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title: データの活用で「思わず買わせちゃう」ための6つの方法
description: デジタルが私たちの生活に多大な影響を及ぼしていることは明白です。最近の調査によると、現在のインターネット人口は45億にも上り、平均して毎日6時間43分をオンラインで過ごしています。ECも大流行で、パンデミックの影響を受けた2020年の売上高は、30%増加しました。これに呼応するように、より多くの企業がオンライ
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# [データの活用で「思わず買わせちゃう」ための6つの方法](https://www.appier.com/ja-jp/blog/6-smart-ways-to-use-data-to-influence-purchase-intent)

 作成者: [Admin](https://www.appier.com/ja-jp/blog/author/admin)｜Feb 2, 2021 4:00:00 PM

デジタルが私たちの生活に多大な影響を及ぼしていることは明白です。最近の調査によると、現在のインターネット人口は 45億にも上り、平均して毎日6時間43分をオンラインで過ごしています。ECも大流行で、パンデミックの影響を受けた2020年の売上高は、 [30%](https://www.forbes.com/sites/shamahyder/2021/12/29/3-ecommerce-trends-to-watch-in-2021/?sh=47ba6d986719)増加しました。

これに呼応するように、より多くの企業がオンラインにシフトしています。 デジタルシフトの結果として、データは爆発的に増加しています。誰かがソーシャルメディアにログインしたり、ウェブを閲覧したり、電子メールやビデオをチェックしたり、ECサイトでなにかするたびに、大量のデータ跡が残ります。Raconteurの調査によると、2025年までになんと、世界中で毎日 [463エクサバイトもの驚異的な量のデータ](https://www.raconteur.net/infographics/a-day-in-data/)が作成される見込みです。

このデータの中には顧客をセグメント化し、将来の行動を予測し、コミュニケーションをパーソナライズし、体験を最適化するために、ECブランドやオンライン小売業者が顧客をよりよく理解できる貴重なビジネスインサイトが潜んでいます。

[Statista](https://www.statista.com/statistics/1044574/leading-data-usage-purposes-marketers-worldwide/)によると、世界中のマーケターの89%はデータを使用して戦略的意思決定を行っています。さらに、最先端のデータを活用することで、 [売上総利益を12.5%増加](https://www.splunk.com/ja_jp/form/whats-your-data-really-worth.html)させることができます。このトレンドの流れに乗るために、ここでは、データを使って購買促進を行うための、6つの方法を紹介します。

  **1.アクションでトリガーするメールをリアルタイム配信**

[電子メール](https://www.campaignmonitor.com/resources/guides/why-email/)は、2021年でも強力なマーケティングツールであり続けます。とはいえ、ありきたりなメールを一律にすべての人に送りつけても、興味関心も違えば購入意欲も様々な顧客には効きません。

メールマーケティングのパフォーマンスを向上させ、潜在的な顧客を購入に踏み切らせるためには、行動データとも呼ばれる意図データを使用して、ウェブサイト上でリアルタイムに行われる特定のアクションに基づいてターゲティングを実施します。これらのアクションを分析することで、顧客の興味関心に基づいたトリガーメールをパーソナライズして購入意欲を高めることができます。

たとえば、オンラインファッションストアで春のコレクションを閲覧している人に対してこのコレクションの製品とプロモーションコードを組み合わせたトリガーメールを配信します。一方、メンバーシップに登録した人に対しては探しているものを聞きだし、送料無料などのメンバー特典が提供されるタイミングでの購入を促すこともできます。

  **2.離脱防止ポップアップで訪問者を引き留める**

ウェブサイトに長く滞在するほど、その人がコンバージョンして購入する可能性は高くなります。ページ訪問者のマウスの動きに関する行動データを追跡して分析することで、離脱防止テクノロジーは、購入せずにウェブサイトを離れようとしている人を検出します。これらのアクションには、戻るボタンの方向への移動、アイドル状態、ページの先頭まですばやくスクロールする操作などが含まれます。

このようなアクションが特定されると、 離脱防止テクノロジーは、魅力的なオファー、商品のレコメンド、その他のメッセージなどのポップアップを自動的に配信し、訪問者を引き留めます。 離脱防止のポップアップは、すでにアクティブな人を対象とし、購入意思があるときに注意喚起をするため、非常に効果的であることもあります。実際のところ、今日の [平均コンバージョン率](https://www.ventureharbour.com/do-exit-intent-popups-actually-increase-conversions-in-2017/)は5~10%程度です。

  **3.カスタマイズされたクーポンで** **決めかねている** **顧客を誘惑する**

クーポンの活用は、人々に購入を促す素晴らしい方法です。 [Valassis](https://intelligence.valassis.com/rs/275-QRU-089/images/valassis-consumer-intel-report.pdf?mkt_tok=eyJpIjoiWVdVelpERm1aamszTURGaiIsInQiOiJDVGl2RTUxZWNCeGM0S1JDRVdwNzZrWmJvSXhQQVRLeUpib1cwY0RGTktmYXZvRklXWmk5QnZVaUI5QXV4K21xb2x2cGdJSlh5b3RYeWVkNHgxTVB0ZVNjVDN6S1F0dzZuQStRY3BaOWF5OGVYb25FVHlpYTlpaFI3ZFwva2VpY1AifQ%3D%3D)のデータによると、消費者の54%はクーポンが原因で衝動買いをしたことがあるそうです。しかし、効果的で利益を生む [クーポン戦略](https://www.appier.com/ja/white-papers/appier-%e3%83%9b%e3%83%af%e3%82%a4%e3%83%88%e3%83%9a%e3%83%bc%e3%83%91%e3%83%bc-%e8%b3%bc%e5%85%a5%e3%82%92%e5%be%8c%e6%8a%bc%e3%81%97%e3%81%99%e3%82%8b-%e3%80%8c%e3%83%97%e3%83%ad%e3%83%a2%e3%83%bc/?hsLang=ja-jp)を作るには、適切な人をターゲットにする必要があります。

インセンティブと関係なく購入するユーザーとウィンドウショッパーに予算の無駄使いをするよりも、ボーダーライン上にいる、決めかねている顧客に注力すべきです。

決めかねている顧客を特定するために、最先端の機械学習を活用して、タップ、スワイプ、スクロールの傾向など、オンサイト行動に関する顧客データを分析しましょう。これにより、購入意図の正確なインサイトを取得し、クーポンでコンバージョンする可能性が最も高い、適切なオーディエンスにターゲティングできます。

  **4.タイムリーなリマインダーでカート落ちを防ぐ**

** **カート落ちはEC業界での大きな課題であり、 [平均のカート落ち率](https://www.statista.com/statistics/457078/category-cart-abandonment-rate-worldwide/) は約88%であると報告されています。サインアップが必要である、送料が高い、目移りするなど、カート落ちになる理由は数多くありますが、その一部は決済プロセスを見直すことで克服できます。

カート落ちに対処し、購入意図を高めるもう一つの効果的な方法は、リマーケティングです。 [AI主導のMAプラットフォーム](https://www.appier.com/ja/aiqua-customer-engagement-platform/?hsLang=ja-jp)を活用して、1時間前にカートに商品を追加したカート落ちに、リマインダーを配信することができます。ただし、迷惑を避けるために、過去24時間に決済を完了した人を除外することを忘れないようにすることです 。

AI を使用して消費者の行動や習慣を分析して、個々の顧客にメッセージを送信する最適なタイミングを把握し、ブランドとやり取りする可能性が最も高いタイミングで手を差し伸べることもできます。これは、より高いレベルのエンゲージメントを達成するのに役立ちます。

  **5.最先端のレコメンデーションエンジンを使用したエンゲージメントの向上**

パーソナライズされたレコメンデーションは、顧客を獲得するための最良の方法の1つであり、 [Accenture](https://www.accenture.com/_acnmedia/PDF-77/Accenture-Pulse-Survey.pdf)の調査によると、消費者の91%は「認知している・覚えていて、適切なオファーやレコメンドを提供してくれる」ブランドで買い物をする可能性が高いことが明らかになりました。

機械学習の進歩により、パーソナライゼーションはデモグラフィックと市場セグメンテーションに基づくレコメンドに限定されなくなりました。 [ディープラーニングベースのレコメンデーションエンジン](https://www.appier.com/ja/white-papers/your-complete-guide-to-finding-the-right-recommendation-strategy/?hsLang=ja-jp)を使用すると、顧客が閲覧した商品説明、コンテンツ、画像といったユーザーの詳細データとユーザーのプロファイルなどの豊富なデータを分析し、個人レベルにまで精度を上げたハイパーパーソナライズされたレコメンドを作成できます。

たとえば、顧客がオンラインの家庭用品店でソファを閲覧している場合、ディープラーニングモデルは、商品名、詳細属性、カテゴリおよび画像といったページのコンテンツを掘り下げて分析して、この顧客が灰色の3人掛けのソファを探していることを発見できます。

この情報に基づいて、ウェブサイト上の類似製品、またはスタイルとマッチするランプやカーテンなどの関連アイテムをレコメンドすることができます。時間の経過とともに収集されるデータが増えれば、よりパーソナライズされたレコメンドが得られます。

** ** **6.ウィンドウショッパーを見込み顧客に変える**

ウィンドウショッパーは理想的なターゲットオーディエンスではありませんが、適切な戦略でそれを見込み客に変えたり、さらに購入にまで進めることができます。

ウィンドウショッパーが購入に至らない理由は多々あります。準備ができていない、まだ情報収集段階である、または自分が何を探しているのか、よく分かっていないのかもしれません。

ナーチャーキャンペーンは、ウィンドウショッパーのエンゲージメントを高め、見込み顧客に変える効果的な方法です。外部ウェブサイトで何を読んでいるか、どういう製品を閲覧しているかなどの外部データを分析することでユーザーの興味関心をより良く理解し、便利なヒント、ハウツー動画やブログ記事などの関連コンテンツを含むナーチャーキャンペーンを作成したり、無料サンプルを提供したりすることで、信頼を築き、関心を高めて、コンバージョンに向けて誘導することができます。  

適切なテクノロジーを使用してデータを活用し、これらのデータドリブン手法をマーケティングに導入することで、購入意図に大きな影響を与え、見込み客を顧客に変え、売上と利益を伸ばすことができます。

  *＊Appierの* *ソリューションにご興味がありましたら、* [*こちら*](https://www.appier.com/contact?hsLang=ja-jp) *からお問合せください。*

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