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Shopifyレコメンドエンジン「PeecAI」を使った20商品から始めるLTV向上方法とは?

PeecAI ロゴ画像

 世界175か国で、170万以上のネットショップがオンライン店舗を構えているShopify。流通総額は4960億ドルを超えており、世界有数のECプラットフォームとして多くのユーザーを抱えている。日本においても26,000店舗がShopifyに展開しており、今後も成長が見込まれている。Shopify向けのレコメンドエンジン「PeecAI」を展開しているDeFactory株式会社代表取締役・徳満翔平氏に、レコメンドエンジンを活用したLTVの向上やデータ活用について取材した。

小規模EC事業者でもデータ活用を

—— 顧客データの収集やその活用を課題とする企業は業界を問わず多いように思います。ECサイトの運営やマーケティングにおいては、顧客データの収集・活用においてどのような課題があるのでしょうか。

DeFactory株式会社代表取締役・徳満翔平氏(以下、徳満):ECサイト×店舗におけるデータ活用においては、大きく3つの課題があると考えています。まず1点目は実店舗とECの連動ができない・しにくいというシステムやオペレーションの問題です。2点目が自社のECだけだとデータ量が少ないという点で、3点目がDX人材のようなデータを活用できる人材の不足になります。特に小規模事業者には、マーケティング担当者が不在、もしくは兼務されるケースが多く散見されます。

DeFactory株式会社代表取締役・徳満翔平氏

DeFactory(株)代表取締役 徳満翔平(とくみつ しょうへい)氏
SEO/コンテンツマーケティングを創業事業として、17年に合同会社P&Fを設立(20年12月にDeFactory(株)に社名/組織変更)。Web制作、ECサイト構築などの受託事業及び自社ECを運営(コマース事業)。現在は「コマース事業」、「開発支援事業(ソフトウェアのサービス/プロダクト開発の支援)」、「コマース支援事業(レコメンドエンジンの開発・運営)」を展開。

 人材がいなければデータへのアクセスが難しいので、特に3点目が大きな問題だと考えています。基本的には、この3点から細かい課題に波及していくと思っていますね。売上が上がるにしたがってデータが煩雑になってしまうので、データを活用するためには、キャッシュフローや在庫の管理工数や売上予測など全体のオペレーションを管理する組織体制が必要です。

 会社によってシステムの都合や組織的な評価制度といった組織構築の観点からの課題もあるので、こうした組織的なしがらみに由来するボトルネックも発生していると思いますね。こうした組織の在り方は変えることが難しいので、そこも課題の1つだと言えます。

 組織像としては大企業のようにデータを扱う人材を多く抱えて、データの整理・活用を行うことが理想ではありますが、まずはデータを使ってマーケティングをするという基本的な意識を持つことが重要ですね。

—— データ活用への意識が浸透していない会社も多いのでしょうか。

徳満:たとえば当社のPeecAIは、月商300万円・月間注文数1,000件・商品数20商品以上のEC事業者への導入を想定しているのですが、これくらいの規模の会社でも「うちはまだ早いから」と導入を見送られることもあります。初期の学習工数や運用工数がそれほどかかるツールではないのですが、「データ活用の前に行うべき施策が他にある」という考えから、後手後手になっている会社もあります。

 データ活用によるマーケティングにハードルの高さを感じているからこそ、後回しになっている面もあると思うのですが、ミクロなところから改善を図れて、運用の手間や初期費用がかからないPeecAIを活用するところから始めていただきたいですね。データを活用することで何ができるか、どういう効果を挙げられるかを知ることで、向き合い方も変わってくると思います。

LTV向上への最初の一歩は「数字への意識」

—— ECサイトにおけるLTV向上においては、何がポイントになるのでしょうか。また、そのなかで貴社のPeecAIはどのような役割を果たすのでしょうか。

徳満:LTV向上には①商品を見てくださる方がいるか(セッション数)②セッション数のうち、どれだけの方が実際に購入されたか(転換率)③目的の商品以外にも、関心を持ってくれるか(回遊率)の3点が重要なポイントとなります。PeecAIは、上記3点において成果が出せるshopifyアプリとなります。

LTV向上のポイント

 PeecAIはいかに訪問者の興味関心を引けるか、入口をどれだけ広げられるかという点で価値提供ができるツールです。しかし、転換率などを上げるためにはブランド力や商品認知度はもちろん、画像やテキストといったクリエイティブな側面も重要になります。

 認知度が低い会社やブランドの場合、「ページに入ってきてすぐ離脱してしまう方が多い」という課題を持っているところもよくあります。訪問者に興味を持ってもらえないため離脱率が高くなっているのですが、レコメンドエンジンで興味関心をかき立てるような商品情報を提供して、購入に繋げていく機会を作ることで離脱率を抑えるというのも有効な施策ですね。

ユーザーの行動とレコメンドイメージ

—— こうした課題に対し、マーケターはどのような意識をもって向き合うべきなのでしょうか。

徳満:ECのマーケターと一口に言ってもいろいろあるかと思いますが、「数字に向き合う」という意識は業種を問わず重要だと思いますね。事業規模の小さい企業の場合、見積もりなどがかなり大まかでざっくりしたところも多いので、この意識が土台にあると「どの領域の商品がなぜ売れているか」という活用への意識も育ってくると考えています。

—— 数字への向き合い方を改革するためには、最初はどういったところから始めたらよいのでしょうか。

徳満:それまで100の工数で済んでいたものを、110の工数を使って新しくするというのはハードルが高いのですが、特に難しい設定もなく10分程度でスタートできるようなものなら工数をかけず手軽にできるので、そうした導入しやすいツールを入れて運用することから始めるべきですね。工数をかけないところで売上が立てば、さらに手を加えてみようという意欲が湧きますし、そうなるとデータや数字に向き合う意識にも繋がってくるように思います。

—— 今後のEC市場はどう変化していくのでしょうか。

徳満:コロナの影響でEC事業者が増加したこともあり、国内外ともにEC市場がかなり伸びていますね。ただしそのぶん競争率も上がっているので、顧客獲得コストも高くなりLTVを上げるのが難しくなっていると思います。だからこそユーザーに選んでもらうためには、ユーザーの購入体験を作る上で「顧客体験をどれだけ上げられるか」という観点が、今以上に必要となりますね。

 Shopifyに限って言うと、海外は150万ブランドあるのに対し日本は2万ブランド程度とまだまだ割合としては低いので、EC市場の成長と比例して伸びていくと予想しています。ECを始めようという方もこれから増えてくると思うので、そういった点も含めさらに大きい市場になっていくと考えています。

安価で汎用性の高い「PeecAI」

—— PeecAIはどのような仕組みで商品をすすめるのでしょうか。

徳満:どのようなユーザーがどういったページを回遊したのか、どの商品をチェックしているか、カートに入っている商品は何かといったところをベースに、主に協調フィルタ・トレンド・関連商品の3ロジックを走らせています。質の高いデータが質の高い表示につながるので、そういったデータをいかに多く集めるかがカギになりますね。

3種類のパーソナライズレコメンド

 そのため、PeecAIは一定以上そうしたデータを獲得できる見込みがある、月商300万円・月間注文数1000件・商品数20点以上のEC事業者を顧客像として設定しています。この導入要件を満たしたうえで、データの収集に3か月見ていただくことを想定しています。

—— PeecAIの特長を教えてください。

徳満:レコメンドの手動設定など、低価格ながらできることが多いという「汎用性の高さ」が強みだと思っています。他社の場合は月3万円ほどかかるうえに初期費用も必要なのですが、PeecAIでは23年1月段階では完全無料、23年2月以降で初期費用無し・月額29ドルで利用可能となる想定です。レコメンドする商品の表示パターンなどの仕様なども含めていろいろな変更を加えられるので、費用を抑えながらさまざまなカスタマイズが可能です。

手間なく即利用が可能 具体的な機能としてはレコメンドをカスタマイズする機能、ストア全体や商品ごとに分析する機能の2つがあります。カスタマイズではページ内の表示位置やレコメンドの種類などを選択できるオーバーレイ型のレコメンドと、サイトに埋め込む形のレコメンドを提供しています。またレコメンドの手動設定については、「この商品は表示しない」といった形での設定や、カテゴリーの中で優先的に表示する商品の設定が可能です。

レコメンド商品・非表示商品の設定 将来的には、商品をカートに入れたまま離脱する「かご落ち」の状態になっているユーザーに対して、SMSやメールでの通知を自動で行い再訪問を促進するような仕組みを作っていきます。こうした再訪施策という視点からの価値提供も、今後追加していく予定です。

さまざまなブランドで実績あり

—— 多彩なカスタマイズができるエンジンでありながら、低価格で導入ハードルが低いというのは中小規模のEC事業者にとって魅力があるように思います。

徳満:極端な話ではありますが、たとえば3000円の商品を販売しているサイトであれば5個くらい販売できればペイできますね。5商品買ってもらうにはおおよそ500のセッションが必要だとして、転換率が0.1%なら毎月5000人の来訪者があれば導入して損はないといえます。導入要件の1つである「月商300万円」を満たしている店舗であれば月20万セッションくらいはあると思うので、使ってもらいやすいかなと考えていますね。

—— PeecAIの導入事例や、導入後の効果を教えてください。

徳満:導入先としてはアパレルやメンズ雑貨、フィットネスや寝具など15のブランドサイトに導入いただいています。効果としては導入後1か月間の運用で、クリック率や回遊率は平均で30%増という数字が出ていますね。他にも購入件数は平均でプラス2.4件とクロスセル・アップセルの機会創出においても貢献が可能で、CVRも平均1.8%改善しています。

—— こうしたエンジンによるレコメンドと、担当者自身のレコメンドが違ってくるっていうこともあるように思いますが、こういったズレに対してはどのように向き合うべきなのでしょうか。

徳満:基本的には手動設定を優先的に走らせる想定なのですが、結果的に機械学習と人間のレコメンドが交わってしまうことはあります。たとえばあるフェイズで手動設定の部分と機械学習の部分を分けて動かすとなると、2パターンのアウトプットが生成されます。そのパターンのズレをどう学習するか、その学習を持って次のどういうアウトプットをするかは機械学習のロジックに任されていますね。

 レコメンドとして表示されたけどクリックされないこともあると思いますが、クリックされなかったときに行なうべき「何がクリックされやすいのか」という推論は機械学習の得意分野です。そうしてアウトプットされた情報を担当者がどれだけ掴めるかが重要になります。

—— 最後に、PeecAIの今後の展望についてお教えください。

徳満:3年以内に国内1000ブランドで採用いただくことを目標に掲げています。まずはShopifyで展開しているブランドからになりますが、Shopify以外のサイトや越境ECにも使えるように広げていきたいですね。先ほど申し上げたかご落ちユーザーに対する喚起など、今後もさまざまな機能を追加していきます!

PeecAIPeecAI(ピークエーアイ)は、運用工数をかけずに、データを活用したアップセル・クロスセルを実現するShopifyパーソナライズレコメンドアプリです。初期設定、運用費用はなし、アプリインストール後、最短15分程度で利用開始!Shopifyのデフォルトの埋め込み型レコメンドだけではなく、オーバーレイ型のユーザーフレンドリーなレコメンド提案で回遊率、顧客単価も改善を見込めます。また3種類のレコメンドロジックで顧客提案を行い、また事業者の意思に基づいたカスタマイズレコメンドの表示が可能です。またかご落ち率が高い事業者にとっては、かご落ちを防止するレコメンドを用いた施策も行うことができ、汎用的に活用ができます。

PeecAIサービスサイト

 

編集後記

経済産業省の調査によると、日本国内のBtoC-EC市場規模は2021年時点で20.7兆円といわれており、市場規模・EC化率ともにコロナ禍以前よりも成長している。年々存在感を増すEC市場においては顧客データの活用・分析の必要性も増しており、データを駆使した施策は不可欠ともいえる。PeecAIによるデータ活用の効果を知ることが、EC事業における長期的な成功の第一歩となるのではないだろうか。

【関連リンク】

取材・構成:MARKETIMES編集部・中島佑馬

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