コラム＆トピックス

英ティモシー・テイラー醸造所へのWeb接客導入事例です。初回訪問者の購入促進のためWEB接客機能を使いクーポン表示。 また有効期限付きのクーポンを表示することで、CV獲得に貢献します。

自社ECで初回購入後(1回目購入者)に御礼やサービス紹介、機能紹介をしたい。何かしらの方法でアプローチすることは可能か？

自社ECサイトの会員ランクに応じて施策またWEB接客を行いたいが可能か？WEB接客でランクごとに特典やイベント告知をご案内したい。

自社カタログなどの紙媒体、QRコードなどからの経由の分析もFanplayrでは行えますか？

ECサイトの売上をあげるための施策はさまざまですが、今回はECサイトで売上を上げるためにまず取り組むべき、商品ページの閲覧についてお話します。 ＜Contents＞ ECサイトでの訪問者の動きを理解、分析する 商品ページを見なければ、購入はできない...

Fanplayrの分析機能の１つにRFM分析があります。 RとFとM、どのような値を入れて分析するか？つまづく最初のポイントかと思いますが、FanplayrではRとFとMを自動算出し、最適なセグメント(RFM分析）を行い、またセグメントに対してWEB接客などアクション可能。

Fanplayrでは、ファーストパーティデータにより多彩なデータ分析(注文分析、デバイス分析、購入をするタイミング分析、ページ分析、流入元分析、サイト放棄分析など)によりセグメントを作成し、そのセグメントに対して、様々なバナーの表示方法で顧客体験をお届け、最適なユーザーにアプロー

FanplayrのWEB接客では、初回訪問者や、買い物カゴに商品を入れるも購入に至っていないユーザー(かご落ち)をサイトより取得したファーストパーティーデータをもとにセグメントし、アクションすることが可能です。補足となりますが、セグメントの種類は豊富で、考えられるほぼ全てのユーザ

目的である購入の前に離脱するユーザーの離脱防止策の実施。ECサイトの多くが、この課題(離脱)に直面していますが、Fanplayrでは離脱防止策も豊富です。優れたデータ解析により離脱しそうなユーザーに対してバナーで離脱防止をはかり、また購入確率、CVRアップに貢献します。

訪問ユーザーに対して、注力商品をアプローチすることで、商品ページへの誘導またCV数獲得に貢献します。FanplayrのWEB接客では、初回訪問者や、買い物カゴに商品を入れるも購入に至っていないユーザー(かご落ち)をセグメントし、アクションすることが可能です。セグメントの種類は豊富

海外導入事例：Swarovski Argentina and Swarovski Chile WEB接客 事例キャンペーン期間中、ウェルカムバナーを表示し、イベントを告知。CVRの引き上げをはかります。ウィジェットバナーで表示することで既存のサイトレイアウトの変更をすることなく、

海外導入事例：Nestlé - Purina (pet food) WEB接客事例。サイト離脱しそうなユーザーに対してインセンティブバナーを表示し、離脱防止また離脱率の低下をはかります。またクーポン等のインセンティブを付与することで、購入促進(CVRアップ)につなげます。

Recommendations AIを搭載したレコメンド機能導入により、数千以上もある子供服の中から、お客さまに最適な商品を提供し、より質の高いショッピング体験を提供する。

メールを最適化することで、ONE to ONEのデジタルマーケティングを実現。再訪問またCVが期待できます。さらにはレコメンドをコンテンツとして利用することで、メール作成業務の効率化をはかることもでき、取り組むメリットは大きくコストパフォーマンスが高い施策。

PCまたはスマートフォンユーザーへプッシュ配信が可能です。 カート放棄者やサイト離脱者に対して、プッシュ配信を行うことで再訪問またはCVRを高めることができます。サイト内でのWEB施策と組み合わせることでより高い効果が期待できます。

行動データをもとに多彩なアクションが可能です。CVRアップ、LTVアップ、離脱防止、目的におうじたアプローチにより、質の高い顧客体験を実現します。

RFM分析やCPM分析実施前の基本として、今回記事にてご紹介させていただきます。 本題ですが企業が存続するには売上は必須。目標売上達成に必要な新規顧客は何人必要か？について考えてみましょう。

Recommendations AI を搭載したFanplayr AI レコメンド機能の利用例をご紹介。レコメンドメールやプッシュレコメンド、WEB接客レコメンドの事例もご紹介。顧客データをもとに利益構造を改善するFanplayr

Fanplayr AIレコメンドは、お客さまの好みを学習し、お客様一人ひとりの趣味や好みに合わせてパーソナライズ、レコメンドを通じて、より高度な ONE to ONE マーケティングを実現。まさに”お客さまがもとめている商品との出会い”をアシストし、最高の顧客体験、オンラインショ

繊研新聞でFanplayrをご紹介いただきました。記事では、訪問者に良質な体験を提供する重要性についてご紹介いただいています。