ゼロスタートとGMOメイクショップが「ユーザーへのおもてなし」実現に向けてタッグを組んだ

MarkeZine編集部（以下、MZ）：ECサイトの運用支援を行うGMOメイクショップと、商品検索エンジンを手がけるゼロスタートは、それぞれの分野で近年大きくシェアを伸ばされています。まずは今回の連携について、簡単に教えていただけますか？

向畑：当社で提供しているECサイト構築ASP「カスタムMakeShop」と、昨年にリリースした顧客育成ツール「MakeRepeater（メイクリピーター）」に、ゼロスタートさんの商品検索やレコメンドのロジックを実装します。これにより、当社のサービス導入企業のお客様であるエンドユーザーに、より利便性の高い購買体験を提供していきます。

ゼロスタートが提供する「ZERO ZONE SEARCH」は、単なるキーワード検索ではなく、顧客の顕在＆潜在ニーズを引き出すドリルダウン型の商品検索システム。検索機能をリニューアルすることでユーザー行動が劇的に変化した「ゴルフダイジェスト・オンライン（GDO）」の事例はこちらをご参考に。

MZ：ゼロスタートの山崎さんには以前にもMarkeZineに登場いただき、商品検索「ZERO ZONE SEARCH」をはじめとする同社のシステムによって、いかにユーザーへの“おもてなし”を実現するか、というお話をうかがってきました。これらのテクノロジーをGMOメイクショップさんのサービスにあらかじめ組み込むことで、リピーター獲得の効果が大幅に見込めるようになると。（関連記事はこちら）

山崎：端的にいうと、そうですね。もうひとつ、今回の連携で実現することとして大きいのは、「カスタムMakeShop」や「MakeRepeater」を通して得られたエンドユーザーのリアクションを当社のシステムにフィードバックして、ロジックのチューニングに活かしていく点です。単にシステムを提供するのではなく、双方向の展開になります。

ECで成功する決め手は「リピーター獲得」

MZ：どういった背景から、今回の連携に至ったのでしょうか？

向畑：今、EC事業では「リピーター獲得」が大きな命題になっています。当社はショッピングカート提供から事業を始めて10年になりますが、現在の導入先は約22,000店舗、流通量は1,300億円にまで上っています。これくらいの規模になると、ビッグデータとしての価値もありますので、小売市場のひとつのプラットフォームとしてさまざまな分析をしてきました。

　そこから見えてきた成功店舗の決め手は、やはりリピーター獲得なんです。昨年あたりからリテンションマーケティングに注目が集まっていますが、1回買って終わりではなく、いかに長くお客様でいてもらうかという発想がますます大事になっている。昨年、リピーター獲得のノウハウを凝縮した「MakeRepeater」をリリースしたのも、そんな理由がありました。

MZ：なるほど。そこへ、商品検索やレコメンドの仕組みを外部から取り込むということは、それらがリピーター獲得を左右するということでしょうか。

向畑：ええ。リピーター獲得のポイントは、パーソナライズドです。ユーザーを理解するためには、属性や購買履歴に加えて、ユーザーがサイト内でどんな条件に基づき何を検索したかという情報がとても大事です。なので、元々商品検索の重要性は強く認識していました。

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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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ユーザーと商品の出会いを、サイトの枠を超えて最大化していく

山崎：今回の連携で、導入企業に特に寄与するのではないかと思うのは、検索ワードに加えてドリルダウンなどの様々な検索条件を用いてユーザーの需要の分析ができることです。これによって、ユーザーと商品のマッチングの精度が相当高まります。

MZ：検索条件を分析すると、具体的にどんなことが可能になるのでしょうか？

山崎：ブランドの指名買いは別ですが、条件が合うものを探したい、というカテゴリの商品も多いですよね。例えば、たまたま「○○」というワードで検索して商品Aが表示されてそのままAを購入しました。その後も検索条件を活用できれば、関連商品のBやCをレコメンドすることが可能です。もしAが気に入らなかった場合、よくある単なるリターゲティングでは購入される可能性があるBやCを訴求することができません。検索条件をキャッチできていれば、フォローアップメールでBやCを勧めたり、後からより適した商品が発売されたらそれを勧めたりすることができます。在庫切れの商品が復活したときにも、有効ですね。

MZ：これまでゼロスタートのロジックはサイト内で使われていましたが、今回の連携でメールなどサイト外でのアプローチで活用されることになるのですね。

山崎：ええ。今やユーザーは実店舗、メール、ソーシャル、ECとシームレスに行き来しているので、場所を問わずに接触する機会を最大化する必要があります。商品との出会いも、サイト内での最適化だけでは不十分で、広告やメールとの垣根がなくなっていくでしょう。当社としてはそうしたアウトプットは各社と連携し、自分たちではマッチングのロジックのより一層の向上に専念するつもりです。

成長企業は単なる売上追求ではなく、顧客満足度向上に注力している

MZ：これまでのゼロスタートのサービス導入企業は、月商1億円以上の大手企業ばかりですが、今回連携した「カスタムMakeShop」と「MakeRepeater」も大手企業向けになるのでしょうか？

向畑：こちらから限定するわけではないですが、そもそも「カスタムMakeShop」は自由にカスタマイズできるのが特徴なので、それが必要なのは自ずとそれなりの規模のECサイトになります。「MakeRepeater」も、最初に一定量の購買データをつなぎ込むことで精度の高い分析が可能になるので、ある程度の蓄積があるECサイトを想定しています。

山崎：現在EC市場で大手といわれる企業は、単なる売上を追求するのではなく、サイト上での顧客体験を極めて、顧客満足度の向上に注力しているから成長してきたのだと思います。最近、当社のサービス導入企業にはブランド企業が増えているのですが、ブランド企業では顧客体験を特に重視していますね。顧客体験を極めたいという企業に十分応えられるサイト構築サービスやツールが、正直これまではなかったと思います。その中で、今回の連携は非常に寄与すると考えています。

向畑：リピーター獲得の重要性は皆さん感じていると思いますが、なかなかやりきっている企業は少ないのが現状です。ゼロスタートさんのテクノロジーの導入で、さらに加速するリテンションマーケティングにぜひ取り組んでもらえたらと思います。

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