特定のユーザーにプッシュし、購買率を200％向上
オンボーディング・休眠対策・アクション強化の施策として、特定の商品をLikeした人にのみ、お得な情報を届けていった。その結果、購買率が200％まで向上したという。
「ここでのポイントは詳細なセグメント分けができるほか、特定ブランドの商品に掲出できることです。特定のアクションをしてくださるユーザー様は、興味があることがうかがえます。確度の高いお客様に掲出することで購買率の向上にもつながりました」（奥家氏）
Brazeでは、ユーザー一人ひとりの情報を一元的に管理。アプリやWEBの情報、連携している基幹システム情報が蓄積されている。これらをセグメント分けの条件、パーソナライズ、メッセージの出し分けといったあらゆる場面で活用できるのだ。
「プロファイル上で持っているあらゆる情報を掛け合わせてセグメントが作成でき、リアルタイムで対象者数が集計されます。そのためSQLを書いて出力するといった作業を行わず、リーチできる対象者数が把握できるのです。加えて、どのチャネルだと効果的に届きやすいかを、その場で確認しながら施策を組み立てていくことも可能です」（伴田氏）
当初アイスタイルでは、購買あり、購買なしという大きなセグメント分けをしていた。プロジェクトの進行が進んでいくうちに、次第にセグメントが細かくなっていったという。
「施策を行う中で、“あれがやりたい・これもやりたい”と次々生まれて細かい検証がしたくなっていきました。その結果、セグメントが細かくなっていきました」（奥家氏）
一人ひとりのユーザーに心地の良い体験を
最後に紹介した購買に対しての施策では、2022年の@cosme BEAUTY DAYの事例が紹介された。
具体的には同キャンペーン期間中、ECサイトの@cosme SHOPPINGで取り扱いがある商品に対し、@cosme BEAUTY DAYのバナーを表示するというものだ。
「@cosmeには国内外4万ブランド以上あり商品ページも 36万点以上存在します。その中でも@cosme SHOPPINGで取り扱いのあるものだけに掲出先として設定しました。限られた属性にアプローチしていくことによって、購買のUUが110％まで上昇しました」（奥家氏）
Brazeでは、APIを用いて外部情報を参照し、施策送信の瞬間にパーソナライズを行っている。そのため鮮度が高く、正確な情報をユーザーに届けられるのだ。
また位置情報・レコメンドエンジン・在庫情報などと掛け合わせることで、よりリアルタイムなパーソナライズを行える。これにより「ユーザー様にとって残念な体験を減らすことが可能となった」と伴田氏は語った。またユーザーが開きやすい時間帯やチャネルを自動で判断し送信する機能のほか、多数の機能が存在する。
伴田氏は最後に「ユーザー様一人ひとりにとって心地の良い体験を届けることを、Brazeで実現していただきたい」と語り、セッションを締めくくった。
