界でもDXを推進することで、成果を出すための取り組みが求められています。
また、データ活用を起点にしたビジネス変革の成功事例も多くあります。

コマース データとは  

コマースデータは、商品の購入および購入意欲に関するデータセットであり、これらのデータによって消費者の行動やカスタマージャーニーに関するさまざまなインサイトがもたらされます。このデータは、オンラインショッピングなどにおいて非常に重要です。では、詳しく見てみましょう。

コマースデータには以下のような情報が含まれます:

- 人口統計: 消費者の年齢、性別、地域などの情報。
- 位置情報: オンラインでの行動や購入に関連する地理的な情報。
- 閲覧されたページや商品: どの商品ページを訪れたか、どの商品に興味を持ったかなど。
- 前回購入した商品: 顧客の過去の購買履歴。
- オフラインでの売上: 実店舗での購入情報。
- 広告のクリック数: 広告をクリックした回数。

さらに、パブリッシャーから提供されるコンテキストデータ（URL、コンテキストのカテゴリー、キーワードなど）も、コマースデータとして扱われることがあります。これらのデータを人工知能（AI）と組み合わせて利用することで、消費者の興味・関心や購入意欲のパターンを特定し、オーディエンスターゲティングを強化することができます。また、予測モデルを作成して商品レコメンドや入札を改善することも可能です。

コマースデータは、広告の運用効率と効果を高めるために活用されます。具体的には、以下のことが実現できます:

- インマーケットなオーディエンスにフォーカス:
マーケティング活動の無駄を減らすために、特定の商品に関心を持つ顧客に的確な広告を届けます。

- 適切な体験を提供:
各ユーザーに対して適切な商品を、適切な広告クリエイティブで、適切な場所やタイミングで届けることで、コンバージョンを向上させます。

- スマートな入札:
各ユーザーの価値を測るための情報を提供し、よりスマートな入札を実現します。

コマースデータは、今後ますます重要性を増すでしょう。特に、ファーストパーティデータに基づくコマースデータが不可欠になると考えられています。 コマースデータの活用によって、オンラインショッピング体験を向上させ、企業の成果を促進することができます。これからも注目される分野と言えるでしょう。