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

2024年4月3日

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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。

AOV・CLVを向上させる多彩なサービスを提供します。

Lexica オムニチャネルコマースから、再販・リコマースまで対応するMACH・コンポーザブルコマースシステム
E-Aspro 通販からEコマース向け ERP: 定義、機能、メリット（通販基幹システム）　
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