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ECサイトでパーソナライズされたレコメンドを実施。「直帰率:最大3%改善」「離脱率:8%改善」を実現

実現したいこと:ECサイト内ページの「直帰率」および「離脱率(回遊率向上)」

ECサイトでは「どれだけ多くの関連商品を閲覧してもらうか」「どれだけ多くの商品を合わせ買いしてもらうか」がとても重要です。そのためには「直帰率の改善」および「離脱率の改善」を実現して、サイト内を回遊してもらうための施策が必要です。直帰率・離脱率を改善し売上を増加させるためにはどんな施策が必要でしょうか。

施策概要

  • TOPページや商品ページに訪れたユーザーに、デモグラフィック(属性)情報に基づいて関連性の高い商品をレコメンド
  • ユーザー自身の過去の行動・購買履歴に基づいて、おすすめ商品をレコメンド枠やポップアップバナーで表示

施策ポイント

  • 閲覧者自身と同様のデモグラフィック情報(属性)を持つ似たユーザーが興味を感じている商品をレコメンドすることにより閲覧者と商品の関連性が高まります。このため、各商品ページへの回遊率が高くなり、結果として直帰率の低下につながります。
  • ユーザー自身の過去の行動・購買履歴を元にパーソナライズした形でおすすめ商品をプッシュするので、サイト内回遊率の向上に加えて「お気に入りへの追加」「カートへの追加」といった購買に近づくアクションが期待できます。

この施策で得られた成果

「直帰率」が最大3%改善!「離脱率」も8%改善!

ユーザー本人の属性や行動・購買履歴を元に、おすすめの商品をレコメンドすることで、直帰してしまう可能性があったユーザーへ興味関心を喚起させることができました。
結果として、さまざまな商品ページへ回遊させるユーザーの流れを構築でき、「お気に入り」や「カート」への追加点数の増加につながりました。

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