パーソナライズされた製品レコメンデーションを使用して AOV を高める方法
公開: 2023-10-12お気に入りのブレンドを購入するために Rage Coffee を閲覧しているところ、在庫切れだったと想像してください。 ウェブサイトを閲覧するのにさらに 18 ～ 20 分かかりますが、ブレンドを決めるには助けが必要です。 突然、次のようなポップアップ通知が表示されます。
興味をそそられていますね。 あなたはその推薦が気に入っています。 購入する可能性が高くなります。
これはパーソナライゼーションです。デジタル マーケティング手法は、業界全体で増加しており、特にブランドが現状を打破しようとしています。
パーソナライズされた製品の推奨事項を理解する
パーソナライズされた製品の推奨事項は、閲覧履歴や購入履歴に基づいて顧客に合わせた提案です。 これらは、関連性の高いパーソナライズされたショッピング体験を提供するという点で、一般的な推奨とは異なります。
これらのリアルタイムで状況に応じたカスタマイズされた推奨事項を作成するために、顧客に関するデータベースが保存され、購入プロセスを促進するために利用されます。 このストレージはカタログ内で発生します。 カタログにより、製品の特徴、説明、寸法、価格、在庫状況、画像、リンク、レビューなどの情報がシステムに追加され、推奨エンジンが強化されます。
詳細:カタログと推奨事項でパーソナライゼーション戦略をレベルアップします。
パーソナライゼーションの有効性は明らかであり、73% がテクノロジーの進歩に伴い、よりパーソナライズされたエクスペリエンスを期待していることが調査で示されています。 一方で、消費者の 76% は、パーソナライズされたエクスペリエンスを提供しない企業に対して不満を表明しました。
現在、これらの推奨事項は電子メールやプッシュ通知で使用されるだけでなく、SMS や Web サイトなどのチャネルにも拡張されています。 それは単に、顧客が関連する製品の推奨を受け取ることで節約された時間と労力を高く評価することが多いからです。 意思決定プロセスを合理化し、広範囲にわたる閲覧の必要性を減らし、ショッピング体験を効率化します。
導入方法について知りたいですか? パーソナライズされた推奨事項を使用するいくつかの方法を次に示します。
- 製品発見:ブランドは顧客の購入前または閲覧行動を利用して製品を推奨し、追加購入を促します。
- 平均注文額の増加:ブランドは、顧客が購入する可能性が高い製品を推奨することで、顧客がカートにさらに商品を追加することを奨励し、それによって AOV が増加します。
- 維持率の向上:消費者の 60% は、パーソナライズされたエクスペリエンスに従ってリピート購入者になる可能性があります。 パーソナライズされた推奨事項を受け取ると、ブランドが自分たちのことを気にかけ、耳を傾け、理解してくれていると感じます。
89% ものマーケティング担当者が、何らかの方法でパーソナライゼーションを使用すると、キャンペーンでプラスの ROI が得られたと感じています。 一方で、消費者の 60% は、パーソナライズされたショッピング体験の後はリピーターになるだろうと述べています。
一般的に展開されるパーソナライズされた製品の推奨事項
製品の推奨はデータ分析に依存しており、顧客の行動や好みに関する貴重な洞察を得ることができます。 このデータは、マーケティング キャンペーンから製品開発に至るまで、ビジネス戦略の他の側面を知らせることができます。
これを正しく実現するには、AI が活躍します。 高度な Web パーソナライゼーション エンジンとマーケティング自動化ワークフローを使用する WebEngage のようなツールは、全体的なマーケティング プロモーションを動的なエクスペリエンスに変換するのに役立ちます。 ユーザーの行動データ、興味、人口統計などを活用して、ユーザーのエンゲージメントとエクスペリエンスを向上させます。
パーソナライズを行う方法は次のとおりです。
- 閲覧履歴に基づく:顧客が閲覧したり閲覧したりしたものに関連する製品を表示するブランド。 好例としては、CaratLane が過去のデータを使用してホームページをパーソナライズされたおすすめの宝の山に変え、ユーザーを再び購入するよう引き寄せています。
ここで、CaratLane はリピーター ユーザーに以前に Web サイトを閲覧したことを思い出させ、製品や探しているものについての最新情報を提供しました。 - 購入履歴に基づく:ブランドがユーザーの以前の購入に基づいて補完製品または類似の製品を提案する場合、それは購入履歴に基づく推奨となります。 これは、購入行動を開始するために、同じ製品を推奨することも、さまざまな製品を推奨することもできます。
たとえば、誰かがカメラを購入すると、アプリは追加のレンズ、アクセサリ、さらには写真コースを提案する可能性があります。 - ユーザー生成のコンテンツの推奨事項:新製品を紹介したり、ユーザーがベストセラーを探索できるようにするもう 1 つの優れた方法は、最も人気のあるアイテムやよく購入されているアイテムを紹介し、ユーザーのレビューや評価を活用して製品を提案することです。
以下は、社会的証明と購入者の信頼を築くために、最も人気のある製品をホームページに掲載している BlissClub の素晴らしい例です。
パーソナライゼーションがマーケティング目標に与える影響
- クロスセルとアップセルの推奨: これにより、思い切ってユーザーに利益をもたらす新製品を紹介し、同時に企業の売上を増やす機会が生まれます。
- AOV の向上: チェックアウト中またはチェックアウト前に推奨事項を表示することで、カートを放棄した顧客にパーソナライズされた製品の推奨事項や割引などの個別のリマインダーを送信します。 これにより、失われた可能性のある売上を回復し、AOV を高めることができます。
たとえば、ユーザーが Web サイトを通じてビタミン C 血清を定期的に注文していることを特定します。 これは、顧客がスキンケアに興味があることを認識するのに役立ちます。 この洞察、製品の価格、購入頻度、人口統計に基づいて、フェイスマスク、トナー、日焼け止めなどの追加の製品を提案できます。
ほとんどの専門家は、レコメンデーションが追加の収益を生み出し、顧客を維持して変換するのに役立つため、コンバージョンのための新たな武器であると信じています。 オンライン買い物客の数が増え続ける中、レコメンデーションは収益を押し上げる原動力となっています。
私たちは最近、2022 年に 1,890 万米ドルの商品を販売したファッション小売業界のマーケティング リーダーとパーソナライゼーションのメリットについて話し合っていたところ、次のような意見がありました。 
パーソナライゼーションが組織の収益の大幅な増加に貢献したもう 1 つの例は、Cashify です。 ブランドの目標は、エクスペリエンスを強化し、収益を増やし、ブランドロイヤルティを促進することでした。
これを達成するために、Cashify チームは購入ファネルの各段階でのコミュニケーションをカスタマイズしました。 また、Cashify が買い戻しを最適化する機会を最大化するために、見積もりを 3 回以上リクエストしたユーザーのみに、ターゲットを絞ったエンゲージメント キャンペーンを送信しました。
AOV を向上させる準備はできていますか? 始めましょう！
マーケティング計画にパーソナライズされた製品の推奨事項を組み込むと、収益機会が生まれます。 これは、AOV、エンゲージメント、ユーザーの全体的なエクスペリエンスを戦略的に強化するための鍵です。
上で説明したように、マーケティング チームはまずデータを収集、分析し、それを活用して洞察を引き出す必要があります。 通常、ツールやマーケティング自動化システムを導入している場合、それらはデータを理解し、推奨事項を提案し、キャンペーンの実施を支援します。
WebEngage は、最先端のテクノロジーを備えており、世界中の 800 以上の消費者ブランドの信頼できるパートナーです。 アプリ、Web サイト、マーケティング チャネルでのパーソナライゼーションのための WebEngage のソリューションは、ブランドをパーソナライゼーションの最前線に導くことができます。 結果？ ユーザーにとって総合的で真に充実したエクスペリエンス。
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