各消費者に最適化されたオファーでエンゲージメントを10倍向上

Share on linkedin
Share on twitter
Share on facebook
各消費者に最適化されたオファーでエンゲージメント10倍向上_385x245pix

Gartner社の調査によると、デジタルマーケティングのリーダーの約3分の2(63%)が、パーソナライズされた体験を顧客に提供することに苦労しているということです。また、 デジタルマーケティングのリーダーの84%は、人工知能や機械学習を活用して、顧客にリアルタイムでパーソナライズされた体験を提供するマーケティング機能が強化されると考えています。
この記事では、パーソナライズされた体験の例として、各消費者に最適化されたオファー(クーポン)の実例をご紹介します。

事例:Salling Group社の各消費者に最適化されたクーポン

デンマーク最大の小売企業であるSalling Group社は、複数のeコマースビジネスと4つの小売チェーンを運営しています。欧州4か国で1,400を超える店舗には、毎週900万人の買い物客が訪れます。デンマーク国内で35%のシェアを占めています。

最適化されたクーポンを提供した結果:

  • 顧客のエンゲージメントが10倍向上
  • 月間目標の88%を1週間で達成
  • 一日当たり10%の売上増

Salling Groupのブランドの一つFøtexはお買い物を支援するアプリ「Føtex Plus」がリリース直後、デンマークのAppStoreで最も人気のあるアプリの1位と2位にランクインしました。人気になった理由の一つは、消費者が求めているお得なクーポンが賢く記載されていることです。

提供されているクーポンは、主に3つのカテゴリーに分けられます:

  1. 会員限定のクーポン
  2. ユーザーが手動でお気に入りできるクーポン
  3. 機械学習で最適化されたクーポン

会員限定のクーポンとお気に入りのクーポン

消費者は、Føtexの会員になると、アプリから会員限定のクーポンを受け取ることができます。クーポンの詳細を確認したり、店頭で提示し利用したりすることができます。ユニークな機能として、消費者がお気に入りのクーポンはアプリのホーム画面に固定表示位置に追加できます。
クーポンの発行、特定の顧客セグメントに提示、固定表示などはCheetah Loyaltyで実装されています。

Føtexのアプリ「Føtex Plus」内での「お気に入りのクーポン」

機械学習で最適化されたクーポン

会員の行動や購入履歴などのデータを基に、Cheetah Platformの機械学習機能で各消費者に一番適したクーポンを自動的に推奨させます。

対象者推奨情報
購入した消費者「この商品を購入した人は、この他の商品も購入した」などの推奨情報
新規顧客(未購入の消費者)生鮮食品、パン、乳製品などの人気の食料品、など

機械学習のダッシュボード画面では、クーポンごとの予想収益や償還率を確認でき、キャンペーン開始前に調整できるようになっています。この仕組みによって、顧客エンゲージメントとクーポンの利用率が向上された結果が出ました。

「Føtex Plus」アプリ内での各消費者に最適化されたクーポン

Cheetah Platformの機械学習ダッシュボード画面

更に、Salling Group社はゲームやアニメーションを活用したコンテンツを提供して、クーポンを付与することにより、既存顧客を楽しませながら、新規顧客の獲得につなげた事例もあります。
機能の詳細については、リクエストフォームにてお問い合わせください。

最後までお読みいただきありがとうございました。

Scroll to Top