オムニチャネル・ユニファイドコマース　レコメンデーション活用ポイント コンテンツリスト　　　

顧客がオンライン、アプリ内、店舗内、またはこれら 3 つを組み合わせて購入する場合でも、一貫したエクスペリエンスを顧客に提供することがこれまで以上に重要になっています。
ユニファイド コマースは、顧客がどこで買い物をしても、顧客エクスペリエンスを向上させ、回復力を高める強力なツールです。

ユニファイドコマースを使用すると、在庫、顧客、支払いを一元的に把握できるため、顧客にとってはより柔軟な対応が可能になり、企業にとってはより優れた洞察が得られます。ユニファイドコマースを導入すると、すべてがつながっているため、新しいチャネルを追加したり、新しいカスタマージャーニーを迅速にサポートしたりできるため、俊敏性も維持されます。

ブランドが単一のレコメンデーション活用を使用してどのように成功を収めているかについて説明します。統合コマース アプローチを採用して、次のようなメリットを享受する方法を学びましょう。

• 顧客の柔軟性の向上
• 顧客ロイヤルティの向上
• 成長を促進するデータ
• チャネル間の調整が簡単になること

ブランドコミュニティマーケティングに焦点を当てており、ユニファイドコマースとオムニチャネルについて詳しく説明しています。

下記の制限を越えていくためにも必要です。

興味・関心に基づく広告・インタレストベース広告とは

お客様が他の Web サイトまたは当社 Web サイトにアクセスしたときに、ターゲットを絞った広告を配信するために、当社自身、または第三者ベンダーと協力して、当社自身またはベンダーの情報に関連して非個人識別情報を使用する場合があります。
このプロセスでは、Cookie、クリックストリーム データ、および以下で説明するその他の同様のテクノロジーが使用される場合があります。たとえば、お客様が特定の商品に関する情報を検索している場合、当社または当社のベンダーは、お客様が閲覧する他の Web サイトにその商品に関する情報を含む広告を表示する場合があります。
「行動広告」とも呼ばれるこの形式の広告は、個人を特定できる情報ではなく、匿名の情報に基づいています。その結果、当社と当社のベンダーはお客様の興味を把握していますが、その特定の広告の配信に関連してお客様を個人的に特定することはありません。
このような広告は、あなたの興味に関連した広告が表示されるため、役立つと考えています。
ただし、これらの興味に基づく広告をオプトアウトしたい場合は、以下の「オプトアウトの権利とは何ですか?」で説明されているオプトアウト プロセスに従ってください。

クッキーは何のために使用するのでしょうか

当社はファーストパーティ Cookie とサードパーティ Cookie の両方を使用する場合があります。ファーストパーティ Cookie は、ユーザーが訪問している Web サイトによって設定される Cookie です。サードパーティ Cookie は、ユーザーが訪問している Web サイトのドメイン以外のドメインによって設定される Cookie です。 当社は Cookie を次の目的で使用します。

• ショッピング カート内の商品を覚えて処理できるようにします。
• ユーザーの設定を理解し、将来の訪問のために保存します。
• 広告を追跡します。
• ウェブサイトの使用状況を管理および分析する。

将来的により良いサイト エクスペリエンスとツールを提供するために、サイト トラフィックとサイト インタラクションに関する集計データを編集します。
これらは、特定の Cookie を作成した Web サイトにアクセスするたびにアクティブになります。

クロスデバイスマッチング:

クロスデバイスの関連付けを容易にするために、個人を特定しない情報を使用します。当社または当社のサードパーティ ベンダーは、「確率的アルゴリズム」として知られる数学的ツールを使用してデバイスのアクティビティ データを分析し、ユーザーが複数のデバイスでコンテンツを操作したかどうかを判断し、そのようなデバイスを照合します。
この分析に関連して、当社は、独自のプライバシー ポリシーに従って、データ ベンダーなどの第三者からの個人を特定できない情報 (人口統計、地理的データ、興味に基づくデータを含む) に依存する場合があります。また、当社が収集した個人を特定しない情報を使用する場合もあります。かかるサードパーティのデータと組み合わせて。 このようなデータは、難読化された電子メール アドレス、広告主、またはその他の第三者からの決定論的なデータで補足される場合があります。 このデータに基づいて、当社は、関連付けられていると思われるデバイス全体にターゲットを絞った広告を表示したり、ウェブサイトやモバイル アプリケーションがどのように使用されているかを確認し、さらに有効にするためのツール、分析、データ、洞察などの他のサービスを広告主に提供したりすることがあります。ターゲットを絞った広告の表示 (デバイス全体を含む)。

レコメンデーションパターン

AI主導のアルゴリズムを活用した商品推奨サービスについて説明しています。

AI主導のレコメンデーション:
顧客の購入体験を向上させるために、AIを活用した商品推奨が表示されます。

エンゲージメントとコンバージョンの増加:
レコメンデーションにより、商品の探索と発見が促進され、エンゲージメントやコンバージョンが向上します。

ダッシュボード管理:
技術的な変更なしに、システムのダッシュボードからレコメンデーションウィジェットを設定・管理できます。

- パーソナライズされたショッピング体験:
リアルタイムのユーザープロファイルを活用して、顧客に合わせた商品推奨を提供します。

これらのポイントは、顧客のショッピング体験をパーソナライズし、購入に至るまでのプロセスをスムーズにするためのものです。また、顧客のニーズに応じた商品を効果的に推奨することで、売上の最大化を図ることができます。

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

ビッグデータとAIレコメンデーションは、Eコマース業界において顧客体験の向上と売上の増加に欠かせない要素となっています。ここでは、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。

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をパーソナライズすることは、顧客エクスペリエンスを向上させ、コンバージョンを促進する非常に効果的な方法です。以下に、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に関する7つの効果的な方法を紹介します:

1. セグメンテーションから始める:
コンテンツのパーソナライゼーションを効果的に行うための最初のステップは、顧客を知ることです。顧客の行動データ、地理情報、人口統計データ、心理学的データなどを活用して、ターゲットユーザーの心に響くメッセージを判断することが重要です。

2. 見出しのパーソナライゼーション:
ランディングページは顧客がWebサイトに対して抱く第一印象であり、ランディングページの要素をパーソナライズすることで、ユニークで魅力的なエクスペリエンスを提供できます。

3. CTA（Call to Action）のパーソナライゼーション:
コンテンツ内のCTAを顧客のニーズに合わせて調整することで、エンゲージメントとコンバージョンを促進できます。

4. ビジュアルのカスタマイズ:
画像やビデオのパーソナライズは、視覚的なインパクトを高め、顧客の興味を引き付ける効果的な方法です。

5. ブログ投稿のパーソナライゼーション:
ブログ記事を訪問者の興味や行動に合わせてカスタマイズすることで、読者のエンゲージメントを高めることができます。

6. 商品レコメンデーションの最適化:
顧客の過去の購買履歴や閲覧履歴に基づいて、関連する商品を提案することで、コンバージョン率を向上させることができます。

7. パーソナライズされたユーザーエクスペリエンスの追求:
Webサイトのパーソナライゼーションは、各訪問者に特定の顧客エクスペリエンスを提供することで、成功企業が達成している信頼、顧客ロイヤルティ、収益の向上を実現します。

これらの方法を活用して、Webサイトのコンテンツをパーソナライズし、顧客に魅力的なエクスペリエンスを提供しましょう。

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、マーケティングとコミュニケーションにおいて有効な戦略であり、商品のレコメンドや有料広告などを通じて多くのリードを獲得し、ゼロパーティデータを収集する手法です。以下に、クイズファネルを活用する方法をいくつか紹介します。

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興味を引き、Eメール購読者に変えることがポイントです。リード獲得クイズは、ほぼすべての業界で機能しています。ポップアップティーザーを使用して新しい訪問者にクイズを宣伝すると、Eメールのサインアップが増加します。

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:
- 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と、新しい購読者に関する重要なゼロパーティデータを収集できます。このデータを活用して、パーソナライズされたコミュニケーションを行いましょう。

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クイズは、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します。ユーザーが横向きで寝ているかどうかを尋ねるクイズなど、価値を提供するための嗜好データを収集しましょう。

クイズファネルは、エンゲージメントを高め、パーソナライズされた体験を提供する効果的な方法です。マーケティング戦略に導入する際に検討してみてください。

商品レコメンデーションクイズでEコマースサイトを成長させる

商品レコメンデーションクイズは、Eコマースサイトの成長に大いに役立ちます。これは、訪問者の好みや特徴に基づいて商品を推奨するための短い一連の質問です。
具体的には、以下の理由から商品レコメンデーションクイズが有効です：

1. パーソナライズされた体験:
顧客の80%がパーソナライズされた体験を期待しています。商品クイズは、嗜好データを収集し、顧客が期待するパーソナライズされた体験を提供します。

2. メールとLINEのマーケティングリストの増加:
クイズでメールアドレスやLINEを収集することで、直接連絡できるリストを拡充できます。

3. ゼロパーティデータの収集:
顧客がブランドと共有するデータを収集し、ファーストパーティデータを活用できます。

4. 放棄されたカートの防止:
クイズデータは放棄されたカートを防ぐのに役立ちます。

5. 広告費用対効果 (ROAS) の向上:
クイズは広告費用対効果を高めることができます。

6. 売上の増加:
商品レコメンデーションクイズは売上を伸ばします。

商品クイズを実施する際には、以下のステップを考慮してください:

1.クイズのロジックを構築:
質問のロジックを設計し、嗜好データを収集します。

2. クイズのデザイン:
視覚的に魅力的なクイズを作成します。

3. 宣伝:
有料検索やソーシャルキャンペーンで商品レコメンデーションクイズを宣伝します。

これらのステップを踏んで、オンラインストアで商品レコメンデーションクイズを開始する準備が整います。

コマースの商品レコメンデーションクイズの作り方

 コマースの商品レコメンデーションクイズは、ECコマースマーチャントにとって新しい訪問者を引き付け、商品の発見を促し、リストを増やし、売上を伸ばすための優れた方法です。
以下は、効果的な商品レコメンデーションクイズを作成する手順です。

1. 効果的な商品クイズの書き方:
- クイズの目的を明確にしましょう。顧客がクイズから何を期待できるか、理想的な商品（スキンケア商品、ギフト、健康補助食品など）を特定します。
- 取り上げる商品を選択します。SKUが無限にある場合は、カテゴリごとに個別のクイズを作成するか、戦略的に宣伝する商品を強調します。
- 質問の数と内容を検討します。質問が少なすぎると推奨事項が的外れになり、多すぎるとクイズの完了率が低くなります。

2. クイズをデザインする:
- クイズのユーザーエクスペリエンスを改善し、強力なCTA（Call to Action）を作成します。
- 商品の推奨事項をバンドルして節約することができます。また、割引価格で商品を購読するオプションを提供します。

3. 商品クイズを使用してメーリングリストを増やす:
- ユーザーにEメールへのサインアップを勧めますが、メール提供は任意です。クイズが販売につながれば、後でメールを収集できます。

4. クイズをコマース/メールプラットフォームと統合する:
- クイズを実装し、データキャプチャと統合を行います。

5. eコマースクイズの立ち上げ:
- クイズを公開し、訪問者がクイズを完了できるようにします。

6. Eメール、ソーシャルメディア、有料広告による商品クイズの宣伝:
- クイズの結果を共有できるようにし、訪問者が商品を購入する際に役立てます。

商品レコメンデーションクイズは、顧客の好みデータを直接収集してレコメンデーションを行うため、AIソリューションをトレーニングする必要はありません。クイズを通じて、パーソナライズされたショッピング体験を提供し、迅速に販売に導くことができます。

コンバージョンにつながる商品レコメンデーションクイズのポイント

商品レコメンデーションクイズは、コマースのマーチャントにとって新しい訪問者を引き付け、商品の発見を促し、リストを増やし、売上を伸ばすための優れた方法です。
以下は、効果的な商品レコメンデーションクイズを作成するためのポイントです:

1. 効果的な商品クイズの書き方:
- クイズの目的を明確にし、顧客がクイズから何を期待できるかを特定します。
- 取り上げる商品を選択し、質問の数と内容を検討します。

2. クイズをデザインする:
- クイズのユーザーエクスペリエンスを改善し、強力なCTAを作成します。
- 質問と回答を商品にマッピングさせるための分岐ロジックを設計します。

3. 商品クイズを使用してメーリングリストを増やす:
- クイズはユーザーにEメールへのサインアップを勧めますが、メール提供は任意です。
- クイズを通じてゼロパーティデータを収集しましょう。

4. クイズをコマース/メールプラットフォームと統合する:
- クイズをコマースプラットフォームやメールプラットフォームに統合して実装します。

5. eコマースクイズの立ち上げ:
- クイズを実際に立ち上げ、訪問者に提供します。

6. Eメール、ソーシャルメディア、有料広告による商品クイズの宣伝:
- クイズの結果を共有できるようにし、クイズを宣伝します.

商品レコメンデーションクイズは、顧客エクスペリエンスを向上させ、パーソナライゼーションを強化し、コンバージョンを促進する重要な方法です。