Consumer Brand Case消費財メーカー業界の活用事例

ブランドが直接お客様とつながるD2Cを実現。
直販ビジネスだけでなく、
Web・アプリを通じたお客様理解と
ブランドロイヤリティの醸成をRtoasterで。

Case.01購入者と直接つながる
D2C基盤を作り、
行動データをCDPに蓄積

D2Cの手始めは購入者の情報を蓄積するところから。商品パッケージに記載したキャンペーンコードをWeb・アプリで入力してもらうなどで購入者を会員化。

Web・アプリの行動データを蓄積することで、購入者を個別に理解するためのデータをCDPに蓄積します。

購入者を会員化して、行動データを蓄積

Case.02繋がった購入者にパーソナルで
役立つ情報発信を続け、
ブランドロイヤリティを高める

蓄積された行動データを解析することで、どのブランドカテゴリに興味関心があるかを特定。

購入者に合ったパーソナルで一貫したメッセージを、Web・アプリだけでなくLINE公式アカウントなどさまざまなチャネルで届けることでブランドロイヤリティを高め、継続購入を促します。

WEBでもLINE公式アカウントでも配信

Case.03ブランドイメージを崩さない、
商品特性を学習した
カスタムレコメンデーション

コスメやアパレルなど、対面であれば専門家が接客するような商材は、機械的なレコメンドではブランドイメージを損ないかねません。Rtoasterのカスタムレコメンド機能を使って、特殊な商材でも類似性の判定ロジックをAIが学習。

「同じ香りの商品」「近いスタイルの商品」など、販売スタッフのノウハウを活かしたおすすめを表示することができます。

購入履歴や閲覧履歴より、同じ香りの類似商品をレコメンド

Case.04オンラインアンケートを使った
購入者リサーチを
スピーディに実施

購入者へのオンラインアンケートをテンプレートから簡単に実施して回答をCDPに蓄積。実際の行動データや属性データと紐付けて分析できます。

加えてマーケットリサーチツール「Brandwatch」を併用した多面的な顧客理解を行うことで、新たな消費者インサイトの発見につなげます。

Brandwatchサイトはこちら

すばやくアンケートを実施

Case.05リアル店舗での棚前行動データとオンライン行動データを
合わせることで、
より深い購入者理解を

未来型無人化店舗「SECURE AI STORE LAB」サービスを併用することで、リアル店舗での買い物体験データも蓄積。
「オンラインで商品を閲覧した消費者が、実際にリアル店舗でその商品を手に取ったのか?」「リアル店舗で手にしたのち、その後オンラインでの購入に繋がったのか?」のようにリアルとデジタルを横断したデータを解析することで購入者の理解を深めることができます。

ブレインパッドとセキュア、リテール領域のDXを進化させる 店舗連動型データ活用ソリューションの構築を開始

https://www.brainpad.co.jp/news/2020/10/28/13446

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