施策

Lamodaはユニークなショッピング体験を提供することで個人レベルでエンゲージメントを強化し、既存顧客のLTVを向上を図りたいと考えていました。

では、具体的な施策内容をご紹介します。

１．160以上のマイクロセグメンテーションでパーソナライズ体験を提供

まず、位置情報をもとにサイト訪問者をセグメントし、地域ごとの天候に合わせた洋服のバナーを配信することに着手しました。そして、過去の購入履歴や行動、商品やブランドの嗜好に基づいたターゲットの絞り込みを自動で行いました。

２．セグメント別にクーポンキャンペーンを展開

そして、セグメント別にクーポンキャンペーンを展開。以前実施したキャンペーンと比較したところ平均注文額（AOV）、CV、セッション当たりの収益（RPS）が大幅に増加しました。

３．アフィニティ（好み）に基づいてカテゴリーページをパーソナライズ

カテゴリーページからの購買プロセスを促進するために、顧客ごとに好むファッションや色でパーソナライズされたバナーを表示しました。遷移先のカテゴリーページには顧客が一番好きな色とスタイルの商品が一覧表示されます。

４．商品レビューのポップアップで購買意欲を高める

商品ページでユーザーの行動が止まってしまうと、購入に至らない可能性が高くなります。Lamodaは、商品レビューを活用して購買アクションにつなげたいと考え、ページ滞在中に一定時間アクションのない顧客に対し、最高評価のレビューをポップアップし、商品訴求を行いました。

５．決済ページの割引クーポンをリアルタイムで最適化し、追加購入を促進

最後に、決済フォームを入力する際に割引クーポンを配信したことで追加購入が増え、全体の平均注文額（AOV）が向上しました。各クーポンはカート内の合計金額に応じて自動で最適化。購入金額が高いユーザーには、より高い割引率のクーポンを発行しました。

Lamodaはマイクロセグメンテーションと顧客の嗜好性に基づいたパーソナライズを行うことで、既存顧客とのエンゲージメント強化という目標を達成しました。

この大きな成功に触発されたLamodaでは、訪問者一人ひとりを巻き込むことでサイト全体の収益を向上させるため、顧客視点に沿ったショッピング体験をDyanmic Yieldを使って提供し続けています。

※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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