サービス例：パーソナライズレコメンデーション導入支援

パーソナライゼーションされた顧客経験が収益の鍵である

本事例はECサイト、もしくは、実店舗の顧客に対してスマートフォンのアプリ等でクーポンを配信するなどデジタル化を進められている小売業・サービス業を対象とした、顧客経験改善のためのサービス提供事例です。顧客個人の過去の購買履歴、クリック履歴、属性等をもとに、個々人に最も関連性のあるコンテンツをWebサイトやスマートフォンのアプリに表示することで、購買確率や顧客満足度の改善を図ります。 

顧客は自身に関連性の薄いレコメンデーションがなされると他サイトや他店舗に移ってしまうため、ECサイトにおいてはパーソナライズ化が収益の鍵です。特に、スマートフォンでのショッピングが一般的になり、一画面に表示できる商品が制限されているため顧客に最初に提示する商品がその顧客のニーズに合致するかどうかが購入に至るための重要な要素です。そのため、過去の購買、クリック履歴、属性などからパーソナライズされたレコメンデーションをすることで、パーソナライズされた顧客経験をデザインすることが非常に重要です。

プラットフォームサービスの活用で、比較的短期間での効果が期待される

デロイト トーマツ グループでは、パーソナライゼーションに強みを持ったASPサービス事業者のプラットフォームを活用することで、様々なデータを容易に統合し、最短で数週間前後で効果がみられるサービスを提供しています。また、機械学習とデータサイエンティストの連携により、ECサイトを訪れる顧客個人に関連性の高いレコメンデーションが可能です。その効果はA/Bテストによって科学的に検証され、継続的に改善が行われます。パーソナライズされたレコメンデーション自体もリアルタイムで再計算され、顧客を飽きさせることがありません。デロイト　トーマツ グループのインダストリー知見をもとに、実績のあるアルゴリズムをクライアントに合わせてカスタマイズすることで業種やビジネスモデルの違いにも対応したサービスをご提供します。 

顧客経験の改善は、ECサイト内だけではなく、実店舗の顧客にも提供可能です。

顧客の360°ビューに基づいたビッグデータの活用

パーソナライゼーションエンジンは、顧客の360°ビューに基づいて、以下のような複数の情報源によってパーソナライズされたレコメンデーションを生成します。 

• ユーザー訪問者行動データ
  リアルタイムのセッションデータを含むオンラインユーザーアクティビティから収集されたユーザーのやり取り（暗黙的および明示的の両方）
• アイテム（製品/コンテンツ）データ
  CMSまたはERPシステムで利用可能な構造化データで、推奨されるコンテンツまたは製品
• コンテキスト情報
  リアルタイムで推奨事項の条件を定義するコンテキスト情報（ユーザーデバイス、ユーザーの場所、ブラウザの種類、時刻など）
  
• 企業データソース（CRM / BIシステム/データウェアハウス）
  CRMや内部データウェアハウスなどの企業データソースのユーザーデータ

優れた顧客経験を提供するために、ターゲットの特性を踏まえたパーソナライゼーションは今後もますます重要になっていくでしょう。デロイト トーマツ グループでは、ECサイトや実店舗が持つビッグデータを軸に、顧客経験の改善のためのパーソナライズされたレコメンデーション実現のための支援をしています。詳細については、お気軽にお問合せください。