業界別パーソナライズ活用実践セミナー_アパレル業界vol.2_オンワード様__ピーチ_ジョン様_事例.pdf

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1. アパレル業界vol.2 オンワード様 / ピーチ・ジョン様 事例 株式会社ブレインパッド 業界別パーソナライズ活用実践セミナー
2. ©BrainPad Inc. Strictly Confidential 1 株式会社 ブレインパッド 自己紹介 ビジネス統括本部 マーケティングソリューション営業部 日高 翔平 アパレルを中心とした小売系から旅行や人材、その他Webサービスなど 幅広い業界を経験 〈代表案件〉 • SPA MA・Web接客システム運用 • SPA MAシステムリプレイス・Web接客システム運用 • 紳士服 MAシステム運用 2020.07 – 現在 • 新卒でSIer企業にて小売業界向け法人営業、 • その後マーケティング支援企業にて小売企業における POSデータ分析・プロモーション支援に従事
3. ©BrainPad Inc. Strictly Confidential 2 アパレル業界｜ブレインパッドグループの取り組み プロダクト（Rtoaster｜Probance｜Brandwatch｜RPA）のみならず、顧客構造分析やデータ基盤構築などの プロフェッショナル領域含めて、アパレル業界向けのデータ活用を幅広く取り組みさせていただいております。 弊社開催セミナー「オンワード山下氏」との対談 ブレインパッドによる支援実績（一例）
4. ©BrainPad Inc. Strictly Confidential 3 最近よくご相談いただくテーマ 展開しているブランドを横断してお客様には買い物していただき、 LTVを高めていきたい パーソナライズ強化 企業側の 視点 自分が好きなブランド、商品に出会うこと （結果それがブランド横断である可能性はある） お客様側の 視点
5. ©BrainPad Inc. Strictly Confidential 4 弊社支援企業の事例紹介 EC内で500以上のパーソナライズ施策を実行 店頭の接客品質をEC上でも再現 アパレルNo.1のメーカーECを目指して パーソナライズ強化の取り組み 施策の実現手法 最新施策
6. 【オンワード様】 アパレルNo.1のメーカーECを目指して パーソナライズの強化 ご紹介事例
7. ©BrainPad Inc. Strictly Confidential 6 Analytics Innovation Company ©BrainPad Inc. Strictly Confidential 6 パーソナライズ検討時の状況 • EC売上は400億を超える規模に拡大（2022年2月期実績） • 規模拡大とコロナ禍におけるEC需要がより高まる中パーソナライズが急務に サイト上で確認できる総ブランド数 288 （2022年11月時点） 23区や組曲、ICB、GOTAIRIKUなどの多数ブランドを展開する総合アパレル
8. ©BrainPad Inc. Strictly Confidential 7 Analytics Innovation Company ©BrainPad Inc. Strictly Confidential 7 課題 表示速度の安定性 を保ちつつ 精度の高いパーソナライズ を実現すること EC規模の拡大に伴う膨大な データ量に耐えうるスペック お客様の購買や行動分析に基づく おすすめ情報や商品の出し分け
9. ©BrainPad Inc. Strictly Confidential 8 Analytics Innovation Company ©BrainPad Inc. Strictly Confidential 8 解決のアプローチ お客様の購買や行動分析 に基づく おすすめ情報や商品の出し分け スコアリング ルールベース × 自動レコメンド
10. ©BrainPad Inc. Strictly Confidential 9 Analytics Innovation Company ©BrainPad Inc. Strictly Confidential 9 スコアリング Web・アプリでのお客様の閲覧行動をポイント化し興味関心を精緻に捕捉 • 40代 • 訪問頻度高い • 高単価商品をよく購入 • 20代 • スカート1回のみ購入 • 「レディース」カテゴリの 冬服閲覧 • 30代 • 180日以上 訪問なし 0 2 4 6 8 ブランドA ブランドC ブランドB ブランドD ブランドE ブランド軸 0 2 4 6 8 トップス スカート アウター パンツ 雑貨 カテゴリ軸 0 2 4 6 8 TOP 特集記事 ランキング サービス コーディネート メニュー軸 スコア情報を属性情報や購買データと掛け合わせセグメント化
11. ©BrainPad Inc. Strictly Confidential 10 Analytics Innovation Company ©BrainPad Inc. Strictly Confidential 10 ルールベース×自動レコメンド セグメントに対して 戦略的に商品･キャンペーンを訴求 最適化アルゴリズム セグメントA 一人ひとりに 自動的に最適な商品を推奨 レコメンドエンジン 企業の意思を入れたメッセージ 興味や好みに合わせたおすすめ 企業やマーケターの意思は残しつつ、自動レコメンドで運用負荷をかけることなく 持続性あるパーソナライゼーションを実現
12. 【ピーチ・ジョン様】 EC内で500以上のパーソナライズ施策を実行 店頭の接客品質をEC上でも再現 ご紹介事例
13. ©BrainPad Inc. Strictly Confidential 12 Analytics Innovation Company ©BrainPad Inc. Strictly Confidential 12 ピーチ・ジョン様におけるパーソナライズ施策の取り組み • 2014年より弊社のレコメンドエンジンであるRtoasterをご利用 • 今でも公式通販サイトのほぼすべてのページでRtoasterをご活用いただいており、 500以上のパーソナライズ施策を実装
14. ©BrainPad Inc. Strictly Confidential 13 Analytics Innovation Company ©BrainPad Inc. Strictly Confidential 13 3つの仕掛け ピーチ・ジョンの強みである店頭の接客品質をECでも。 仕掛け①： トレンド情報を即時で 仕掛け②： 状況に応じた声がけ 仕掛け③： 自発的購入の後押し
15. ©BrainPad Inc. Strictly Confidential 14 Analytics Innovation Company ©BrainPad Inc. Strictly Confidential 14 仕掛け①・仕掛け② TOPページ 商品詳細ページ お客様の状況に合わせた メッセージをテキストで表示 仕掛け①：トレンド情報を即時で 初めて来たお客様にはまず どんな商品が人気かをお知らせ 仕掛け②：状況に応じた声がけ
16. ©BrainPad Inc. Strictly Confidential 15 Analytics Innovation Company ©BrainPad Inc. Strictly Confidential 15 仕掛け③ 関連商品一覧ページ 商品詳細ページ 仕掛け③：自発的購入の後押し
17. ©BrainPad Inc. Strictly Confidential 16 Analytics Innovation Company ©BrainPad Inc. Strictly Confidential 16 施策のポイント ①トレンド情報を即時で ②状況に応じた声がけ ③自発的購入の後押し 仕掛け 施策のポイント  即時性があるか。サイトの改修が不要。  何を伝えるか、検証データに基づく試行錯誤  お客様の自分で見つけたい欲求を誘導する導線確保
18. ©BrainPad Inc. Strictly Confidential 17 Analytics Innovation Company ©BrainPad Inc. Strictly Confidential 17 まとめ  ブランド横断でお買い物をするようなお客様を増やす一つの手段として パーソナライゼーションは有効である  各社の状況や目的に合わせた施策の設計が重要である  運用の負荷にならないツールである（データ処理スペックや運用サポート含め）
19. ©BrainPad Inc. Strictly Confidential 18 ご紹介した施策の多くは弊社のRtoasterで実現しております アクション 可視化 分析 統合加工 収集 CRMデータ 会員属性データ WEBログ 広告データ アンケートデータ オフラインデータ 外部オーディエンス データ その他データ アプリログ ソーシャルデータ コンテンツデータ 店舗 アプリ 広告 API データ出力 PUSH通知 （アプリ） ダイレクトメール メール/MA連携 サイト LINE配信 データを統合し、顧客のインサイトから価値を引き出す カスタマーデータプラットフォーム 顧客一人ひとりに自然なアクションを促す Web・アプリのレコメンド最適化プラットフォーム LINEやプッシュ通知、メールでも一貫した体験を届け、顧客と パーソナルにつながり続けるマルチチャネルメッセージングサービス 収集・蓄積データを活用し、ヒト・モノのマッチングを実現するエンジン 導入・運用定着化、豊富な知見によるコンサル、データ活用・分析サービス 人的支援サービス CDP レコメンド｜Web接客 マーケティングオートメーション AI カスタマサクセス
20. ©BrainPad Inc. Strictly Confidential 19 Analytics Innovation Company ©BrainPad Inc. Strictly Confidential 19 最後に 分類 課題 弊社解決策 支援事例 LTV向上 初回購入者が少ない。 （サイト上でのファーストコンバージョン） • ECサイト、アプリ上での パーソナライズ施策を強化 • バロック • ピーチ・ジョン 2回目以降の購入に繋がらない。 （F2転換） • プッシュチャネルでの施策強化 • ECサイト、アプリ上での パーソナライズ施策を強化 • バロック • ピーチ・ジョン 複数ブランドでのクロスセルができていない。 • 施策分析、顧客の分析 • プッシュチャネルでの施策強化 • OMO施策の強化 • バロック OMO施策 店頭とECの会員データが一元管理されていない。 • CDPで一元管理 • バロック スタッフやコーディネートデータをパーソナライズしたい。 • スタッフスタートデータ連携 • バロック 店舗とECデータを連動したOMO施策が打てていない。 • CDPによるデータ一元管理と分析 • マーケティングアクションツールによるパーソナライ ズ施策の実行 施策につながる分析 そもそもお客様の状況を把握するためのデータや見方の手段、 知見が社内にない。 • データアセスメント • 顧客構造分析 • バロック NPSなど定性的なデータを分析して施策に活用したい。 • 拡張分析によるユーザー属性や行動による相 関分析 • 三陽商会 セール依存ではなく正規価格での販売比率を上げたい。 また、そういった顧客をちゃんと把握したい。 • 購買確率予測モデル • バロック 弊社ではアパレル固有のトレンドやニーズに合わせた解決策をご提案し続けて参ります。 お困りのことがありましたらまずはブレインパッドにご相談ください！
21. データ活用の促進を通じて、持続可能な未来をつくる