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顧客平均単価15%アップで数億円の収益増加へ!ラグジュアリーファッション通販サイトLUISAVIAROMAのパーソナライズ事例

AI 事例
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イタリア・フィレンツェにある創業90年以上の老舗「LUISAVIAROMA」は、グローバルに展開するラグジュアリーファッション通販サイトです。
有名メゾンから新進気鋭のデザイナーまで600以上のブランドを取り扱い、圧巻の品揃えを誇ります。また、ハイセンスなセレクトが世界中のファッションフリークに支持され、常連にトップモデルが名を連ねることでも知られています。

”ラグジュアリー商品の購入体験”というハイレベルな課題を360度から最適化するため、古くからパートナーであったパーソナライズツール企業との契約を解消し、Dynamic Yieldへ移行しました。
現在、LUISAVIAROMAではグッチやバーバリー、ドルチェ&ガッバーナなどのハイブランド商品を選ぶ際、最高のオンライン体験を顧客に提供しています。

そして、強力な機械学習アルゴリズムと柔軟な商品化計画(マーチャンダイジングルール)の組み合わせによって顧客平均単価を大幅に上げ、数百万ドルの増益に繋げました。

企業のコメント

“最適なコンテンツを最適なユーザーに提供することは、現在のEC、特にラグジュアリーファッションブランドを扱う小売業者にとって最重要事項であり、新規顧客の獲得単価も年々上昇しています。

Dynamic YieldはA/Bテストを繰り返すことで顧客ニーズにマッチしたものを提供し、大幅な収益増加を生み出すことができます”

LUISAVIAROMA Webプロジェクトマネージャー Nicola Antonelli

施策

「LUISAVIAROMA」はイタリアのほか、アメリカ、イギリス、中国、ドイツなど150ヵ国以上・8カ国語で事業を展開しています。
しかし、中にはブランドガイドラインによって特定のブランドを販売できない国がある、商品価格が国ごとで異なるなど条件が異なるため、サイトのパーソナライズ化は最優先事項でした。

高価格帯商品だからこそ可能な限り少ないクリック数で顧客一人ひとりが最もマッチする商品の発見性向上、リテンション、収益向上を目標に設定しました。

では、具体的な施策内容をご紹介します。

1.パーソナライズされたレコメンドでカート追加を誘導

LUISAVIAROMAでは高額商品の販売と複数商品のまとめ購入の強化を目的にした、国ごとやターゲットセグメントで独自のレコメンド施策を展開しました。

当初は様々な戦略のテストからスタートし、最終的にDynamic Yieldの「マーチャンダイジングルール 」機能を追加することで顧客へ1on1体験の提供を可能に。
そして、顧客平均単価の15%アップに成功しました。

2.購入完了ページで最適化されたレコメンドを実施

ECサイトにおいてレコメンドウィジェットは最も収益増加に繋がりやすい領域であり、可能な限り多くのページでの展開が重要な鍵になります。

LUISAVIAROMAでは、購入完了ページで継続的にA/Bテストを実施。
顧客ニーズに合った、より多くの商品発見性の向上を実現しました。

また、レコメンド機能をより向上させるため、ニッチなアイテムを好むユーザーを特定し、収益増加のチャンスを見い出しました。
従来ではベストセラー商品のレコメンドが最も効果的とされていましたが、10ページ以上商品ページを閲覧した顧客には、個別の嗜好に合ったレコメンドが最も効果がありました。

この施策によって顧客平均単価が14%増加しました。

3.顧客心理を掴んだ緊急メッセージを展開

”人気商品が売り切れにならないうちに購入したい”という顧客心理をついて、商品在庫が少なくなった際に、カートページで「売り切れ間近」のメッセージを表示しました。

このメッセージによってほぼ全てのカテゴリでCTRの増加と顧客平均単価を6%引き上げました。

※この記事は、Dynamic Yield社による記事を引用・再構成しています。

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本記事の著者

アドフレックス編集部

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