ECの売上を伸ばすパーソナライズ施策と導入方法を解説!

ECサイトを運営しているとリスティング広告や検索エンジン対策など獲得効率の高いWEB広告はすでに実施している事でしょう。しかし目新しいWEB施策が減ってきており、次の一手に困ってはいませんか?

集客ばかりがWEB施策ではありません。ユーザー一人ひとりにあわせた「接客」「追客」つまりパーソナライズ施策を実施すればさらなる獲得数の向上を見込める余地があります。

毎日、アクセス数等のWEBのKPIに追われていると、ECサイトに来ているユーザーは実際の人間という事を意識しなくなるものですが、Googleアナリティクスでの1アクセスは数字ではなく1人の人間なのです。ですから実際の店舗のように一人ひとりにあわせたオファーをWEB上で提供できれば、あなたの会社のECサイトも売上はまだまだ向上させる余地があるのです。

ECサイトにおいてパーソナライズの目的は、マスマーケティングによる「1対多」の非効率性を減らし、出来る限り個人の嗜好に合った接客に近づけることで、購買に至るまでの獲得効率を上げることにあります。

本日はECサイトの各パーソナライズ施策から導入の方法をebisumart(インターファクトリー)でWEBマーケティングを担当している筆者がご紹介いたします。

パーソナライズの事例

この記事を読んでいるあなたご自身も毎日パーソナライズされたWEBサイトを体験しているはずです。それはGoogleです。Googleは検索結果をパーソナライズしています。その最も分りやすい例が地域によるパーソナライズです。

例えば、「英会話スクール」と検索した渋谷のAさんの検索結果には、渋谷周辺の地図に英会話スクールがプロットされて表示されます。同く横浜のBさんが「英会話スクール」と検索を行えば、横浜周辺の英会話スクールが表示されます。このようにGoogleは検索ユーザー一人ひとりにあわせてパーソナライズを実施しているのです。

地域のパーソナライズだけで説明しましたが、この他にもGoogleはユーザーのサイト接触履歴や嗜好にあわせて、一人ひとりの検索結果をパーソナライズしています。

JALの公式サイトもパーソナライズを実現しています。ユーザーの地域情報や行動履歴からお客様一人ひとりにあわせた最適な提案をWEB上で実現しており、JALのように多くのユーザーが利用するサイトでユーザーにあわせたパーソナライズ施策を行なえば、ユーザーが享受できるメリットは大きく、ユーザーは短い時間で目的のページに到達する事ができます。

ECサイトにおけるパーソナライズ施策

レコメンドエンジンの導入

それではECサイト内で実施するべきパーソナライズ施策を解説いたします。パーソナライズ施策を導入するには、まずはレコメンドエンジンを導入します。レコメンドエンジンの会社には「ASP」と「パッケージ」がありますが、比較表をまとめました。

■レコメンドエンジン「ASP」 「パッケージ」比較表

初期費用 月額費用 導入日数 カスタマイズ
ASP 0円~ 1万円~ 1週間後~ 不可能
パッケージ 数十万円~ 数十万円~ 1ヵ月後~ 可能

レコメンドエンジンは気軽に導入できるASPから、DMP(データ・マネジメント・プラットフォーム)と繋ぎ込む事のできる本格的なものまで数十社の会社から提供されていますが、もしレコメンドエンジンの導入が初めてで、どこの会社が良いのかわからない場合は「早く」「小さく」「安く」スタートしてみてはいかがでしょうか?

なぜなら、いきなり高額なレコメンドエンジンだと「高性能を使いきれない」「導入に時間がかかる」というデメリットがありますし、最初からレコメンドエンジンそのものを理解してないため、クライアントとして最適な要件を定義できないのもデメリットがあるからです。

ASPのレコメンドエンジンである程度の効果が見えてくると、「ASPでは物足りない」「もっとこうしたい」という要望も生まれます。レコメンドエンジンの効果が見えてきたタイミングで本格的なレコメンドエンジンのパッケージに乗り換えてみるのがいいでしょう。ただしこのやり方だと、顧客行動データを一から蓄積しなおすデメリットが生じますので、必ず念頭に入れておきましょう。

ではレコメンドエンジンの次に具体的なパーソナライズ施策を順に説明いたします。

パーソナライズ施策一覧

パーソナライズ施策として代表的な下記の3つの施策を説明します。

(1)レコメンド
(2)レコメンドメール
(3)レコメンド広告

この先の理解を深めるために一点注意を申し上げます。先に紹介したASPやパッケージのレコメンドエンジンのシステムが使われるのは(1)と(2)です。(3)に関しては配信先がもつ広告配信システムががレコメンドエンジンとして利用されます。混乱しやすいポイントなので「レコメンド広告に関しては配信先ベンダーのシステムを使う」と念頭に入れて、次の説明を読みすすめてください。

レコメンド

まずパーソナライズ施策の代表的施策のレコメンドから解説します。優れたレコメンドで有名なのはAmazonです。Amazonは「ユーザーの閲覧履歴」「ユーザーの購入履歴」「同じ商品を買ったユーザーの履歴」から、最適なレコメンド商品を画面に表示します。しかも現在も進化し続けています。

またAmazonが優れているのは、単にレコメンドのロジックだけではなく、レコメンド広告をするタイミングです。ユーザーの購買意欲を刺激するようにありとあらゆるタイミングで、レコメンド商品を表示してきます。例えばKindleで漫画を購入し、読み終わったところでレコメンドが表示されるのは昔からですが、最近では漫画を読み始める前にもレコメンド画面を表示させます。

これは漫画を読んでいる最中に次の巻をダウンロードする事もできるので、ユーザーには大変便利なタイミングのレコメンドです。このようにレコメンドは一見押し売りともとられがちですが、良いタイミングで表示できるレコメンドは、ユーザーのサイトへのロイヤリティーを向上させるのです。

レコメンド導入には下記の3つの手順が必要になります。※ASPやパッケージにより異なる場合がありますが、代表的手順をご紹介いたします。

レコメンド導入手順

①商品アイテムの追加

ASPの管理画面にECサイトの商品を入力していきます。手入力では膨大な時間がかかってしまいますから、CSV等の決められたフォーマットに商品データを貼り付け、一括アップロードする方法が一般的です。ASPやサービスによっては自動でクローラーが商品情報を収集するやり方もありますが、クローリングされない場合もあり、現在は商品をアップロードする方法が主流です。

②商品画面・購入完了画面のタグ入れ

ユーザーの閲覧・購入情報を収集するために閲覧情報の収集は商品詳細画面から、購入履歴は購入完了画面から収集するために、ASPやサービスが指定するタグを「商品詳細画面」と「購入完了画面」に入れます。

③レコメンドの表示枠の設定

レコメンドを表示したい画面に、ASPやサービスのJavaScript等をHTMLに記述します。設定が終わればASP側の管理画面でレコメンドをコントロールする事ができます。

レコメンドメール

レコメンドメールとは商品画面や購入完了画面のタグから収集したデータとユーザーの属性情報を使って、ユーザー一人ひとりにあわせたレコメンド情報を紹介するHTMLメールです。レコメンドメールは商品のクロスセルはもちろん、休眠ユーザーの掘り起こしに有効な施策です。また単に商品をレコメンドするだけでなく、「ポイントの残り分」や「お気に入り」に残っている商品などのリマインドなども行われます。

それでは以下にレコメンドメールの一覧を紹介いたします。

パーソナライズドメール配信

閲覧履歴と購入履歴にもとづいたメールを送付します。パーソナライズされたメールというと「ユーザー一人ひとりにメールを送付する」イメージがありますが、一般的にはメールマガジンの一斉配信の時のメルマガをHTMLで作成し、メールを開封した瞬間に開封したユーザーに対してレコメンドされた商品を表示します。最初からパーソナライズされたものを送るわけではなく、メールが開封した瞬間にレコメンドエンジンにアクセスし、エンジンから戻ってくるレコメンドの結果をユーザーに表示します。

設置方法は、HTMLメールにタグを埋め込む事で、メール本文の商品紹介エリアにリコメンド商品を表示させます。

セグメント別メール配信

年齢や性別などのセグメント情報や行動履歴をもとにユーザーをセグメントに分けて、各セグメントに応じたコンテンツを配信します。ユーザー一人ひとりではありませんが、属性情報をもとにある程度のセグメント別配信でパーソナライズを実現します。

セグメント別配信ですので、セグメントの数だけのHTMLメールを配信するだけなので、タグの設置はなく最初からセグメントにあわせたコンテンツを用意します。

購入後自動返信メール

閲覧情報と購入情報を使用し、購入後の自動返信メールにクロスセルのレコメンド商品を紹介します。購入した製品に近い商品を「おすすめ商品」として表示します。またこのメールの一種として購入後しばらくたってから、「お礼メール」を自動で配信するメールもあり、そちらも同様に商品のクロスセルを促します。自動返信メールもHTMLメール本文にタグを設置します。

 

以上がレコメンドメールでしたが、問題点がないわけではありません。よくあるレコメンドメールのデメリットも念頭に入れて置きましょう。

①在庫データが日次のバッチだと在庫切れの商品をレコメンドしてしまう事がある。
②すでにメール配信システムがある場合はレコメンドエンジンと連携する必要があるため導入ハードルが高い。

レコメンド広告

レコメンド広告とは、ユーザーの属性・サイト訪問履歴から、ユーザーにマッチしたバナー広告を配信する手法です。レコメンド広告の種類は多数のものがあり、ターゲティング広告とも呼ばれ定義があいまいですが、

レコメンド広告 = ユーザーの行動履歴に基づき興味・関心にマッチした広告を配信

といったん定義した上で、各レコメンド広告を説明いたします。

リマーケティング広告(リターゲティング広告)

リマーケティング広告とは一度サイトに訪れたユーザーに対して、バナー広告を表示し、サイトに戻しCVを促す広告です。、2010年からGoogle Adwordsで実施されている広告で、ジャンルにもよりますがリスティング広告の次に獲得(CV)が見込める広告で、ほとんどの広告配信先が広告メニューとして用意しています。

リマーケティング広告はユーザーが訪問したサイトやページ単位でしかユーザーに見せる広告をパーソナライズできませんでしたが、現在はユーザーが閲覧した商品単位でバナー広告を表示する事ができるようになりました。次の「動的リマーケティング広告」で説明します。

動的リマーケティング広告(データフィード広告)

バナー広告に複数の商品が並んで、クルクル回転している広告を見たことはありませんか?それは動的リマーケティング広告と呼ばれ、広告配信面に「ECサイト」という単位ではなく過去に閲覧した「商品」という単位でバナー広告で表示できる広告です。クリックすると商品詳細ページまで行きますので、注文完了までのステップは短く、ユーザーからみても利便性が高い広告です。

動的リマーケティング広告を導入するには、2つのステップがあります。

①商品データをCSV形式等でリストで準備し、広告配信システムにデータをフィードします。
②広告配信システムから提供されるタグを商品詳細ページに入れます。

動的リマーケティングの特徴は、商品データを配信システムにフィードする事です。この特徴から「データフィード広告」とも呼ばれます。

このようにECサイト内だけのパーソナライズではなく、離脱したユーザーにも広告バナーに商品レベルを表示させることで、サイトへの再訪問と購入を喚起させるのです。

 

まとめ

本日はレコメンドエンジンの導入から、パーソナライズ施策として「レコメンド」「レコメンドメール」「レコメンド広告」の3つを説明した。ユーザー目線を踏まえたレコメンドは、顧客ロイヤリティーを向上させますが、パーソナライズ施策にはある程度の予算が必要です。

もし、「レコメンドエンジンを検討する予算はない」とばっさりあきらめてしまうのではなく、いつもユーザーに送付しているメールマガジンのユーザー属性別にわけて、それぞれのセグメントにあわせたコンテンツを配信してみてはいかがでしょうか?

筆者は過去に、大手英会話スクールでメールマガジンを担当していたが、特定のセグメントに絞り、そのセグメントに合わせたコンテンツを用意したところ、1回のメルマガ配信で100件を超すCVを獲得した経験があります。

レコメンドエンジンを導入し、本格的なパーソナライズ施策を展開できれば理想ですが、自社のメールマガジンをセグメントに分けて配信する程度でも立派なパーソナライズ施策です。

まずはユーザーの立場になって、毎週送っているメールマガジンが「ただの流れ作業になっていないか?」「お客様の役に立っているか?」から再検討してみましょう。



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