CASE

大手テレビショッピング通販事業者 様
テレビショッピング通販サイト事例

3rd-party dataを組み合わせた最適化基盤の導入と運用体制の構築によるCVRアップ

テレビショッピング通販サイトでは、テレビで商品を閲覧後にサイトへ来訪し、商品を検索、スペックなどの情報を確認の上、注文に至るが、ランディングページになりやすいトップページはこれまでパーソナライズされていなかったことから、ユーザによっては興味の薄い商品が多く陳列されてしまっており、本来おすすめすべき商品を訴求することができない状況であった。そのためユーザごとに適切なオファーをするための分析、ターゲティング基盤を導入し、3rd-party dataとしての外部データも取り込むことにより、初めてサイトへ訪れたユーザにおいても性別や年代などの情報をもとに、適切なオファーをする環境を構築。CVRのアップを実現した。

課題 1トップページのリニューアルに向けた分析と最適なレイアウトの発見

ランディングページになりやすいトップページ経由のCVRアップが急務であったことから、トップページの課題をすべてのエリアのクリックやクリック後のCVRなどから分析し、データに基づいたリニューアルを行う必要があった。ユーザごとに適したオファーをするために導入したのが、ユーザの閲覧商品によってレコメンドされる商品おすすめ枠、商品の閲覧履歴枠、リアルタイムに更新されるランキング枠であり、これらの枠をどの順番に掲載するのが良いかなどのレイアウトのA/Bテストを繰り返し、勝ちパターンを抽出した。その勝ちパターンと分析から発見したページの課題をもとにトップページのリニューアルを行い、商品詳細ページへの到達率と注文CVRアップを実現した。クティスを適用することによる分析設計フェーズと実装フェーズの短縮が必須であり、ソフトバンク・テクノロジーのコンサルタントがその役割を担うことでスケジュール通りに運用を開始するに至った。

A/Bテスト
度重なるA/Bテストの末、最適なページ構成の形を確立した。
POINT
・リニューアルに向けてのA/Bテストを複数回に渡って実施し、最適なパターンを見出した。
・これまでのテストによる勝ちパターンを組み合わせたトップページのリニューアルを行い、高いCVRのアップを実現することができた。

課題 2非会員に対するターゲティングのためのデータ拡張

非会員のユーザにおいても質の高いターゲティングを行うため、3rd-party dataをリアルタイムにフロントシステムと連携させることで、ランディングページでの性別、年代などの属性別のターゲティングを実現した。性別、年代、子供の有無などの情報をもとに購買データと掛け合わせた分析を行い、セグメントごとに訴求すべき商品を選定、トップページでターゲティングを行うことによって、初来訪時にも最適なオファーが行える環境を構築し、注文CVRのアップにつなげた。

ターゲティング
質の高いターゲティングを実施し、コンテンツの出し分けを行うことでCVRの改善を実現した。
POINT
3rd-party dataをリアルタイムにフロントシステムと連携させることで、ランディングページでの性別、年代などの属性別のターゲティングを実現した。

課題 3パーソナライゼーションによりCVRをアップさせるためのチームの構築

サイト全体の最適化を実施しCVRを上昇させるためには、データを理解し、分析が行える分析担当者と、データをもとにA/Bテストやターゲティングの設計が行える最適化担当者、実際のHTMLやJSのコーディングを含めた実装担当者、プロジェクト全体の進捗管理と関係部署との調整役を担う最適化チーム責任者が必要になるが、それぞれの領域の人員を育成するための研修、ドキュメンテーションが必要になる。短期間で成果を上げるために、SIGNALコンサルティングサービスによる各領域に対するスキルトランスファーとドキュメンテーションを行うことにより、導入後半年で自社内でA/Bテストやターゲティングの実施、ならびに施策の評価が行える最適化チームの構築を実現した。

SIGNAL
SBTのSIGNALコンサルティングサービスによりスキルの蓄積を行い、内製化を実現した。
POINT
・CVRを上昇させるためには、分析担当者と最適化担当者、実装担当者、最適化責任者が必要。
・それぞれの領域の人員を育成するための研修、ドキュメンテーションを実施し、短期間での最適化チーム構築を実現した。