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CASE STUDY
ローソンフレッシュの挑戦は、
これからも
続いていきます。そして、その挑戦を支える
のが、
シーセンスのソリューションなのです
株式会社ローソン
事業統括本部
デジタルプラットフォーム部
シニアマネジャー
山口保幸氏
パーソナライズされたレコメンドでクリック率5倍を達成
シーセンスで運用効率向上と商品露出数の大幅増を実
現した「ローソンフレッシュ」
日本全国に約1万2,000の店舗を構えるコン
ビニエンスストア
「ローソン」
は、
2014年7月
からネットスーパーサービス
「ローソンフレ
ッシュ」
を開始しました。
生鮮食品や日用品
はもちろん、
こだわりの商品や、
産地直送品
や地域/期間限定品など、
約1万3,000点の
商品を取り扱っています。
週一回の定期購
入宅配サービスも首都圏で展開し、
購入し
た商品は1つのカートで最短翌日午前中に
届けられるため、
仕事と家庭を持つ女性を
中心に高い支持を得ています。
シーセンス導入でレコメンドによる商品露出
数約30倍/クリック数5倍を達成
現在、
堅調に会員数を伸ばしているローソン
フレッシュですが、
スタート時、
ある課題を抱
えていました。
それは、
異なるベンダーのサ
ービスを利用していたため、
サービス間の
連携ができていなかったのです。
例えば、
会員ステイタスごとにセグメントし
たオススメ商品や広告を配信しようとして
も、
レコメンド機能と検索エンジンが異な
るサービスだったため、
作業に手間がかか
り、
非効率な運用を強いられていました。
1
つの施策を講じるために、
複数の問い合わ
せ窓口に連絡しなければならず、
もちろん
データの連携もできませんでした。
ョンです。
シーセンスの全ソリューションを
導入した結果、
「検索・レコメンド・広告が1
つの管理画面で管理できるようになったこ
と」
「問い合わせ窓口が一本化されたこと」
で、
運営側の負担を大幅に削減することを
実現しました。
シーセンスの導入で、
ローソンフレッシュが
当時利用していたサービスは、
多機能では
最初に着手したのは、
カテゴリ別売上ランキ
あるのですが、
使いこなすには社内で専任 ングの自動化と、
商品検索機能の入れ替えで
の担当者を配置する必要があったのです。 した。
サイトに訪問するユーザーの半数以上
また、
いざ利用してみると機能的な制約が
は 一見さん です。
初めてのお客様にローソ
多く「
、やりたいことの半分もできなかった」 ンフレッシュのサービスを理解して頂くため
状況でした。
には、
『どんな品揃えで、
何が売れているの
か』
をお見せするのが効果的という考えの
ローソンフレッシュが目指したのは、
検索精 もと、
カテゴリごとの売上げランキングやオ
度向上とパーソナライズされたレコメンド ススメ商品欄の充実、
お客様の評価が高か
商品/広告の配信、
そしてコンテンツ生成 った商品のランキングを 自動で 効率的に
の自動化でした。
さらに運用の負担軽減を 見せる必要がありました。
考え、
これらすべてを1つのソリューション
で実現する方法を検討しました。
そして、
そ また、
生鮮食料品や日用品を扱う特性上、
使
の 解 となったのが、
シーセンスソリューシ いやすい検索エンジンは不可欠です。
さら
に、
商品の露出数を増やし、
コンバージョン
につなげたいという思いもありました。
そこ
で実施したのが、
商品検索運用の見直しで
す。
同義語、
サジェストワードを登録し、
さら
に商品情報以外の
「テーマワード」
も登録し
て、
重要度を再調整しました。
例えば、
通常
の検索エンジンで
「牛乳」
というキーワード
を入れると、
サイト内で販売している牛乳の
商品銘柄が表示されます。
これに対しローソ
ンフレッシュは、
「牛乳」
のキーワードには併
売が期待できる商品、
例えば
「ヨーグルト」
を
レコメンドとして表示させるようにしました。
実は、
サイトに訪れるユーザーの半数以上は
スマートフォン経由で、
「レコメンド」
や
「ラン
キング」
に表示された商品を購入するケース
が多いのです。
そのため、
「どの商品を、
どのタ
イミングでレコメンドするか」
は、
購買率を大
きく左右するのです。
商品検索運用を見直し、
ランキングの自動化
とレコメンド枠を拡充したことで、
レコメンド
による商品露出数は、
以前の30倍へと飛躍的
に向上しました。
また、
閲覧履歴や購買履歴
データを分析し、
さらにカート内の商品の合
計金額をリアルタイムで計算してパッケージ
セルを提案するといった施策で、
既存ユーザ
ーの利用促進を実現しました。
実際、
商品検
索利用はシーセンス導入前と比較して約2倍
増、
レコメンドによるクリック数は、
導入前と比
較して約5倍増を達成しています。
買い忘れ商品を先回りして提案できる/プラッ
トフォームを構築する
現在、
ローソンフレッシュが取り組んでいるの
は、
会員ステイタス別の広告配信によるロイ
ヤルカスタマーへの引き上げ施策です。
具体
的には、
会員未登録のユーザーにお買い得な
「お試しセット」
の広告を表示し、
購入者には
次のステップとして卵の無料券バナーを表示
させます。
このフローをシーセンスで自動化し
たところ、
全体コンバージョン率は導入前の
150%増、
定期購入会員化率も従来手法と比
較して約2倍に向上しています。
成に取り組んでいます。
さらに今後、
ローソンフレッシュで考えてい
るのは、
「朝食」
や
「ホームパーティー」
など、
シチュエーション別に、
トータルで商品を提
案するアプローチです。
ローソンフレッシュ
では、
食材の下処理を済ませた手料理キット
「キッチント」
を展開しています。
こうした商
品は、
カタログ的に表示しても、
その良さは
伝わりません。
「キッチントを
『下処理した野
菜パック」
と紹介しても、
ユーザーの心に響
かないでしょう。
しかし、
『忙しい朝の時短料
理食材』
として、
ライフスタイル提案の中でレ
コメンドできれば、
ワーキングママに響く可
能性が高い。
Cxense DMPを活用すれば、
購
買履歴/閲覧履歴などのデータからユーザ
ー・セグメントを作成できます。
こうした商品
がどのセグメントに受け入れられるのか。
試
行錯誤しながら、
顧客ごとのレコメンド精度
を上げていきたい」
そういった考えに基づい
て、
将来像を描いています。
今後は
「お試しセット」
のバリエーションを増
やし、
その施策を強化していく方針だといい
ます。
そのためには、
「ターゲティングの粒度」
や
「レコメンドの頻度」
、
さらには
「広告配信の
タイミング」
を考慮し、
ユーザーごとに最適な
コンテンツを提供する必要があります。
例え
ば、
顧客ステイタスごとにランキングを取る
と、
会員未登録・非定期会員・定期会員では、
それぞれランキングが異なります。
こうしたデ シーセンスを導入したことで、
ユーザーに関
ータと顧客属性を掛け合わせれば、
ユーザー する洞察を得られる 土壌 は用意できまし
の嗜好性を把握でき、
クロスセルやアップセ た。
今後は、
さまざまなデータを連携させ、
ルにつなげることもできるのです。
よりターゲティングされたコンテンツを配
信していく計画です。
他にもシーセンスを活用すると、
例えば
『ワ
インカテゴリをよく検索するユーザーには、 「お客様が100人いれば、
100とおりのニー
グループの成城石井で扱っている生ハム ズがあります。
ローソンフレッシュではお客
やオリーブをレコメンドする』
こともできま 様が欲しい商品だけでなく、
買い忘れてい
す。
今後は、
そういった商品提案をしていく た商品や、
今後必要になる商品までを先
ために、
データから得たインサイトで、
効果 回りして提案できるようなサイトを目指し
的なレコメンドや広告配信のシナリオの作 ます」
(山口氏)
。
シーセンスについて
シーセンスは、デジタルのビジネスで貴社を成功に導く支援をします。オーディエンスデー
タおよび高度なリアルタイム分析のテクノロジーを使用することによってシーセンスは、
メ
ディア企業やeコマース企業、
ブランド企業がデジタル収益を向上させるために必要な、関
連性の高いコンテンツレコメンデーション、
ターゲティング広告、パーソナライゼーションな
どを通じてユーザーに対してより便利な利用環境を提供します。オーディエンスデータを最
大限に活用し、一人一人のユーザーの嗜好に適合したパーソナライズされたサイトを運営
することで、企業はエンゲージメントを高め、
ロイヤリティの高いユーザーの獲得や広告収
益の向上、有償での購読者数の増加を実現できます。
シーセンスは、
ノルウェーのオスロに本社があり、世界中にオフィスを有するグローバル企業です。実際、Wall
Street
Journal(ウォール・ストリー
ト・ジャーナル)を発行するDow Jones(ダウ・ジョーンズ)、South China Morning Post(サウス・チャイナ・モーニング・ポスト)、Bonnier(バーニア)
、Polaris Media(ポラリス・メディア)、AEON(イオン)、楽天、Globo(グローボ)、Grupo Clarin(グルポ・クラリン)など多数のお客様にご利用いただ
いています。
より詳細な情報は、www.cxense.com.jaまたはTwitter: @Cxenseをご参照ください。
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