Affinity-Based Recommendations アフィニティベースのレコメンデーション　顧客デジタルエクスペリエンス 用語集 オムニチャネルコマース・D2Cブランドの成長のために

アフィニティベースのレコメンデーションとは

アフィニティベースのレコメンデーションでは、消費者の行動データを利用して、製品やサービスについてパーソナライズされた提案を行います。このアプローチでは、顧客の購入履歴、Web サイトの閲覧習慣、ブランドとのその他のやり取りのパターンを分析して、顧客が興味を持ちそうなアイテムを特定します。

たとえば、アパレルファッション小売業者は、顧客が同じデザイナーのドレスを頻繁に購入していることに気づくかもしれません。小売業者は、親和性ベースの推奨事項を使用して、同じデザイナーの同様のドレス、さらには補完的なアクセサリーや靴を提案することができます。

このレコメンデーション・推奨方法では、現在のトレンドや類似顧客の間で人気のある商品などの外部要因も考慮できます。これらすべての情報を組み合わせることで、アフィニティ ベースのレコメンデーションは、企業のコンバージョンの成功につながる可能性が高い高度にパーソナライズされた提案を提供できます。

アフィニティ ベースのレコメンデーションにより、顧客のユーザー エクスペリエンスが向上し、企業の売上が増加します。ただし、精度と関連性を確保するには、このアプローチで使用されるデータとアルゴリズムを継続的に更新および改良することが重要です。

アフィニティベースの推奨事項が企業にとって重要なのはなぜですか

アフィニティベースのレコメンデーションは、パーソナライズされたターゲットを絞ったマーケティングを可能にするため、企業にとって不可欠です。個々の顧客の興味や好みを理解することで、企業は顧客エクスペリエンスを向上させる、より魅力的で関連性の高い製品を作成できます。

さらに、アフィニティベースのレコメンデーションにより、顧客維持率とロイヤルティを向上させることができます。顧客は、企業が自分の特定の興味に応えているとわかると、その製品やサービスを継続して使用し、繰り返し購入する可能性が高くなります。

さらに大規模な場合、アフィニティ ベースのレコメンデーションは企業の収益増加を促進する可能性もあります。パーソナライズされたオファーで特定の顧客グループをターゲットにすることで、企業は潜在的なリードを実際の売上に効果的に変換できます。全体として、親和性ベースの推奨事項を企業のマーケティング戦略に組み込むと、顧客満足度が向上し、利益が増加します。

アフィニティベースの推奨事項に関するよくある質問

アフィニティスコアはどのように機能しますか

アフィニティ スコアは、予測されたカスタマー ジャーニーにどの程度適合するかに基づいて、製品カタログまたはコンテンツ フィード内の各項目に割り当てられる数値です。親和性スコアが高いほど、そのアイテムがユーザーにレコメンデーションされる可能性が高くなります。アフィニティ スコアは、過去の購入、ページ ビュー、サイトとのその他のインタラクションなどのユーザー行動のデータを使用して計算されます。

アフィニティベースのレコメンデーション戦略の例は何ですか

アフィニティ ベースのレコメンデーション戦略の一例は、訪問者のアフィニティに基づいて最も人気のあるアイテムを推奨することです。この戦略では、アイテムが互いにどれだけ似ているかは無視され、代わりに、各アイテムが各ユーザーの予測されるカスタマー ジャーニーにどの程度適合するかのみに焦点を当てます。

アフィニティベースのレコメンデーション システムではどのような種類のデータが使用されますか

アフィニティ ベースのレコメンデーション システムは、過去の購入、ページ ビュー、サイトとのその他のインタラクションなどのユーザー行動のデータを使用して、製品カタログまたはコンテンツ フィード内の各アイテムのアフィニティ スコアを計算します。このデータは、各ユーザーの独自の好みや興味に基づいて、各ユーザーにどのアイテムをレコメンデーション・推奨するかを決定するために使用されます。

アフィニティベースのレコメンデーションシステムを使用する場合、成功をどのように測定しますか

成功は、クリックスルー率 (CTR)、コンバージョン率、平均注文額 (AOV)、顧客生涯価値 (CLV) などの指標を確認することで測定できます。これらの指標は、ユーザーがレコメンデーション・推奨アイテムに関心を持っているかどうか、またそれらのアイテムがビジネスの売上や収益の増加につながっているかどうかを判断するのに役立ちます。

アフィニティベースのレコメンデーション システムを使用する利点は何ですか

アフィニティベースのレコメンデーション システムを使用する利点には、顧客とのエンゲージメントの向上、顧客ロイヤルティの向上、売上/収益の増加、顧客エクスペリエンスの向上、興味や好みに合わせたパーソナライズされたレコメンデーションによる潜在顧客のターゲティングの向上などが含まれます。

アフィニティベースのレコメンデーションシステムの使用にデメリットはありますか

デメリットとしては、ユーザーから個人データを収集することによる潜在的なプライバシーの懸念、その複雑さによるシステムのセットアップと保守の難しさ、不正確な予測による特定の製品や顧客タイプに対する潜在的な偏見、データの欠如による成功の測定の困難などが挙げられます。

顧客デジタルエクスペリエンス ソリューション [オムニチャネル発送代行]

オムニチャネルコマースビジネスに適した顧客の購入（購買）体験ニーズ に添ったオペレーションを設計・構築するツールを選定したら、 富士ロジテックホールディングスの EC物流サービス ・物流・発送代行 ・返品・交換 サービスをその施策の一部として活用することを検討してください。

富士ロジテックホールディングスがDNVBとその一カテゴリーDTC/D2C 3.0 コマースビジネスに提供するものには

• 全国のフルフィルメント センターからの D2C（DTC） および B2B注文の EC:eコマース フルフィルメント
  (ビジネスに最適なフルフィルメント センターを選択使用可能)
• 標準および 配達予定日 指定のeコマース配送サービス
• eコマースの商品の 配送情報 の提供と、 注文/追跡情報 と返品対応
• 思い出に残る 開梱体験：Unboxing を提供するキッティングおよびカスタマイズ サービス
• データ分析により、顧客のe コマースの配送方法、顧客の支出金額、配送方法ごとの平均コスト、配送方法ごとの注文の配達にかかる時間、返品理由などについての顧客のインサイト：洞察の提供
• 越境ECに伴う、国際 eコマース配送 (米国、カナダ、英国、欧州連合、オーストラリ、アジアなど、その他の国へ)

富士ロジテックホールディングスが連携、推奨するコマースソフトウェアは、 プラットフォームシステム、 マーケットプレイス、EDI ソリューション (小売業者の Webサイトや店舗での注文を処理するため)、およびその他の販売チャネルと統合して、e コマース、 オムニチャネルの フルフィルメントを自動化します。

富士ロジテックホールディングスを利用・活用すると、日本中に フルフィルメント センター のネットワークを通じて、 小売・製造事業者 は、商品在庫を 分散保管・分散出荷 サービスを活用して、e コマースの配送コストと配達時間を削減することができます。

D2Cビジネスサポート：相談・問い合わせ

オムニチャネルコマースシステム＆フルフィルメント戦略:

オムニチャネルコマースシステム＆フルフィルメント は、購入・販売チャネルとフルフィルメントセンターを統合して、顧客にまとまりのある ショッピングエクスペリエンス を提供します。

次世代オムニチャネルサービスを通じて、 成功する D2C チャレンジャー ブランド をはじめとして、 購入後の体験（Post-Purchase ポストパーチェス） の向上に注力すると、エンゲージメントと 顧客ロイヤルティ が向上し、リピート購入と顧客維持の可能性が高まります。

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商品追跡情報・配送予定日設定・返品・交換・修理、特別問い合わせ/ご相談

通販・ D2C・ Eコマース 事業者の EC物流代行・発送代行 ・オムニチャネル コマースでの流通加工から店舗物流までを、
一般社団法人 通販エキスパート協会 ：「通販CXマネジメント」・「フルフィルメントCX」認定スペシャリスト メンバーとスタッフがサポート致します。

全国11拠点のDC/FCから、先進 RaaSマテハンロボット ・RFID などと、注文管理システム（OMS）・倉庫管理システム（WMS）とコマースシステム をAPIで連携して、 物流・発送代行サービス を「スタートアップ特別限定プラン から、100億円を超える事業者に最適な 分散保管・分散出荷、 返品・交換 サービスまでを一貫でデザインする「 顧客購買後体験 」によって、LTVの向上が実現できる「 感動物流サービス 」を提供中です。物流業界の最新トレンドを盛り込んだ お役立ち資料 も無料でご提供しています。

購入後体験（ポストパーチェス）　顧客中心のエクスペリエンスのために