EC・Retail Case小売流通業界の活用事例

限りある表示スペースをパーソナルに
最適化することでECの売上を最大化。
O2Oのデータ統合から、
Web接客・レコメンド・A/Bテスト・
メッセージ配信までのオンライン施策全てを
Rtoasterで。

Case.01リアル店舗とオンライン会員の
顧客データを統合し、
どちらで買っても1人の顧客として
認識できる基盤作り

「アプリで表示されるおすすめ商品、この間お店で買ったのになぁ・・・」など、データが分断されているとこんなすれ違いも起こりがちです。CDPにリアル店舗の購買履歴とオンラインの購買履歴を統合することで顧客データを一元管理。

そうすることで顧客の傾向をきちんと把握したWebサイトのパーソナライズや、LINEメッセージ、プッシュ通知を行い、顧客コミュニケーションの質を引き上げます。

実店舗 顧客データ ECサイト 一元管理で接客の質を向上 実店舗での購入商品と似た商品をECサイトでレコメンド

Case.02「あ、これも気になって
たんだよね!」を発見してもらい
クロスセルを狙う関連商品の
レコメンド

商品レコメンドは、顧客軸や商品軸、カート落ちはもちろん、顧客の購買周期などを加味した10種類以上のアルゴリズムを利用可能。

商品ページ、カートページ、トップページ、定期メールなどのシーンに応じて顧客一人ひとりに最適な商品をおすすめすることで、販売員が対応するコンシェルジュのようなサービスが自動的に行えます。

買い忘れはありませんか?

Case.03トップページなどの限りある
表示枠には、
未購入商品を
優先表示して販売機会を逃さない

Web・アプリのトップページなど、よく見られるスペースは枠の取り合い。
特集コンテンツ、売れ筋の商品、期間限定のお知らせなど、最大公約数で決めがちな表示枠を顧客セグメントに応じて出し分け。顧客の購入状況に応じたコンテンツで限りある表示枠を最大限に活用し、販売機会を逃しません。

ジャケット購入者には… セットアップパンツなどトータルコーディネートをご提案

Case.04「購入まであと一歩」まで
きている来店者の離脱を防ぐ
ピンポイントな限定クーポン

クーポン施策は強力なものの、広範囲に出しすぎてしまうのもブランドイメージとコストの両面で考えもの。行動データを用いて顧客を識別し「購入まであと一歩」の人に限定配信することでクーポンの過剰な配布を防ぎ、費用対効果の高い施策になります。

配信設定は60を超える豊富なテンプレートから選ぶだけ。スピーディに施策を実施してPDCAを回します。

ユーザーのニーズを充足するクーポンを配信

Case.05復活しそうな休眠顧客には
タイミングよく
LINEやアプリで
限定キャンペーンを配信

たとえば休眠顧客が久しぶりにサイトを訪問してくれたとき。放っておいては休眠からの復活は望めません。大事なタイミングを逃さずに限定キャンペーンを配信して休眠からの再購入を促進。

顧客の行動や属性データ、購入した商品データを組み合わせた、高度なターゲティングとパーソナルなオファーが可能です。

本日24時まで!お客様だけの限定キャンペーン実施!
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