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欧州最大の家電量販チェーン「Media Markt」は、年間220億ユーロ（2兆5,740億円）以上の売上額を誇り、そのうちオンラインストアは24億ユーロ（約2,800億円）にのぼります。
実店舗とオンラインストアの大量のデータを統合し、顧客管理とCXのさらなる改善を図ることで、同社は事業拡大を目指しました。
そこでDynamic Yieldを採用、12以上のパーソナライズ施策を行うことで最終的に顧客平均単価の14％増加とコスト削減を実現しました。
企業のコメント
“これまで当社はA/Bテスト、レコメンデーション、メッセージング、カートの最適化など、複数のツールを導入していました。しかし、それぞれインプット／アウトプット能力に欠けるため、ツール同士の連携が困難でした。
2017年の終わりからDynamic Yieldでの施策をスタートし、次第にツールにかかっていたコストが削減されていきました。また、Dynamic Yieldならではの革新的な機能を数多く活用することで週単位のキャンペーン実施やスピーディーなA/Bテストが可能になり、顧客中心のオンラインショッピング体験に繋げることができました”
Media Markt 最高デジタル責任者 David Geisen
事業拡大のためのパーソナライズ化戦略にあたり、Media Marktでは以下の目標を設定しました。
では、具体的な施策内容をご紹介します。
顧客データをDynamic Yieldで集約し、統合／分析。
その際、以下のデータを連携しました。
これにより、Webサイトとアプリでパーソナライズされたコンテンツでターゲティングを可能にしました。
※男性と女性をターゲットにした背景画像で「サインアップ！」と「10€が欲しい」などのテキストの、組み合わせの異なるCTA
Media Marktは、Eメールアドレスの取得がロイヤルティプログラムの構築とリピート購入を促す第一歩であることを認識。
そこで、性別や場所などのデータを元にしたパーソナライズやセグメントによるメッセージを出し分け、効果を比較しました。
そして、完璧にパーソナライズされたニュースレターを確立しました。
※直近の2日間で63台が売れたため、在庫僅かであることが赤いサインで一目瞭然。
人気商品の消化率をさらに上げるため、2日以内に売れた商品数を商品詳細ページで表示。
それにより、カート追加やコンバージョンのスピードが劇的にアップしました。
※数あるカテゴリの中から一人ひとりに親和性の高い３つを表示。自動でレコメンドします。
TOPページ、カテゴリページ、商品詳細ページにわたってそれぞれの顧客にとって親和性の高いレコメンドを行います。
様々な製品カテゴリーの中から、嗜好に合ったレコメンドを顧客ごとに表示することができました。
※上記の推奨ウィジェットの構成は、レコメンド戦略の最適化を示しており、リアルタイムで「一緒に買う」、「一緒に見る」、「類似する」などロジック融合をテストしています。
機械学習機能を活かし、Dynamic Yieldに搭載されているレコメンド機能の組み合わせやマッチング度を繰り返しテストした結果、顧客ごとのCXの最適化に成功しました。
※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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