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購入後の顧客エンゲージメントこそ大切

Eコマース企業における平均収益の40%はリピーターからもたらされます。そのため、商品を購入してもらったあとの顧客エンゲージメントが重要になります。既存顧客とのエンゲージメントを高めていくことで、ロイヤルカスタマーへと成長させていくことこそ、企業の存続に不可欠なのです(英語資料)。

ここでは商品購入後の顧客エンゲージメントの強化を実現するための、5つのポイントをご紹介します。

 
1. 配送
 
オンラインショッピングでは、消費者は商品を手にとることはできず、相談する店員もいないため(ボットがある場合は別)、人間味を感じられないため、店頭での買い物を好むという人もいるかもしれません。顧客とのつながりを作るチャンスは「配送」にあり、工夫する価値があります。

顧客はできる限りの効率性を配送に求めています。これに応えることはもちろん、さらなる工夫を凝らすことができます。ファッション小売店のBodenでは、靴下などのちょっとしたものを無料で注文に追加できたり、ガジェットサイトのFIREBOXでは、配送の際に小さなお菓子を入れてくれたりします。高価ではないこれらのアイテムが、顧客の心をくすぐり、ポジティブなショッピング体験を提供する可能性があります。

機械学習とサードパーティのデータを活用すれば、顧客が外部のウェブサイトで閲覧しているものと関連するプレゼントを入れて、さらに喜んでもらうことも可能になります。

 
2. ターゲットを絞ったコンテンツマーケティング
 
顧客が商品を購入したあと、最大限にその商品を活用してもらうために、商品に関する有用な情報やヒントを届けることが顧客エンゲージメントに繋がります。

たとえば、スポーツ商品を販売するサイトで、ダンベルを購入した斎藤さんにウェイトトレーニングのビデオを送信したり、新しいランニングシューズの寿命を延ばすのに役立つその他のヒントを送信することができます。

このタイプのコンテンツは、ブログ記事、ビデオ、ポッドキャスト、インフォグラフィックなど、さまざまな形式で、電子メール、アプリ内メッセージ、プッシュ通知などの複数のチャネルを介して配信できます。 機械学習を使用して顧客の行動と関心を分析し、最適なメディアを通してメッセージを送信することができます。

 
3. パーソナライズされた製品の推奨事項
 
斎藤さんが新しい包丁を購入したとして、包丁の刃を新品同様に保つことができるように、包丁研ぎの方法やツールを提案すれば、この企業への信頼性は高まるでしょう。

購入したものに関連する製品を追加して推奨できますし、電動歯ブラシなど繰り返しの購入(電動歯ブラシの交換ヘッドなど)が必要な商品であれば、タイムリーに通知することもできます。

繰り返しになりますが、機械学習およびサードパーティデータを使用して、多様なウェブでの彼らの行動を分析し、顧客が興味を持っているものを探し出すことができます。これは、高度にパーソナライズされたコンテンツと製品を提案するのに役立ちます。

たとえば、斎藤さんがスロークッカーを購入した場合、ウェブ上での彼の行動を分析することで、斎藤さんがベジタリアンレシピのみを研究していることがわかります。 菜食主義の料理本を追加アイテムとして提案することは、肉ベースの料理本を提案するよりも、顧客として企業に親しみを感じてもらえる可能性が高くなります。

また、人工知能を使用して、斎藤さんのデバイス利用と行動を分析し、これらの推奨事項に応じて最適なデバイスとタイミングを特定することもできます。

 
4. 報酬プログラム
 
ロイヤルティプログラムを使用するよりも、顧客ロイヤルティを浸透させるための優れた方法として、次回の購入で使用できる割引を提示したり、ソーシャルメディアチャンネルのフォローを促すための限定イベントへの招待、ニュースレターへの登録など、報酬プログラムは、エンゲージメントを再自動化する理由と正当性をお客様に提供します。

どのような報酬を提供し、それらの提供方法を慎重に考える必要があります。一般的な割引クーポンを送信する代わりに、顧客の情報と購入行動に基づいた、パーソナライズされたオファーを作成し、配布できれば有効であり、 それをより個人的なものにすれば、顧客にとってより魅力的なものになります。

 
5. ソーシャルメディアコンテンツ
 
ソーシャルメディアを通じて顧客と交流することは、費用対効果高くブランドを露出することができます。コンバージョンを促進するだけでなく、購入後の素晴らしいエンゲージメントツールとしても活用できます。

顧客分析から得られる情報をベースにしたコンテンツ作成だけではなく、最新のトレンドや有用な情報を盛り込んで作成することも大切です。

このブログでは購入後の顧客エンゲージメントが重要であることをご紹介しました。優良顧客を長期にわたって維持するには、顧客エンゲージメントに工夫を凝らす必要があり、機械学習は非常に有効な技術です。新規顧客の獲得と比べ、既存顧客の維持ははるかに低コストで実現することができます。

顧客エンゲージメントを促進して、顧客のライフタイムバリューを向上させるヒントをご紹介します。

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