成功事例

EF Shop

ディープラーニングアルゴリズムによる売上効果は一般モデルより3倍高い

Appierは、 EF Shopにとって信頼できる長期的なパートナーです。AppierのAIQUAソリューションにより、お客様との関わり方や提供できるパーソナライズのレベルが変わりました。マーケティングオートメーションから最先端のハイブリッドアルゴリズムレコメンデーションまで、Appierのソリューションにより、サイト訪問者により繊細な製品レコメンデーションを提供し、収益成長を向上させました。今後もAppierと協力して、お客様に優れた体験を提供し続けられることを楽しみにしています

EF Shop マーケティングディレクター

Grace Yang

EF Shop_Single

課題

フェーズ1:有効なマルチチャネルエンゲージメント手法がない

ほとんどのECストアのように、EF Shopは、潜在顧客にリーチできる複数のチャネルを持っていますが、公式ウェブサイト、SNSおよびメール、すべてのチャネルを管理する簡単な方法を持っていませんでした。すべてのマーケティングチャネルを効率的に管理できないため、すべてのタッチポイントから売上の機会をつかむことが難しかったです。

フェーズ2:レコメンドエンジンがない

EF Shopは、日々大きくなっていき、プラットフォームに記載されている品数も多くなり、これらの多くの商品を顧客に促進する方法がありませんでした。レコメンド商品セクションは顧客にとって関連商品を探すのに最適な場所です。この段階では、EF Shopは、顧客がウェブサイトでより多くの商品を探索できるためにレコメンドエンジンを必要としていました。

フェーズ3:より洗練されたパーソナライズされたレコメンドを提供するのに時間がない

AIQUAを導入されてから1年が経ったときに、フェーズ2で導入された基本レコメンデーション機能による膨大な成長があるということが明らかになりました。顧客を満足させつつ顧客のネットショッピングにおける多様な商品とパーソナライゼーションに対する進化するニーズに対応し続けるために、EF Shopは、より進歩した商品およびコンテンツのレコメンデーションを必要としました。

Appierソリューション

フェーズ1:マルチチャネルマーケティングの自動化によるより簡単なエンゲージメントの実施

EF Shopは、AIQUAを導入し、公式ウェブサイト、LINEアプリおよびメールなど様々なチャネルの顧客にメッセージを自動配信しました。フェーズ1では、EF Shopは、ウェブエンゲージメントを改善し、購読率を4倍に向上させ、アクティブな購読者が業界平均の3.6倍になりました。AIQUAを利用することにより、EF Shopは、毎月100 - 200万通のマーケティングメールを配信し、休眠ユーザーと効率的にリエンゲージし、再度プラットフォームで購入するようにしました。

フェーズ2:基盤レコメンデーションエンジン

EF Shopは、AIQUAのレコメンデーションエンジンを導入し、「よく一緒に閲覧される商品」のアイテムを表示しました。顧客が閲覧している商品を閲覧した顧客が他に閲覧した商品というレコメンデーションシナリオを利用するだけで、AppierはEF ShopのECサイトにおける購入を増加し、加速化させました。また、レコメンド商品のセクションは、顧客が他に必要なものがないかを考える可能性が高い製品ページおよび買い物かごページに戦略的に配置されました。

フェーズ3:AIによる高度レコメンデーションエンジン

EF Shopは、Appierの最先端ハイブリッドアルゴリズムを利用した5つのレコメンデーションシナリオを導入し、顧客によりパーソナライズされたレコメンド商品を提供できるようになりました。これらのエンジンはディープラーニングを使って各閲覧された商品の文字と画像を分析し、ユーザーが興味を持つ可能性がある他の類似または関連商品を予測しました。また、これらのエンジンは機械学習も使ってユーザー行動を分析・予測し、閲覧または購入する可能性の高い商品をレコメンドしました。この取り組みにより、EF Shopの収益はフェーズ2から3倍の収益成長が見られました。このAIエンジンは、顧客のコンテンツと商品に対する反応を継続的に学習し、時間が経つにつれより経験値が高くなり、日に日によりパーソナライズされたレコメンデーションを提供していきます。エンゲージメントとレコメンデーションの他に、Appierは継続的にEF Shopと取り組み、最適な顧客体験を提供できるように新しいAIアプリケーションを開拓しています。

AppierとマーケティングDXを推進する