ユーザーは商品検索を通じて、ECサイトに話しかけている

山崎：当社では元々、商品検索データをユーザーの嗜好の把握やレコメンドに活かす仕組みを構築してきましたが、最近ではそのロジックを広告やDMPに活かしていく方向性も探っています。広告もリテンションも、今現在はサイトの外にいる人の来訪を促す点では同じだと考えているので、「MakeRepeater」でリテンションマーケティングに取り組むならばそこに当社のロジックが大いに活かせると考えて、連携を提案しました。商品検索は、ユーザーがECサイトに話しかけるほぼ唯一のインターフェースなので、それを受けてどう返すかはまさに接客だと当社では考えています。その考えが向畑さんと一致していたところも、大きかったですね。

向畑：ゼロスタートさんの取り組みは非常に先進的で、以前から注目していました。山崎さんの“おもてなし”の発想に僕も共感していたので、話が早かったですね。

MZ：「MakeRepeater」の仕組みと、そこに検索データがどう活用されるのかを教えていただけますか？

向畑：購買履歴の分析から、顧客のロイヤリティを可視化して、セグメント分けをします。各セグメントに対して何をするのかというシナリオを作成して、それに沿ってステップメールやDMなどの販促施策を行い、顧客を育成していく仕組みです。この中の販促施策でのアプローチ内容に、過去の検索情報から導き出したレコメンドを入れていくことができます。

購買データｘ検索データを組み合わせ、よりパーソナライズド化したアプローチを実現する

MZ：シナリオメールなどの設定には、マーケティングの知識がかなり必要なのではないですか？

向畑：いえ、すべて自動でできるようにしています。おっしゃる通り、データ分析は一般的なシステムだと知識や経験、ノウハウがなければ結局使いこなせないことが多いと思います。当社のシステムではそうした課題も踏まえて、購買データをつなぎ込むだけで、セグメント別の施策の提案からメールなどのアクションの管理、効果測定まで行えます。ゼロスタートさんのロジックと連携することで、この過程の中で「○○という条件・価格帯で検索している人には△△を薦める」といった設定が可能になりますし、システム側でも精度の高い提案ができるようになります。

山崎：メルマガの開封率が低くなっている、などと言われますが、それは要らない情報が立て続けに来るような一斉配信メールに多いケースだと思いますね。毎回「このショップからのメールは自分に合っているな」と思えば、開封するのも楽しみになるはずです。

向畑：そうなんです。パーソナライズドされたレコメンドメールなら、開封率50％超もめずらしくありません。今回の連携は、ユーザーが検索条件を入力し、ニーズを聞き出すというインプットの部分をゼロスタートさんが、どう活かすかというアウトプットの部分を僕らが担っているというイメージです。検索条件の分析により、前述のレコメンドメールだけでなく、より効果的なセグメント抽出も可能になります。

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