ECサイトにおけるパーソナライズ施策の重要性とその実現方法

昨今、消費者のニーズが多様化している中でマスに対するマーケティング施策の効果が中々あがらないという声を多く耳にするようになっています。そのような背景の中、LTVをあげる為にユーザーを細かくセグメント分けし、パーソナライズされたマーケティング施策を実行していくことが非常に重要な事は、あなたがECサイトのマーケ担当者であればお気付きでしょう。

今回の記事では、LTVを上げる為のパーソナライズ施策を検討・実行する上でどのようなことを考えていけばいいのか、そして、パーソナライズ施策を実現するためのユーザーデータをどのように蓄積していくかを具体的に説明していきます。

パーソナライズされたマーケティング施策はどのような効果を産むのか

まずはじめに、パーソナライズされたマーケティング施策がどのような効果を産むのかを解説していきます。

“パーソナライズされた” とは、具体的にどの程度セグメンテーションされていればいいのか、また、どの程度セグメンテーションされていればどれくらいの効果が得られるのか、マーケ担当者であれば誰しも興味があるでしょう。

その問いに答える為に、Klaviyo社が提供しているベンチマーク調査の数字をいくつかご紹介します。

どの程度パーソナライズする必要があるのか

そもそも”パーソナライズ”というのは、どの程度すべきものなのでしょうか。

もちろん細かければ細かい方がいいというのはあるのかもしれませんが、あまりに細かく顧客データベースをセグメント化するのはビジネス上、工数面でも費用面でもROIが合わなくなってきます。

そのような中Klaviyo社ではメール施策において下記のようにセグメントを定義しています。

高度にセグメント化されたメール　：リストの20%未満に送信されるメール

セグメント化されたメール　　　　：リストの20-90%に送信されるメール

セグメント化されていないメール　：リストの90%以上に送信されるメール

今回は、高度にセグメント化されたメールについて説明していきたいと思います。

高度にセグメント化されたリストの持つパワー

皆さんも想像できるように、セグメント化されていないメールに対して高度にセグメント化されたメールは当然高い効果を期待できるようになります。一体どれくらいの効果が期待できるかというと、

開封率：  約2倍

CTR　 :   約2倍

購読解除率 : 約1/2

上記の３つの数字を見ただけでも、パーソナライズされたメール施策の重要性にお気付きになることでしょう。しかし驚くのはこの数字ではありません。この３つ以上に注目したいのが

メール起点の獲得収益: 約3倍

となること。

そうです、最終的なゴールである売上創出という側面において3倍もの結果になったのです。この数字を見たら勘の鋭いマーケターの皆様はどうやってセグメント分けするかを自社に置き換えて考え始めているかと思います。続いては、その辺りの解説をしていきましょう。

高度にセグメント化されたリストをどう作っていくのか

Klaviyo社によると、最もパフォーマンスが高いリストは業界によるものの、下記の条件をあげています。

・全体のリストの５%以下のターゲット

・２つ以上の条件によって定義する

・上記条件にユーザーの特定の行動を含める

・上記行動の期間を定義する

例を挙げれば、「過去1年の間に４回以上製品を購入していて、子育て中の女性」のようなユーザーリストになります。

これらのセグメントをトランザクションデータのみで作成することはもちろん可能ですが、上の例に挙げたような様々な属性データや、インサイト情報を絡めることでより高度にセグメント化されたリストを作ることが可能になります。

では、どのようにユーザーの属性データを溜めていくことができるのでしょうか。

その辺りを解説していきたいと思います。

セグメンテーションされたリストを作る為に必要な顧客属性データの収集方法

昨今、クッキーデータの規制やサードパーティデータの規制により顧客の属性データを集めることがどんどん難しくなってきていると言われております。そのような中、海外のECサイトではどのように属性データを集めているのかをご紹介します。

ゼロパーティーデータを効率的に集める

海外ではゼロパーティーデータに対する関心がEC業界のみならずマーケターの間で非常に注目されてきております。

*ゼロパーティデータが何なのかをご存知ない方は過去のこの記事をご覧ください。

https://service.tnksn.com/blog/post/zeropartydata

具体的には、サイト訪問者に対して、クイズやアンケートを表示し、属性データを訪問者自身に入力してもらうというものです。

Polysleepのサイト内アンケート

ここで入力してもらうものは、そのブランドの商品によって変わってきますが、男女や年齢の基本的な属性だけではなく、肌タイプや、飼っているペットの種類等の商品に合わせたユーザー属性データを取得していくことが重要になってきます。

このようにして獲得した属性データを自社のCRMにマージすることで、お伝えしている高度にセグメント化されたリストを作成していくことが重要になってきます。

例えば、乾燥肌の人向けの化粧品を新商品としてリリースした際にメールでの告知をするとします。

この際、リスト全体に対して告知する場合と、”過去半年以内に3,000円以上購入し、肌タイプが乾燥肌の人” という高度にセグメント化された人のみにメールを送る場合では結果が大きく変わるということは想像に難くないでしょう。自分に関係のないメールが届けられてしまうと、そのブランドに対するエンゲージメントスコアの低下や、そもそも購読解除されてしまうというリスクがありますが、それらを回避することも可能です。

「タナカさんサーベイ」を活用した属性データの効率的な集め方

弊社が提供している「タナカさんサーベイ」は、上述したゼロパーティーデータをその日からエンジニアの手を借りることなく簡単に取得することができるツールです。

そして、タナカさんを設置することでサイト内の特定の行動をトリガーに簡易的なサーベイを表示し、サイト訪問者に属性データを教えてもらうことができます。

例えば、化粧水の一覧ページ配下に来た人全てにご自身の肌タイプを聞くことも可能ですし、購入完了ページに来た人全てに、どこでその商品を知ったかを聞くことも可能です。

その質問内容は、AI機能を使って作ることもできますし、我々が過去数年にわたって効果が高かったものだけを集めたテンプレート設問を活用して作ることも可能です。したがって、どのような設問を用意すべきか分からない方でも安心して使うことができます。

この「タナカさんサーベイ」で取得したゼロパーティデータと行動履歴を中心としたトランザクションデータを掛け合わせることで、高度にセグメント化されたリストを作成し、効果の高いマーケティング施策を実行していってもらえればと思います。

「タナカさんサーベイ」はミニマム月額9800円から利用することができます。1ヶ月無料のお試しプランもあるので、是非、下記からアカウントを作成してどのようなものかお試しください。

まとめ　- 高度なセグメンテーションリストでLTVを上げるために

今回の記事では、ECサイトにおけるパーソナライズ施策の中でも特にメールマーケティングに絞り、高度にセグメンテーションされたリストを活用してLTVを向上させることの重要性と、具体的なやり方を解説してきました。

これは、ECだけではなく様々な業種でも応用できる内容だと思いますので、是非自社で色々とトライしてもらえますと幸いです。

また、実際にそのようなリストを自社で保有する為にゼロパーティデータを収集したいと感じた読者の方は、是非下記から「タナカさんサーベイ」のマイクロサーベイを自社サイトに設置してみてください。

他の企業の事例や、より詳しい内容を知りたい方は下記よりお問合せ頂ければ喜んでお話しする機会を設けさせて頂きます。是非ご活用ください！

参考サイト

https://www.klaviyo.com/marketing-resources/segmentation-benchmark-report