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【めでぃぱす】Fanplayr(ファンプレイヤー)/JAMU INC

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【めでぃぱす】Fanplayr(ファンプレイヤー)/JAMU INC様【めでぃぱす】Fanplayr(ファンプレイヤー)/JAMU INC様

JAMU INC
Sales Director 橋川 隼人様

御社について教えてください。

当社はECサイトやWebサイトに向けて、シリコンバレー発のコンバージョン最適化のプラットフォーム「Fanplayr(ファンプレイヤー)」を提供しています。


リアルタイムにサイトユーザーの行動解析を行い、適切なユーザーに対してWeb接客やAIレコメンド、プッシュ通知やメール配信などのサイトの内外問わないアプローチでコンバージョンを全体最適化します。ユーザーの行動データを統計解析に基づいて、サイト運営の様々な課題の切り口に合わせて運用を支援しています。


例えば、新規客獲得のための広告経由で流入したユーザーのコンバージョンを改善したい!といった場合や、既存客を獲得した後にどのようにLTVを伸長させるか?などです。これらのユーザーの行動に関するプロセスをすべて数値で計測し、専任の運用チームがフルでご支援させていただくため、どのような切り口でもサイト運営者の実現したいことを叶え、高い成果を出し続けます。

導入に向いているサイトの規模に制限はありません。
実際のユーザーの行動を理解して、施策によってKPIを改善したいすべてのECサイトやWebサイトでご利用いただけます。 サービスとして、AppleのITPやサードパーティCookieの規制などの影響を受けない作りになっていますので、データを正しく取得し正しく活用できるので、データを資産として活かしたい企業様でご採用いただいています。

事例① 大手アパレルECサイト

月商1億円前後で急成長中の大手アパレルECサイトでの事例です。

当社からユーザーの行動解析を行い、商品を購入していただくために狙うべきセグメントと施策をセットでご提案しました。
具体的なセグメントは、商品をカートに投入していないユーザーや、投入していてもまだ決済まで至っていないユーザーに対してです。
Fanplayrのデータ解析によって、それらの施策として狙うべきセグメントをあぶり出しました。

すでにサイトでは500円クーポンを購入促進のキャンペーンとして実施されていましたので、その配信対象の見直しと、値引き額の最適化をご提案しました。

サイトでのユーザーの行動すべてを俯瞰的に解析したうえで、最も売上を伸ばすインパクトが大きなセグメントに絞っています。
ただし、クーポンの施策はそれ頼りになってしまうことを避けるために、Web接客で表示するターゲットは限定しています。
お客様の課題としても「クーポンのばらまき」が常態化してしまっていたため、そのターゲットを最適化するに至りました。
500円クーポンで購入促進を行った結果、従来比でコンバージョン率は330%ものアップを達成し大きな成果を残せました。

また、この施策を実施した後のフィードバックや改善のご提案のなかで「どうしてこの500円という金額なのですか?」とヒアリングしたところ、慣習的に設定された値引き額ということがわかりました。
当社がそこで考えたことは「最適な値引き額や施策はなにか?」です。
客単価や利率を考慮し、値引き額のパターンを評価するテストを実施した結果、100円クーポンでも満足の得られる結果が出ました。
なんとコンバージョン率は300%を維持したまま変わらなかったのです。
このことから、もとから購入するモチベーションが高いユーザーにも出してしまっていたことや、少額の値引き販促でもターゲットを最適化すれば、効果的に売上に結びつけることができました

結果的に、施策の対象としたセグメントのCVRは330%アップしました。
また、500円クーポンも100円クーポンと利用率のテストを行いさほど変わらなかったこともあり、100円クーポンに統一することでコストも80%ダウンに成功しています

お客様からは、接客するセグメントの設計や、やそれに応じた施策内容の決定は定例会でいくつかの提案を受けながら検討できるので、手間もかからないとご評価いただいています。すべてのご提案の根拠や、実施結果の数字も詳細のレポートを提出しているため、データ解析のノウハウもあわせてご提供しています。

当社としては施策の振り返りを行ったり、成果が見込めないものは停止したり、効果的なものはブラッシュアップしたりなど施策の部分に集中できています。

事例② 食品ECサイト

新規獲得からリピート育成に注力している、食品ECサイトの事例です。


サイト全体の売上をアップさせるために、LTVに注目しました。 もともとデータ分析は注力されておらず、Fanplayrを導入いただくことでITPやサードパーティCookieに影響を受けない形で正しくユーザーの購買行動データが取得できます。 行動データをうまく蓄積・活用することで売上げアップのアプローチを行いました。 Fanplayrの解析では過去の購入回数ごとに区分されたコンバージョン率や累計売上がワンクリックで表示できます。 一度購入したことがあるユーザーに、二度三度と購入してもらいLTVを伸ばしていきたいと考えていました。

一度購入したことがあるユーザーが次になかなか購入する率が高くありませんでした。 二度三度と購入してもらい、ある回数に到達すれば飛躍的にCVRが高くなることもわかっていたので、そこの基準に達するまではプロモーションをかけてリピートしてもらうようにしています。

直接的な値引き施策は実施せずに、購入時に1品サービス品を付ける施策を実施しました。 お客様の食品には一度味わっていただくとリピートしてもらえる自信があったので、まずはそれを試していただきたい思惑もありました。 結果的に、このLTVに注目したリピート獲得策だけで、売上は前年比の2.5倍を達成しました。 一定の購入回数以上のユーザー比率も増え、ECサイトとして売上が計算できるようになっています。

お客様としては、1つの施策ですが、統計解析にもとづいた施策が大きな成果を生むことを実感しました。 実際のオフラインの商売と同様に、一度の購入だけではなく、F2転換を経てファン化させることが売上に与えるインパクトが大きいことを実感たとコメントをいただいています。 食品をECサイト上で売ることはチャレンジングでしたが、データ解析によって戦略が明確になった結果、売上を伸ばすことに成功した事例でした。

事例③ アパレルEC

メンズやウィメンズ、また豊富なブランドを展開するセレクトショップ形態のアパレルECの事例です
こちらのお客様では従来のWeb接客での大きな実績を認めてくださっていました。 追加施策でオプション提供している、Googleの人工知能を搭載したAIレコメンドと、Fanplayrが特定したユーザーに対するカゴ落ちメールを実施しました。

AIレコメンドやカゴ落ちメールの実施前からFanplayrの施策で売上アップの成果が非常に大きく、売上額の過半数を稼ぎ出していたこともあり、ECサイトの戦略立案や販促キャンペーンはFanplayrをメインで使うことになっていました。 当社がお客様との月次定例会のなかで、現在のサイト内外での施策をヒアリングいたしました。 特にレコメンドサービスやMAツールに関してPDCAが実施できている状態ではありませんでしたので、より効率的な施策を拡大するためにAIレコメンドとカゴ落ちメール配信をご提案しました。 それぞれ複数のツールを利用していたところをFanplayrに統合することでコストを削減する狙いもありました。あわせて、レコメンドやメール配信の成果もワンクリック解析で検証することができるため、そちらで毎月レポートをご報告してお客様の負荷軽減が見込めることもあり、即決いただいています。


まず、AIレコメンドでは国内大手のサービスからの乗り換えで2つの指標を測定しています。 ユーザーごとにパーソナライズされた商品レコメンドのクリック率が1.7倍、コンバージョン率が2.2倍と大きく改善されました。レコメンド経由の売上も5倍近く伸びています。 また、通常のレコメンドは商品ページに固定表示されるものですが、当社ではWeb接客との掛け合わせで、ポップアップ表示も可能です。 適切な商品検索の動線だけで、限定してポップアップレコメンドを表示することにしています。 固定表示とポップアップ表示を比較すると、クリック率はなんと8倍になりました。 受動的ではなく、能動的に商品をレコメンドする強みが数字として現れていますが、従来の固定表示ではサイトの画面をスクロールしないとレコメンド商品にたどり着けない作りになっていました。おすすめしたい商品をこちらから見せていくことも、実際の店舗に近い接客として確立されています。 カゴ落ちメール配信でも同様に高い成果が出ています。 従来のメールマーケティングも運用担当者様が試行錯誤されていましたが、その内容と比較した結果、メールの開封率は1.7倍、CVRは4.9倍となりました。 Fanplayrの解析で、配信すべきユーザーやタイミングを解析することができるため、ユーザーにはカゴ落ち商品を最適なタイミングでアプローチすることに成功しています。 メール配信数も従来より大幅に削減できたため、配信コストは削減し、売上げアップの両立を実現した好例です。

お客様からは、これまでにもツールの運用経験はたくさんありますが、中でもFanplayrは解析機能がしっかりしていて、そこに対する施策が根拠をもってできるので本当に効率化されていると評価いただいています。 施策の対象となるセグメントは基本的に提案をいただいて意思決定ができ、配信自体の無駄撃ちも激減したのでリソースを有効に使えていることを実感していただいています。 このようにいくつかの事例をご紹介していますが、Fanplayrは行動解析とターゲティングのプラットフォームです。 正しくユーザーを理解し、目標の成果を達成したいお客様にご検討いただければ幸いです。

どのようなクライアントにおすすめですか?

いくつかの事例をご紹介していますが、お客様ごとに課題の切り口は千差万別です。 Fanplayrは行動解析とターゲティングのプラットフォームとして、どのような切り口にも対応することができます。 自社のユーザーを正しく理解し、目標の成果を達成したいお客様にご検討いただければ幸いです。 「コンバージョン最適化の答えは顧客行動にあり」をキーワードに展開しておりますので、まずはデータとはなんぞや?の観点からでもお問い合わせいただけれればと思います。
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