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ビッグデータを活用し、ユーザへ欲しい商品が見つかる楽しさを提供するために

2015/11/27 10:00
橋本 翔

オンライン、オフライン問わず様々なデータがリアルタイムに飛び交う中で、データを用いていかにして顧客満足度を高めるか、ユーザエクスペリエンスを勝ち取るかがEコマースを展開する企業を中心に重要なキーワードになっています。


特にデジタルマーケティングにおいて重要になるのが、ビッグデータを用いた会員分析はもちろん、そのデータからユーザに対してどのようなサービスを提供することができるかであり、その内容はリアルタイム性が高く、よりパーソナライズされたものでなければなりません。

我々ソフトバンク・テクノロジーがチャレンジしているのは、このビッグデータを活用したデジタルマーケティングにおいての接客のオートメーションであり、集客面よりも来店後のおもてなしに注力しています。

その際に重要になるのが、商品が見つかる楽しさ=商品発見方法の自動最適化です。

ビッグデータによってユーザがどのように商品発見に至っているかを分析し、商品の人気ランキング、レコメンド、アイテムカテゴリ検索、特集、サイト内検索など、どのような導線から本当に購入したいと思える商品発見に至っているかを把握します。

そのような分析を行うと、多くのユーザが以下のような動きをしていることが判明します。

  1. 特定のアイテムカテゴリや価格帯、色など、検索条件で何度も検索している
  2. 購入までに何度も同じ商品の拡大画像やレビュー、スペックを確認している
  3. カート投入後にレコメンドやランキングによって似ている商品を閲覧している
  4. 購入後は、別カテゴリの商品を検索するケースが増えるとともに、同一ブランドの検索率は増加する

このようなデータから、ユーザに対してどんな時に何を提供するのがエンゲージメントの向上につながるかを考えると、以下のような施策・機能が必要であることが分かります。

  1. 一度検索した条件を保存し、毎回設定をしなくても気に入った検索条件で再検索できる機能と、その条件の中でおすすめの商品をサイト内やメールでお知らせする機能
  2. 閲覧履歴があるユーザに対しては、サイト内のどこからでも閲覧履歴に遷移できるUIと履歴の一覧表示
  3. 比較検討フェーズにおけるレコメンドとランキングの訴求エリアの拡大
  4. 購入後は、別カテゴリの商品のレコメンドに切り替えるとともに、同一ブランドの商品に重み付けをする

上記のように、データからユーザ視点でのサイトに必要な機能を見出すことと、 その施策をいち早く実践し効果を上げることが昨今のマーケッターに求められています。

リアルタイムなパーソナライズによる顧客満足度の向上は、競合優位性を向上するためにも優先すべき課題ですが、費用対効果とIT部門のリソース確保の難しさにより、後回しになってしまっている企業が少なくありません。

まだデータを用いたUXの改善に対して十分に取り組むことができていないと思われるマーケッターの方は、ぜひビッグデータを用いてその施策の重要度を示し、パーソナライズによるサイト利便性の向上に向けて自社におけるデジタルマーケティングの推進を図っていただければと思います。