梅雨の小売業: E コマース カテゴリの 10 の親和性パターンを公開

天気は私たちの気分だけでなく、購買行動にも影響を与えます。 大まかに言えば、天候は私たちの購入方法や製品の選択に影響を与えます。 たとえば、この調査研究では、雨天がユーザーの購買行動にプラスの影響を与えることがわかりました。これは、電子商取引企業がモンスーン中により多くの商品を販売できる可能性があることを意味します。 カテゴリの親和性分析を実行し、親和性の指標を理解することは、ブランドがモンスーンに合わせたパーソナライズされた推奨事項を提供して販売機会を向上させるのに役立ちます。

しかし、カテゴリの親和性とは何でしょうか?

Amazon でよく買い物をする人であれば、商品を購入するときに「一緒に購入された商品」または「この商品を購入した人はこの商品も購入しています」という機能に気づいたことがあるでしょう。 これは一般に製品の推奨と呼ばれますが、e コマース カテゴリの親和性の典型的な例でもあります。

ユーザーのカテゴリの親和性を分析してパターンを探すことは、顧客をターゲットにしてセグメント化し、新しい購入者を取り込み、信頼を確立し、ブランド認知を促進し、最終的に製品のクロスセルとアップセルを行うための優れた戦略です。

モンスーンの始まりに、カテゴリーの親和性パターンに飛び込むことで、屋内で過ごす時間が増える消費者にオンライン ショッピングをより多く販売できると考えています。 顧客の購買行動を分析すると、関連製品をグループ化し、顧客の「モンスーン」ニーズに合わせて購入するよう促すことができます。

e コマース カテゴリ アフィニティの概念に慣れていない方のために説明すると、これは単に、特定の期間中に消費者が表示した興味に「関連する」または「関連する」ものを見つけることを意味します。 そして、これらのパターンはオンライン ストア データを通じて記録できます。

モンスーンに対する 10 の e コマース カテゴリ アフィニティ パターン

これを例を挙げて説明しましょう。 あなたがメンズ、レディース、キッズ ファッションの e コマース アパレル ストアであるとします。 ここでは、検討すべきカテゴリ アフィニティのアイデアをいくつか示します。

1. カテゴリへのトラフィック

特定のカテゴリの製品へのより多くのトラフィック パターンが観察されますか? たとえば、あるカテゴリーの商品 (たとえば、女性用レイン ポンチョ) へのトラフィックの急増が見られた場合、顧客は女性カテゴリーの他の商品 (たとえば、レイン ポンチョと組み合わせることができるパンツ) にも興味を持っている可能性が高くなります。 したがって、特定のカテゴリの製品でトラフィックが増加した場合、同じカテゴリの類似の製品を顧客に表示することができます。

2. カテゴリーへの関与

特定の顧客がウィッシュリストに登録されている、カートに製品を追加している、または特定の製品カテゴリ (子供用モンスーンウェアなど) の割引クーポンを購読していることに気付いた場合、その顧客はこのカテゴリの製品を利用している可能性があります。 同じカテゴリの他の商品を見せると、商品のクロスセルの可能性が高まります。

3. トラフィックをカテゴリーに誘導するためのコスト

ユーザーの親和性と行動に基づいてパーソナライズされたカテゴリ ページを作成すると、ユーザー エクスペリエンスが向上し、コンバージョンの可能性が高まると同時に、購入者はすでに同様の意図を持っているため、カテゴリへのトラフィックを誘導するコストを削減できます。各訪問者に最も関連性の高い製品を提示することで、企業はコンバージョンの可能性を高め、長期的にはコストの削減につながります。

4. カテゴリ内のコンバージョン数/売上数

特定のカテゴリ (子供用レインコートなど) でコンバージョンや売上が増加していることに気付いた場合は、そのカテゴリでのコンバージョンと売上を向上させるために、家族用のレインコートの組み合わせ、母と娘のレインコートの組み合わせ、または父と息子のレインコートの組み合わせなどの類似した商品を表示するとよいでしょう。

5. 販売促進にかかるコスト

リターゲティング/リマーケティング広告は、その独自のターゲティング方法により、通常、販売促進において最も費用対効果が高くなります。 リターゲティング/リマーケティングのコストは、使用するプラットフォームと入札戦略によって異なります。 カテゴリの親和性を特定し、ターゲットを絞ったメッセージで詳細なレベルで顧客をターゲティングすると、顧客はすでに製品を検索しており、購入意欲が高いため、販売促進のコストを削減できます。

これを効果的に行うには、購入行動を決定するのに役立つ製品アフィニティ指標を理解する必要があります。 次のような条件付きルールを使用します。

IF（傘）THEN（レインコート、レインブーツ）

製品アフィニティ指標を理解すると、よりよく売れる製品バンドルを作成し、販売額の伸びを計算するのに役立ちます。

リフトは、アイテムセットのトランザクションの合計数を取得し、その数値の何パーセントがアフィニティ カテゴリのどの要素を占めるかを調べることによって計算されます。

6. カテゴリごとの収益

他のカテゴリよりも多くの収益を上げているのはどのカテゴリですか? それらのカテゴリを特定し、同様のカテゴリの製品を組み合わせることで、より多くの収益を得ることができます。

7. カスタマーサービス

カテゴリごとに、カスタマー サービス リクエストやサポート リクエストがより多く寄せられている製品カテゴリはどれですか? カスタマー サービス チームを活用して、これらの質問に対する答えを見つけ、顧客に適切な製品の推奨事項を作成してください。

8. カテゴリごとのカート放棄率

カテゴリごとのカート放棄率は、e コマース企業がユーザー エクスペリエンスを向上させ、コンバージョン率を高めるために監視および最適化するための重要な指標です。 カート放棄率は、カテゴリ、デバイス、場所、顧客の行動によって異なります。 適切な製品を組み合わせて有利な割引を提供すると、カテゴリごとのカート放棄率を減らすことができます。

9. カテゴリごとの直帰率

e コマースの直帰率が高い場合は、何か問題があることを意味します。 e コマースの平均直帰率は 20% ～ 40% ですが、20% 未満の直帰率は例外的であると考えられます。 カテゴリ アフィニティ データを分析することで、価値の高い顧客を特定し、パーソナライズされたキャンペーンでターゲットを絞ることができます。これらの顧客はサイトからエンゲージして購入する可能性が高いためです。 これにより、直帰率が最小限に抑えられます。

10. カテゴリ別の現場滞在時間

カテゴリの親和性は、顧客がサイトで費やす時間に大きな影響を与えます。 カテゴリの親和性データを分析することで、企業は Web サイトにアクセスし、より多くの時間を費やす可能性が高い親和性の高いユーザーを特定できます。 企業は、パーソナライズされたコンテンツやオファーでこれらのユーザーをターゲットにすることで、オンサイト時間を増やし、エンゲージメントを向上させることができます。

ブランドはカテゴリの親和性をどのように活用できるでしょうか?

次に、モンスーンやその他の時期に e コマース ビジネスが達成するのにどのカテゴリ アフィニティ インサイトが役立つかを見てみましょう。

1. コミュニケーションのパーソナライズ化の向上

対象ユーザーが何を求めているかがわかれば、コミュニケーション メッセージをより適切に作成できます。 たとえば、モンスーン服のコレクションを探している場合は、直接話しかけることができます。 「モンスーンの服装にこのレインブーツを合わせて、足をドライに保ちましょう」と言えば、すぐに注目を集めることができます。

たとえば、当社のレコメンデーションおよびカタログ エンジンをモンスーン マーケティング キャンペーンに使用して、すべての顧客タッチポイントにわたってパーソナライゼーションを実現できます。 プッシュ通知であってもテキスト メッセージであっても、このエンジンは履歴およびリアルタイムのインタラクション データを活用して、すべてのプロモーションがコンテキストに沿ったものであることを保証します。

2. 広告キャンペーンのターゲティングの改善

カテゴリは顧客の間でどの商品がより人気があるかを理解するのに役立つため、広告のターゲットを詳細なレベルで設定できます。 これにより、ターゲット ユーザーが既に親和性を示している、ターゲットを絞った製品のレコメンデーションが表示されるため、CAC を削減し、コンバージョンを増やすことができます。

3. より良い推奨事項

特定のカテゴリに対する購入者の親和性を計算することで、同様の商品を推奨できます。 これは、購入者のスタイル プロファイルに基づいて行うことができます。 スタイル プロファイルでは、購入者のオンライン行動、たとえば、閲覧している製品 (たとえば、傘を見ている場合、傘のさまざまな色やオプションを勧められます)、購入者の取引行動 (過去に購入して返品したものなど) を人口統計とともに把握できます。 これらの詳細をすべて把握しておくと、Web サイトのコンテンツ、アプリのコンテンツ、または電子メールを通じて推奨事項を提示するのに役立ちます。

4. 製品の配置

どの 2 つの製品の組み合わせがよく、どの製品の親和性が低いかを知ることで、顧客に製品を推奨して売上を向上させることができます。 つまり、傘とレインコートの組み合わせはよくても、サングラスとレインコートの組み合わせはうまくいかない可能性があります。 したがって、モンスーン製品に強い親和性を持つ顧客は、サングラスとレインコートの組み合わせではなく、レインコートと傘の組み合わせを購入する可能性が高くなります。 顧客データをよく知ることで、製品を戦略的に配置することができます。

5.商品の同梱について

顧客の購買行動を分析します。 彼らが購入している同様の製品は何ですか? 顧客生涯価値 (CLV) を向上させるために、どのような製品を組み合わせることができますか? 一定期間にわたって同様の種類の製品を購入するリピーター顧客がいる場合は、その顧客向けに製品バンドルを作成し、少額の割引を適用することができます。 これにより、売上が増加し、顧客ロイヤルティも獲得できます。

結論

カテゴリの親和性パターンを活用すると、季節的なマーケティング キャンペーンだけでなく、全体的な売上とビジネスへのエンゲージメントを促進することができ、ビジネスに大きな変革をもたらす可能性があります。

ただし、マーケティング キャンペーン、キャンペーンが人々をサイトにどのように誘導するか、収益にどこにどのように影響するかを包括的に把握するには、データを深く掘り下げる必要があります。

Webengage のようなプラットフォームは、全体的なビューを提供し、消費者がキャンペーンとどのように関わっているか、そしてそのうちのどれが実際の販売につながっているかに基づいて、情報に基づいた意思決定を行うのに役立ちます。 その強力なレコメンデーションとカタログ エンジンは、チャネル全体で大規模なモンスーン キャンペーンをパーソナライズするのにさらに役立ち、以前に記録された消費者行動とともにメッセージに季節性を取り入れ、キャンペーンでのエンゲージメントとコンバージョンを確実に向上させることができます。

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