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世界で最もパーソナライズされたスポーツブランドを目指すリーボックの挑戦

Katie Leask

July 28, 2021 | 1 記事を読む時間:

アディダスグループのMarco FazioCharmaine Amsler(それぞれコンバージョン最適化のシニアマネージャーとアソシエーションマネージャー)は、最新のContentsquare社主催のイベント「CX Circle」で、EコマースブランドがAIとデータサイエンスを活用することの重要性について講演しました。

約1年半前にリーボックのパーソナライゼーションとA/Bテストプログラムを開始したMarcoのチームは、現在グローバル規模でのコンバージョン最適化活動を統括しています。

「パーソナライゼーションは簡単ではなく、何度も失敗してきました。しかし実験をやめないことが重要」と言います。

「機械学習などの新しいテクノロジーや、Eコマース向けパーソナライズベンダーが、デジタル体験のためのアルゴリズムをセグメント化して活性化する機能を増強していることで、ゲームのルールは変わりつつあります」。”そしてリーボックは、世界で最もパーソナライズされたスポーツブランドになることを使命としています。”

適切な経験、適切な顧客、適切な時期

Charmaineは、数ヶ月前にリーボックに入社し、Marcoと協力してパーソナライゼーションとテストの取り組みを行っています。

「パーソナライゼーションでは、適切なお客様に適切なタイミングで適切な体験を提供することで、サイトのエンゲージメントだけでなく、売上や収益にも大きな影響を与えることができることがわかりました。

では、リーボックはこの1年で何に力を入れてきたのでしょうか?

  1. AIの活用:私たちはかなり小規模なチームですが、グローバルなチームでもあります。スケーリングと迅速な対応がとても重要です。そのため、最小限の労力で効果的なスケールアップを可能にする自動インサイトに多くの注目を集めています。
  2. 1:1のジャーニーを作る:リーボックのもう一つの重要な取り組みは、デジタル体験のすべてのタッチポイントにおいて、カスタマージャーニーが可能な限り一貫しており、適切であることを確認することです。
  3. 明示的、暗黙的な消費者データの活用:さまざまなデータソースを活用して機械学習アルゴリズムに反映させることも、私たちにとって非常に重要です。

では、この3つの重点分野は、実際にはどのようなものなのでしょうか。

リーボックが昨年行った3つの重要なパーソナライゼーションの実験についてご紹介します。

リーボックによる3つの実験

実験1:自動パーソナライズを使用したWebサイトTOPのカルーセル

課題:
  • リーボックは複数のショッパーセグメントのデータセットを持っている
  • WebサイトTOPのコンテンツがすべてのユーザーに対応していない
  • セグメント化された体験はスケーラブルではない

「新規のお客様であれ、リピーターのお客様であれ、Webサイトにたどり着いたときには、自分に関連するコンテンツが表示されるようにしたいと考えています。お客様がクリックして、さまざまな商品ページに移動し、Webサイトから直接購入したくなるようなコンテンツです」とCharmaineは言います。

しかし、セグメントごとに異なるカルーセルを作成することは、拡張性に欠けていました。「そこで私たちは、5種類のWebサイトTOP用カルーセルを作成しました(クラシックシューズ用、プレミアムショッパー用、男性用トレーニング・ランニング用、女性用トレーニング・ランニング用、子供用)。そして、自動パーソナライゼーションを設定し、機械学習アルゴリズムによって、サイトを訪れた個々のユーザーに最も関連性の高いカルーセルを割り当てるようにしました」と述べています。

結果:

セッションあたりの収益が4.2%増加

Webサイトで関連性の高いコンテンツを前面に押し出すことで、ジャーニー全体に影響を与え、セッションあたりの収益を向上させることができました。

実験2:ダイナミックな商品ページのワイヤーフレーム

課題:

リーボックでは、商品情報をできるだけ多く共有したいと考えています。そのため、各商品ページには、以下が盛り込まれています。

  • 商品レビュー
  • 商品レコメンドカルーセル
  • 商品説明
  • 着こなしのポイント
  • スタイリング方法

私たちの目標は、ユーザーがこのページにたどり着き、スクロールすることなく、必要な情報をページの一番上に表示することです。 そして、それぞれのユーザーが異なるステージにいることから、リーボックは自動パーソナライゼーションを再度活用し、ユーザーの購入ステージに応じて最も関連性の高いコンテンツを表示するようにコンポーネントを切り替えました。

結果:

カート投入率が最大で5.5%向上。

実験3:データサイエンスを駆使したWebサイトの細分化されたパーソナライゼーション

ここでは、Webサイト上のミニティーザーをパーソナライズしました。カルーセルと同じように、異なる商品やコンテンツを紹介するミニティーザーを用意して、ユーザーをサイト内の関連ページに誘導しています。

チームは、ショッピング層に応じて13種類のミニティーザーのバリエーションを作成しました。例えば、トレーニングやランニングに興味のあるリピーターの女性には、パーソナライズされた体験を提供し、彼女のニーズに関連した商品やカテゴリーを表示することで、より興味を持ってもらい、クリックしてもらえるようにしました。

結果:

・クリックスルー率(CTR)が最大で12.2%向上
・訪問者一人当たりの売上(RPV)を4.4%増加

リーボックの重要なポイント

すべてのテストが成功するわけではありません。昨年は40以上のテストを実施しましたが、すべてのテストがKPIの面でそれほど大きな成果を上げたわけではありませんでした。

しかし、できるだけ多くのテストを行うことをお勧めします。テストをせずにサイトに変更を加えると、それが特定の消費者にとって正しい体験なのか、間違った体験なのかわからなくなってしまいます。

テストは失敗だと思うかもしれませんが、それは今後の戦略の参考になる教訓です。

この1年でリーボックが学んだトップ3をご紹介します。

コンテキストとして使用する独自のデータがあると、テストがより成功する:最も成功する機械学習を行うためには、できるだけ多くのソースからデータを使用することが最善です。そこで、自社のユーザーデータとサードパーティのツールを可能な限り組み合わせて使用します。そうすることで、機械はより早く学習することができます。

部門の枠を超えたコラボレーションとチャネルのコラボレーションが重要:何がテストされているのか、何が機能し、何が機能しないのかを全員が確実に把握できるようにする必要があります。これらの学習をビジネス全体およびチーム間で共有することは非常に価値があり、より速く成長することができます。

自動化されたパーソナライゼーションは、スケールアップと高いROIの実現に役立つ:小規模なチームが成長を目指す場合、自動パーソナライゼーション戦略を活用することで、すべてを手作業で行うよりも簡単になります。メンテナンスコストも大幅に軽減されます。

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