人工知能を使ってeコマースの購買経験変える3つのキャンペーン

今話題の人工知能(AI)。これを使うとeコマースでのショッピング経験をどう変えることができるでしょうか。

予測的なコンテキストマーケティング・アルゴリズムを備えた人工知能(AI)駆動ツールを使うと、オンラインショッピング体験をよりパーソナル化することができます。

マルチチャネルの行動データとトランザクションデータを、人工知能駆動の洞察と組み合わせることで、ブランドはよりパーソナル化された、顧客の興味に関連性の高いショッピング体験を与え、買い物客の経験を向上させ、最終的には小売業者のROI(投資対効果)を上げることができます。

現在、個々のオンラインショッパーの行動データと人工統計データの量は、驚異的なレベルにまで増えています。このデータの増加に合わせて、人工知能(AI)や機械学習技術の使用はより主流になってきています。これまで以上に多くのデータを入手できるようになるにつれ、小売マーケターは機械学習アルゴリズムを使用して、買い物客の行動をリアルタイムで記述し予測することで、彼らとよりよくつながることができるようになりました。

これらの洞察は、自動化された電子メールキャンペーンと、関連性の高いパーソナライズされたインタラクティブなウェブサイト経験の両方を促進するために使われ、付加価値を高めて、長続きする顧客のつながりを作り出すことができます。

人工知能(AI)の導入で、マーケターは、顧客の行動を発見し、買い物客のロイヤルティを高めるパーソナル化したメッセージを送信するために、大量のデータを手動で並べ替える必要はもうなくなりました。顧客のための人工知能駆動エクスペリエンスを自動化した小売業者は、すでに全体的な収益の増加や顧客の生涯価値の向上などで大きな成果を上げています。

Finish Line、Chicos、eBags、Value City Furnitureなどのブランドでは、予測マーケティングアルゴリズムを採用した人工知能主導のアプローチを使用して、実店舗でのショッピングとデジタルショッピング体験を融合させ、単一チャネルの顧客よりも30%高い価値を持つオムニチャネルの買い物客へ変換しています。

これらのブランドは、お客様のリアルタイムのオンラインとオフラインの商業取引や行動データを活用して、個々のパーソナライズされた電子メールキャンペーンを自動化し、全体的な注文価値を高めることができています。

それではここで、ブランドが人工知能主導のキャンペーンを使って、電子メールとウェブマーケティングのパーソナライズを支援する3つのキャンペーン方法をご紹介しましょう。

 

1.顧客サービスとの「放棄因果関係」キャンペーン 

家具の小売り業のValue City Furniture(http://www.valuecityfurniture.com/)は、顧客データを活用することで、ショッピングカート内のアイテムを放棄したり、チェックアウトを完了する前にサイトを離れることを認識することができるようになりました。同社はこの種の放棄に対応するために、顧客が配送コストや宣伝コードの不備などの、サイトを離れた理由を買い物客にアシストするためのパーソナライズされた電子メールメッセージを送信しています。この放棄因果関係を利用して、Value City Furnitureは収入を283%増加させています。

 

2.オンラインと店舗内での「ミラーリング」キャンペーン 

消費者がオンラインまたは店頭で自分のブランドとやりとりした後、小売業者はすべてのチャネルで今後の交流をパーソナライズする必要があります。ブランドは、ウェブサイトと店舗の両方で、買い物客の好みや興味を本質的に「反映」させることができます。

たとえば、ユーザが特定ブランドの運動靴をアスレチックシューズ販売チェーンFinish Line(http://www.finishline.com/)の店頭で購入した場合、次回そのユーザがFinish Lineのウェブサイトにアクセスすると、同じブランドのスポーツ用品が表示されるようにしておきます。このミラーリングキャンペーンを使用して、Finish Lineはウェブサイトの有効性を2.5倍向上させました。

 

3.顧客の購買傾向を特定する「モデルベース」キャンペーン 

過去に顧客が特定ブランドとのやりとりやサイトからの購入をした後に小売業者に戻って来た場合、小売業者は機械学習アルゴリズムを使用して、買い物客の習慣を理解し、以前のやり取りに基づいてターゲットを絞ることができます。

たとえば、ある顧客ががカートに商品を入れてから通常約1週間後に購入することがわかっている場合には、その顧客が実際に購入する確率は高いと言えます。このような場合には、購入を促すための割引を送る必要がないことがわかります。

これらのタイプのキャンペーンを使用すると、閲覧履歴や過去の購入に基づいて購入者をターゲットにすることができます。これで小売業者は、ショッピングカートの放棄メッセージとほぼ同様の12%のクリック率を達成できます。

このようなデータ駆動型のキャンペーンは、小売のマーケティング担当者が顧客維持率を高め、より意味のある、より個人化されたメッセージを送ることができるので、メッセージ数を少なくすることも可能です。

マルチチャネルの行動データとトランザクションデータをAI主導型の洞察と組み合わせることによって、ブランドは買い物客の購買経験を向上させ、最終的には小売業者のROIを向上させる、よりパーソナライズされた適切なショッピング体験を提供することができるようになります。

 

参考記事

Using AI to transform e-commerce