レディースファッションECサイトのマーケター、桃太郎さんは悩みを抱えていました。新規ユーザー獲得のために様々なマーケティングを講じましたが(ネイティブ広告、バナー広告、キーワード広告、リターゲティング広告)、広告効率は低下する一方、獲得した新規ユーザーもすぐに離脱し、既存ユーザーの離脱も目立っていました。

悩んだ末、桃太郎さんは最近人気のサイトで使っているというパーソナライズマーケティング・ソリューションを導入することにしました。使い方は複雑そうでしたが、幸い他のサイトでも使っているというキャンペーンの例があったので、そのまま使ってみることにしました。非会員に会員登録を促すキャンペーンとアプリインストールを促すキャンペーンを開始し、成果が反映されるまで一週間待ちました。
一週間後、桃太郎さんはわくわくしながらダッシュボードを開きました。しかし、売上がまったく伸びず、戸惑いました。

パーソナライズマーケティングで売上が伸びなかった理由

サイト運営でよくある問題です。解決策は簡単です。オンラインでの商品購入を想像してみてください。ユーザーはいくつかのステップを踏みます。
サイトに初めて訪れた場合は、まず気になる商品を探します。気になる商品があれば、いいねを押すか、お気に入りに登録します。もう少し検討したい場合は、サイトを離れます。ある日、お気に入りに登録した商品を思い出して、サイトに戻ります。商品をカートに入れ、最後まで悩んで購入します。購入した商品が気に入れば、いつでも購入できるようにサイトをお気に入りに登録するか、アプリをインストールします。
これが、パーソナライズマーケティングで言うユーザージャーニー(User Journey)です。

⭐ 初回訪問 - 商品閲覧 - お気に入り商品発生 - 購入トライ - 購入完了 - 再訪問 - 再購入

* 会員登録とアプリインストールは、カスタマージャーニーのどのステップにも割り込めます。

しかし、重要なポイントがあります。それは、どのステップでもユーザーが離脱する可能性があることです。会員登録率やアプリインストール率を上げても、購入に繋がるという保証はありません。

パーソナライズマーケティングを成功させるためには、カスタマージャーニーの各ステップに効果的なキャンペーンを少なくとも1つ設けることが不可欠です。各ステップで次のように工夫し、自分のサイトに適したキャンペーンを探す必要があります。

• 初回訪問 – 商品閲覧キャンペーン：離脱率(Bounce Rate)を下げられるキャンペーン
• 商品閲覧 – 購入トライキャンペーン：お気に入り商品の価格やオプションの変更、ソーシャルプルーフなどを知らせるキャンペーン
• 購入トライ – 購入完了キャンペーン：直接的に購入を促すキャンペーン(例：シークレットクーポンなど)
• 購入完了 – 再訪問・再購入キャンペーン：持続的に興味を引くキャンペーン(例：関連商品おすすめなど

Datarizeは、誰でも簡単に使用できるデータに基づいて、Eコマースグロスソリューションを提供しています。ユーザージャーニーの各ステップに効果的に検証されたキャンペーンを用意し、売上の向上を支援します。
34サイトでオンサイトバナー効果をA/Bテストで検証した結果、DatarizeのオンサイトバナーキャンペーンをすべてOnしたグループBは、そうでないグループAと比較して平均8%以上の売上を上げました。
次はA/Bテストの結果をパーネルのステップ別に比較したものです。段階別に比較すると、グループBが最低0.03%p、最大1.48%p高くなっています。これが最も現実的な結果です。パーソナライズマーケティングを導入したからといって、一気に売上が2~3倍になるわけではありません。

売上を追加で高められる方法はないか？

大きく分けて3つあります。
一、ターゲティング メッセージ キャンペーンを一緒に使用します。 上記のA/Bテスト結果は、オンサイトキャンペーンのみを使用した結果です。つまり、ユーザーが訪問したときだけパーソナライズマーケティングを進めることができる状況での結果になります。ユーザーがまだ訪問していない場合、フレンドトーク、アリムトーク、Eメール、メール、アプリプッシュ通知などを活用して直接訪問を促し、購買を後押しできるメッセージキャンペーンを利用すれば、より高い売上上昇を期待することができます。
二、 アセットを高度化し続けましょう。アセットとは、ユーザーに直接表示される画像やテキスト、ボタン名などを意味します。同じキャンペーンでも、どのアセットを使うかによって、最大3~4倍のクリック率と購入CVRの差が発生します。例えば、データライズでは非会員に会員加入を促すキャンペーンとして「特典金額を全て合算して表示すること」がクリック率と購買CVRを高めるということを検証しました。
三、さらに細分化されたキャンペーンを構成し、それを繰り返し実験することです。購入を試みたが、購入完了に至らなかったユーザーも、未購入者、最初の購入者、再購入者、またはユーザー等級別に細分化すると、ターゲティングするタイミングとアセットが異なります。この部分を変えながら実験を続ければ売上をもっと上げることができます。