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D2Cブランドインタビュー＆Opinion：オピニオンテーマコンテンツ
EC/DNVBとその一カテゴリーDTC/D2C 3.0の時代です。
ブランドの創業者、チームメイトやスタッフのマネージメント・マーケティング スキルをレベルアップしたいと思いませんか?
最も賢いマーケターになりましょう。これは 無料のコラムです。
ビジネスを成長させる方法と継続的なマーケティング スキルセットに関する知識と実用的なアドバイスを共有することに熱心に取り組んでいきます 。(実際に読むのが楽しみになる楽しい方法で)。
DTC 分野を、クリエイティブ トレンド、トラフィック プラットフォーム、テクノロジー パートナーという絶え間なく変化しているトレンドを使いこなすことを支援することで、ブランドと顧客を結びつける、ほぼ無限の機会の高まりがあると考えています。
サブスクリプション初回購入とリテンション リ・ビルド Part4-2
ステップバイステップガイド：D2C/eコマースサブスクリプションビジネスを開始する方法Part02 サブスクリプションプログラムのインセンティブを設計できたら、それを使用してサブスクライバー顧客とのコンタクトポイントを設計・実施・展開します。次のような施策を実施することをお勧めします。 ステップ4：初回購入施策を策定する □貴重なインセンティブを提供する □割引を提供する □送料無料を含む □サインアップを簡単にする □パーソナライズ □ガイド付き購買エクスペリエンスを実装する ステップ5：リテンション施策を策定する
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SNS・LINEなどのダイレクトメッセージで、CXを設計・運用するポイント
◆概要 人々は常にスマートフォンを使用しています。それはパーソナルデバイス＝コミュニケーションタッチポイントです。 ◆活用方法 割引コード 紹介リンク 更新リマインダー サブスクリプションオーダーのマイポータルでの変更 今後の購入と支払いリマインダー 支払い失敗アラート ◆まとめ◆ケーススタディ Hubble Contacts Florence by Mills Makeup Jeffree Star Cosmetics Makeup Concrete Minerals Makeup BPI Sports プロテイン The Balm Company Makeup
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オムニチャネルコマース対応：分散在庫/出荷・BOPIS・BORISなどフルフィルメント＆リバースロジスティックスサービス強化
課題背景と特徴1：分散在庫管理と分散出荷をシンプルに運用で提供 Lexicaのシステム基本機能の在庫・生産情報である、商品のSKUおよびその構成要素SKUのそれぞれの在庫残数、配送手段、利用可能出荷拠点を把握して注文確定、出荷指示を実施できる。 課題背景と特徴２：ヘッドレスコマースと一体化した注文管理システム（OMS）機能を提供 柔軟なＡＰＩ連携機能で、進化するヘッドレスコマースとの連携を素早く、簡便・低廉な費用でＰＯＣが実施したいとのニーズが増していました。ヘッドレスを実施するための、バックエンド側の注文管理システム（OMS）の機能が充実・対応するための工数や費用などの問題で実施を躊躇うとの課題に対して、「Lexica」の基本機能の設定ベースでサービスインが出来るメリットを評価してのリプレース導入を促進しています。 特課題背景と特徴３：分散出荷対応してくれる物流・発送代行サービスを提供 コマースシステムでの分散出荷指示が可能でも、複雑かつ、煩雑な、フルフィルメントと物流・発送代行業務を、返品・交換・回収・転送までをリ・デザインして実績のあるサービスチームスタッフで提供しています。 特課題背景と特徴4：返品・交換・回収サービスをワンプラットフォームで提供 トランザクションメールのリッチコンテンツ化への対応と、返品・交換・回収（再販用も含む）の顧客購買後体験をよりユーザー視点、バックオフィスの効率化視点で導入が可能になります。 ▼こんなコマース・小売事業者におすすめです オムニチャネルコマースへのサービス拡張を検討・実施したい 既存のコマースシステムで、分散在庫管理・出荷への対応に苦慮して改善したい BOPIS/BORISから、ショップTOシップ、分散出荷などの顧客管理・発送業務を再設計して店舗スタッフのモチベーションアップと店舗販売力の強化をしたい 返品・交換業務から、店舗からの回収業務までを全国のDC拠点を選択して実施したい
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３PL フルフィルメント コンテンツリスト
3PLフルフィルメント（第三者物流フルフィルメント）の重要性とその利点について述べています。eコマースビジネスにおいて、オーダーフルフィルメントは効率的かつ費用効果の高い方法でビジネスを拡大し、顧客満足度を向上させるために重要です。3PLパートナーを活用することで、在庫管理や配送などの業務を効率的に行うことができます。また、フルフィルメントを強化するためのヒントとして、迅速な配送や商品の品質管理、カスタムパッケージの活用などが紹介されています。さらに、AI（人工知能）の台頭により、Eコマース業界が効率化され、顧客体験がパーソナライズされることが強調されています。AIを活用することで、商品のバンドル化やパーソナライズされた商品の推奨が可能になり、物流プロセスも効率化されます。また、マルチチャネル・リテールにおけるフルフィルメントの重要性や高級ブランドのフルフィルメントに関する課題、フルフィルメントマーケティングの重要性なども取り上げられています。これらの要点をまとめると、3PLフルフィルメントの利点やAIの活用、フルフィルメントマーケティングの重要性が強調されています。
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AI XR メタバース とコマース コンテンツリスト
これからの、D2C、Eコマース、オムニチャネルコマースにとって重要なソリューションとなる、AIに関するコンテンツの一覧です。進化と進歩の激しい領域ですが、可能な限りアップデートしていきます。 リクエストお待ちしております。
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購入（購買）後体験 と 返品・交換・再販売 コンテンツリスト
顧客の返品・交換に対応することが、Eコマースサイトの選択において重要であり、対応できない場合は売上が減少する可能性があります。リバースロジスティクスとは顧客から物流が逆流する概念であり、D2C（DTC）/Eコマース/オムニチャネ業界では返品や交換に対する意識改革が重要です。返品処理のスムーズさや購買後体験の重要性を認識してください、購買体験の最適化がDNVBとその一カテゴリーDTC/D2C 3.0D2Cブランドの成長に繋がります。
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OMO オムニチャネル コマース のポイント コンテンツリスト
オムニチャネルおよびOMO（オンラインとオフラインの統合）トレンドに関する内容を要約したものです。オムニチャネルコマースは、実店舗とオンラインなどのさまざまなチャネルを統合して顧客に便利なエクスペリエンスを提供し、顧客データの活用やパーソナライズが重要です。トレンドには、オンラインデータをオフラインで活用することや、顧客体験の個別化、体験型小売、ソーシャルコマース、新技術などが含まれています。 また、オムニチャネルの成功にはERPの統合やデータ主導の意思決定が必要です。さらに、オムニチャネルシステムの機能や成長のためのショッピング機能、オムニチャネルエクスペリエンスの重要ポイントなども取り上げられています。
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戦略立案から運用管理までパッケージ化ソリューション オムニチャネル編 コンテンツリスト
コンテンツリスト 第一章 オムニチャネルという言葉の功罪 第二章 ECは足し算ではない 第三章 オムニチャネル時代での正しいECの向き合い方 第四章 オウンドメディアのポジショニング
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ロイヤリティ＆リワードプログラムが大切な理由 コンテンツリスト
ロイヤリティ＆リワードプログラムが大切な理由 ロイヤリティと購買後体験 #1 D2Cでロイヤルティプログラムでブランド成長・成功するポイント ロイヤリティと購買後体験 #2 D2Cでのロイヤリティプログラム構築ノウハウ 前半 D2Cでのロイヤリティプログラム構築ノウハウ 後半 ロイヤリティと購買後体験 #3 優れたD2C・Eコマース・OMOビジネスにとってのカスタマーロイヤルティプログラムとは 事例 : PURA VIDA REWARDS バッド事例 メタバース時代の事例 ブランドを主張する方法と考察 Thingtesting あなたの会社がブランド価値を伝える必要がある3つの理由は 価値観を伝え行動と一致させることで、信頼と忠誠を築きます 価値観を伝えることでブランドを差別化する ブランド価値を伝えることで、売り上げを伸ばすことができます
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SHEINのビジネスモデル要素を分割検証する #6 AIを活用した検索&レコメンドエンジン
AI を活用した検索とレコメンデーション ソリューションは、各顧客の購買過程をパーソナライズすることで、オンライン コンバージョン率を高め、満足度を向上させることができます。 顧客を「知る」（有意義なパーソナライゼーション） Eコマース・D2C・DNVB では閲覧パターンと購入履歴を使用して、顧客とその好みをより深く理解し、それを利用して顧客の欲求とニーズを予測し、よりユーザー フレンドリーなエクスペリエンスを実現することが重要です。 優れた顧客サービスを提供する 顧客のニーズを予測する マーチャンダイジングテック AI を活用した検索およびレコメンデーション エンジン Crossing Minds Bloomreach algolia Depict ParticularAudience PSYKHE RevLifter Vue.ai ＊コンポーザブル（Composable）とは、
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