【導入事例】アウトドアブランド「エディー・バウアー」、AIパーソナライゼーションプラットフォーム「Dynamic Yield」のレコメンド施策第一弾により売上の5.14%に寄与!

エディバウアー_Dynamic Yield事例
エディバウアー_Dynamic Yield事例

AIパーソナライゼーションプラットフォーム「Dynamic Yield(ダイナミックイールド)」を導入中のアウトドアブランド、エディー・バウアー・ジャパン株式会社様。
Dynamic Yield
の機能の一つであるレコメンド機能を活用した売上向上のための施策をECサイトで展開し、レコメンド経由の売り上げが1か月間で5.14%を占めていることが、詳細レポートから見えてきました。

 

■エディー・バウアー オンラインストア

https://eddiebauer.jp/

実施概要

目当ての商品が決まっていないユーザーに対してランキングを表示することで商品への興味関心を促し、購入意欲を高めることを目的とし、レコメンド機能*ECサイト内の売上ランキング(全カテゴリ)に実装。1か月間の総売り上げのうち、レコメンド経由は5.14%を占めていました。なお、各セグメントごとの比較*では、スカートとシューズが売り上げ、AOV(平均注文額)ともに大きく向上していました。

 

また、クリック全体のうち14.2%がレコメンド経由で占められていることからも、Dynamic Yieldによる最適化が順調に進んでいることが判ります。

 

 

 

*最大16のアルゴリズムを搭載したレコメンド機能

AIによって過去の購買行動やサイト行動に基づく「アフィニティ(好み)」をリアルタイムに識別し、最も適した商品をレコメンド。

さらに、最大16ものレコメンドアルゴリズムを搭載。オンライン/オフラインの購買履歴や閲覧履歴に基づくレコメンド、次に購入する可能性の高い商品をAIが予測するレコメンドも可能です。同一ウィジェット内で複数のアルゴリズムロジックの組み合わせや、フィルター機能も充実しているため、完全にパーソナライズされた商品レコメンドを可能にし、ROIを向上させます。

 

*施策評価を視覚的に捉えるレポート

Dynamic Yieldの特長の一つである、あらゆる角度から施策を評価できるレポート機能。キャンペーン作成時に設定した評価軸をベースに、施策全体のパフォーマンスを確認できます。また、メインとサブの2つの評価軸を掛け合わせて施策結果を確認・比較することで、より高精度な施策展開を可能にします。

今回のように、オーディエンスごとの施策結果(セッション数、売り上げ、AOV等)を比較することで、より確度の高い施策につなげることができます。

 

アドフレックス担当者のコメント

今回はカテゴリページ上でのレコメンデーションとなり、全体の施策の中のごく一部ですが、好調な滑り出しとなりました。今後はユーザーのジャーニーの中でもより購買行動に近いポイントで、さらなるレコメンデーションを展開していく予定です。

また、レコメンデーションだけでなくサイト全体に対して、ユーザー一人ひとりに真に最適なサイトとなるよう各種パーソナライズ施策を展開し、Dynamic Yieldの価値をお伝えしていく予定です。

 

ディレクター 岩本 大輔

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