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アップセルで納得、クロスセルに満足!ECサイトで顧客単価を上げる2つの販促法

こんにちは。nex8事業部の脇本です。 突然ですが私、この間カメラを買いに家電量販店に行きました。 当初はカメラだけを購入しようと思っていたけれども、最終的にはカメラとその周辺機器、さらにはレンズも入るカメラケースまでセットで購入してしまいました。 とても満足していますが、冷静に思い返せばもともと買おうと思っていたものではないのに、なぜ私はそのような行動を取ったのか。 そこにはアップセルとクロスセルという販売方法が関係しています。 今回はその2つについてご紹介します。 是非、ご覧ください。 アップセルとクロスセルとは アップセル、クロスセルという言葉をご存知でしょうか? より有益に売上を上げていくため、現在様々な企業で取り組まれている販促法です。 それぞれを具体的に説明していきます。 まずアップセルは、購入している又は購入検討している商品よりも同系統でグレードの高い商品を薦める販売活動のことをいいます。 先ほどの、私がカメラを購入した件を例に挙げて考えてみます。 今回私が購入したカメラは最新機種なのですが、実はもともと私が購入を考えていた機種はこの旧モデルでした。 新機種は性能については旧モデルとほぼ同じものでしたが、より女性向けにデザインされていたんです。 3万円程高くなったのですが、新デザインを推され(私自身も気に入ってしまったので)、結局、新機種を購入したのでした。 まさに、アップセルですね。 顧客単価を、購入する商品の価格を増やすことで上げることが出来ています。 次にクロスセルですが、これは購入している又は購入検討している商品に、他の商品も併せて購入してもらう販促法のことをいいます。 こちらも私の実体験を挙げてみると、カメラ本体の購入を決定した際、販売員から割引やポイントも付与されるので、周辺機器などの関連商品を併せて購入するのがお得だと薦められました。 確かに必要になりますし、この際だから、と思いレンズカバーや小物類などを購入したのです。(もちろん満足しています。) これが、クロスセルですね。 こちらは購入単価を、購入点数を増やす事で上げることが出来ています。 アップセルとクロスセルは、どちらも顧客1人あたりの購入金額を向上させるための方法です。 これらの販売手法を用いる事で、消費者により多くの商品を利用してもらうことが可能となり、リピートにも繋げていくことで、今後のさらなる売上向上を期待することができますね。 顧客単価を上げるには アップセルとクロスセルを実施する際、注意しなければならないことがあります。 それは、顧客自身に買いたいと思ってもらわなければ、ただの強制的な営業トークになりかねないということです。 それでは、アップセルとクロスセルをいつどのように実施すれば、顧客に不快感を与えることなく商品購入を促す事が出来るでしょうか。 様々な企業やサービスで色々な考え方が存在しますが、 ■タイミング ■満足感 これらを満たす事が重要であるということが良く言われています。 これは消費者として思い返しても確かにそうだなと感じます。 この2つを上手くクリアしていると感じたコンビニの販促方法を紹介します。 コンビニのレジ前でくじ引きが出来ることがありますよね。 期間限定で700円以上商品を購入すると、くじ引きができる対象となり、コラボ商品やグッズが当選するというものです。 コンビニの客単価は大体600円前後だと言われています。 つまり700円以上の購入金額とするには、多くの人がもう1商品を追加して買わなければならないのです。 ここで大事になるのがタイミングです。 くじ引きはレジ前にあるので顧客は購入直前で、くじ引きをするためにはあと少し金額が足りない、ということに気付きます。 そしてこの購入直前というのは、「ついで買い」が最も多くなる瞬間でもあります。 そのため、少し量の多い飲み物に変えたり(アップセル)、違うお菓子を買ったり(クロスセル)しやすいのです。 この時顧客は、少し多く支払いはするのですが、くじが引けているので満足感は得られています。 私がカメラを買った時もですが、結果的に満足し、購入したことに対して納得が出来ているのです。 ユーザーの心理を正確に捉えて、商品を薦めることが非常に重要になってくるのですね。 ECサイトにおけるアップセル・クロスセルの販促例 先ほどまでは実店舗を例にアップセルとクロスセルを考えてきましたが、ではECサイトの場合はどのような手法があるのでしょうか。 アップセルを促す場合 ECサイトでアップセルを行う際には次の2つの方法が考えられます。 ①:定期コース(リピート商品)への誘導 ②:商品の販売パターンを増やして掲載する ①は、健康食品などでよく見られるもので、単品商品を購入している又は購入しようと検討していた消費者を定期コースへ転向させるものです。 単品で購入することができる商品でも、「定期コースの申し込みで初回半額」など消費者がお得に思えるサービスを実施することで消費者を呼び込み、売上増に繋がる継続購入を促すことが可能でしょう。 ②は、単一商品でバリエーションを増やし、低額~高額までの数パターンを用意するというものです。 例えば1週間お試し用のコスメ商品が1つ300円、同商品の約1ヶ月使用分が1つ1000円で販売されていた場合、商品価格は上がるけれども内容量などがアップグレードしていれば、無理のない範囲でどうせならよりお得に商品を購入したいと考える消費者も多いでしょう。 また、実際の消費者心理として、低・中・高の3段階の商品を用意していた時、消費者は中の商品を購入しようとする心理が働くので、1つの商品でもラインナップを増やすことで売上増加に繋がる施策となり得そうですね。 クロスセルを促す場合 ではクロスセルの場合はどうでしょうか。 こちらも2種類の方法を考えてみましょう。 ①:○○円以上で送料無料などの特典付与をする ②:関連するオススメ商品を掲載する ①は、例えば5000円以上の購入で送料無料やノベルティプレゼントなど、消費者がお得に感じられる特典を付与する方法です。 もともと買う予定がなかったけど、もう少し購入すれば特典を得られるという心理がはたらくので顧客単価を上げた購入を促す事が出来ます。 ②は、ユーザーが見た商品とは別の(似ている)関連商品をレコメンドするものです。 「この商品を買った人はこんな商品も買っています」といった文言と共に別商品が表示されているのをよく見ますよね。 購入を検討している商品とセットで購入してもらうための販促方法になります。 またユーザーの見た商品とオススメ商品のバナーを組み合わせて配信するダイナミックリターゲティングもアップセル・クロスセルを促すために有効です。 例えば、見た商品とそれに似た少し値段の高い商品を組み合わせてバナーを配信したり、一緒に購入される商品のバナーを組み合わせて配信したりなどが考えられますね。 ネットの世界では店舗と違い販売員が営業できません。 顧客単価を上げるため、ECサイト上でどうやって見せたらよいか、また広告等を使っての販促活動がとても重要になってきます。 是非、新しいサービスにも前向きに取り組んでいただき、貴社のプロモーションに合った、より良い販促方法を見つけていってくださいね。 まとめ ECサイトに訪れた消費者がそのまま商品購入に至る割合は、約1割程度だといわれています。 その中でいかに顧客単価を高め効率的に売上を伸ばしていくかは難しい課題だと思います。 それを実現するための方法として、今回はアップセル・クロスセルという施策と、ECサイトでの実用例をご紹介しました。 この記事が少しでも皆さんのマーケティング施策のお役に立てば幸いです。

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何この商品!すごくいいじゃん!と言わせるレコメンドロジック【協調フィルタリング】とは

こんにちは。nex8事業部の恩田です。 ECサイトで何か買う時に「この商品を見た人はこの商品も見ています」など自分が見ていた商品とは別の商品をお勧めされたことはないでしょうか? そしておっ!と思わずその商品を見たことはないでしょうか。 こういった機能をレコメンド機能、レコメンドと呼びますが、レコメンドを利用しているサービスには、ECサイトで使われている「商品レコメンド」や、ダイナミックリターゲティングで使われる「広告レコメンド」があります。 このレコメンドでどんなお勧めをするかを決めるルール(ロジック)がレコメンドロジックです。 以前のブログでは簡単にレコメンドの仕組みをユーザーベース、アイテムベースで説明しましたが、今回はレコメンドロジックに導入されている「協調フィルタリング」というロジックを中心に説明します。 自社サイトに合ったレコメンドロジックを見つける参考にしていただけたら嬉しいです。 レコメンドロジック種類ついて 協調フィルタリングの詳細を説明する前に、まずは簡単に他のレコメンドロジックの種類と概要を説明します。 各レコメンドのメリット・デメリットを理解することで、場面に合った適切なロジックを導入することができるようになります。 ① ルールベース方式 過去の実績から独自のルールでレコメンドをする方法をルールベース方式と言います。 例えば、「以前、雨の日に傘が多く売れたから、雨の日は傘の商品をレコメンドしよう」とか「ECサイトでセールをしているので、セール告知の広告を配信する」といったようなものが挙げられます。 メリットとしては運営者が独自のルールを作成するため、この商品を売りたい、推していきたいなどの目的があれば、それに沿ったレコメンドルールを作成することで運営者の意思を反映できます 一方デメリットとして、運営者側ではお勧めしたい商品だとしてもユーザーの嗜好とかけ離れたレコメンドをしてしまう可能性があります。このデメリットを意識する必要はありますが、過去の経験などから売り上げの増加に繋がると想定される、または押し出したい商品がありレコメンドをする目的がはっきりしているのであれば、このルールベース方式はおすすめです。 ② コンテンツベースフィルタリング方式 商品や求人などのコンテンツ属性(カテゴリー・値段・色など)を分析し、似たような商品をレコメンドする方式です。 「セーターを見た人にはセーターを、飲食店の求人を見た人には他の飲食店の求人をレコメンドする。」といった具合です。 つまり配信するカテゴリーを決めてレコメンドをする事が可能になります。 例えば、靴のECサイトで「スニーカーを購入するユーザーは同じブランドの色違いのスニーカーも興味を持つ可能性が高い」というような、商品のコンテンツ属性とユーザーの購入傾向を事前に分析しておけば効果的なレコメンドが実施出来ます。 デメリットとしてはカテゴリー等を分類する工数が発生するためアイテム数が膨大だと、かなりの時間を要することが挙げられます。 またこのレコメンドロジックは経験則などに基づきレコメンドを決定するため、「スニーカーにはスニーカーをレコメンドする」等、協調フィルタリングと比較するとユーザーに目新しさを感じさせることが難しくなります。 ③ 協調フィルタリング方式 協調フィルタリング方式は、ユーザーの行動履歴を基に、ユーザー同士の好みの傾向値を計算し、「この商品を買ったユーザーはこの商品も購入しています」といったようなレコメンドをする方式です。 この協調フィルタリングの一番の特長としては、ルールベースやコンテンツベースではあまり出来ない、ユーザーに対して目新しさを感じさせることが出来る点にあります。 次の章でこの協調フィルタリングについて詳細に説明していきます。 協調フィルタリングについて 協調フィルタリング方式でどの商品をレコメンドするかについては、「アイテムベース」と「ユーザーベース」の2種類があるので、それぞれ紹介していきます。 ■アイテムベースの場合 ユーザーの行動履歴等を元に、「この商品とよく一緒に買われている他の商品はなにか?」を探し出して商品をレコメンドをします。 例:Aという商品を購入したユーザーはBという商品も同時に購入することが多い。 そこでAを購入したユーザーにはBの商品をレコメンドする。 ■ユーザーベースの場合 こちらもユーザーの行動履歴等を元に、「購入パターンの近いユーザーは誰か」を探し出して商品をレコメンドします。 例:Aさん、Bさんは購入しているものが似ていて、Bさんは買っているがAさんが買っていない商品があったので、Aさんにその商品をレコメンドする。   この2つのロジックの違いをAさん、Bさん、Cさんの3人の購入履歴を例として具体的にみてみます。 (※本来であれば、商品の価格や閲覧回数、購入回数などを考慮する必要があるのですが、簡潔にするためここでは購入したかしていないかのみで考えています。) 3人はそれぞれ上図のような商品を購入しているとします。 まずは「アイテムベース」で考えてみましょう。 この中で見ると、AさんとCさんがダンベルとプロテインを購入しているので、この2つの商品に相関性があると判断出来ます。 そこで、ダンベルのみ購入している人にはプロテインを、プロテインのみを購入している人にはダンベルをそれぞれレコメンドすることになります。 つまりダンベルのみを購入しているBさんにはプロテインがレコメンドされるということですね。 では続いて「ユーザーベース」で考えてみましょう。 注目するところは先ほどと同じですが、AさんとCさんが同じ商品を2つ購入しているので、この2人を似ていると判断することが出来ます。 よって、Aさんに対してユーザーベースで商品をレコメンドする場合、Cさんが購入しているシャツまたはサッカーボールがオススメされることになります。 この協調フィルタリングのロジックの強みは、「全く見たことのない商品だけど、自分はこれを欲しい!」と思う目新しさを提供できる、ということです。 ユーザーの行動履歴等からアイテムベースであれば自分は初めて見た商品でも多くの人が一緒に買っている商品を、ユーザーベースであればこれも自分は初めて見たけど、自分と嗜好性の似ている人が買っている商品をレコメンドするので、自分も気に入る可能性が高そうですよね。 またこのレコメンドを導入する運営者のメリットとして、ユーザーの行動履歴のみを使用するため、アイテム情報を最初に用意する必要がなく、導入しやすい点も挙げられます。 アイテム数が多い場合でも、アイテムの類似性などを設定する必要がないので、工数をかけることなくレコメンドを導入する事ができるのですね。 ただしユーザーの行動履歴から嗜好の類似性を収集するまでに時間が必要なので、すぐに効果の高いレコメンド配信をする、というのが少し難しい場合もあります。 実際に協調フィルタリングが使われているもの 最後にこの協調フィルタリングが使われているサービスを紹介します。 ■ECサイトでのレコメンド ECサイト内で、「商品Aを買った人は商品Bも買っています」とか「商品Aを買った人にオススメの商品はこちらです」と言ったような文言を見たことがないでしょうか。 ここでも協調フィルタリングが使われていて、同時に購入されることが多い商品、または自分と嗜好性の似たユーザーが購入していることが多い商品をレコメンドしています。 様々な商品を閲覧してもらうことが出来るので、クロスセル、アップセルが狙えますね。 ■ダイナミックリターゲティング ダイナミックリターゲティングではユーザーごとに最適な広告をリアルタイムで自動生成して配信します。 ここでいう最適な広告とは、広告を配信したユーザーに興味を持ってもらったり、購入をしてもらったりする可能性が高い商品の広告を指します。 協調フィルタリングのレコメンドは上述したようにユーザーに目新しさを提供できることが多く、興味を持ってもらいやすいため、これをレコメンドのロジックとして取り入れる広告配信サービス会社もあります。 おわりに いかがだったでしょうか。 現在ネットサーフィンをしていると、色々なところで色々な商品をレコメンドされる機会があり、もはやネットサービスに欠かせない存在となったのではないかと思います。 色々なレコメンド方式がある中、メリット、デメリットを理解することで、目的に合ったレコメンドを選択してもらえれば幸いです。 特に今回ご紹介した協調フィルタリングでのレコメンドは、ユーザーにもECサイト運営者にもどちらにとってもメリットがあると考えられます。 「え?何この商品?すごくいいじゃん!」とユーザーに言ってもらえると素敵ですね。

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レコメンド広告を試してみたいあなたへ!基本的な仕組みと業種別活用例

はじめまして!nex8事業部で営業をしている水井です。 今回はレコメンド広告の仕組みについてご紹介します。 通販サイト等を見ていると「この商品を買った人はこんな商品も買っています!」や「あなたに似ているユーザーが見たものはコチラ!」etc.の謳い文句をよく目にするかと思います。 こうした自分に合った商品をオススメしてくれる機能、いわゆるレコメンド機能はいまや当たり前であり、広告においても例外ではありません。 例えば、通販サイトでスニーカーを見た次の日に、自分の好みに合った別のスニーカーの広告が出て、つい購入してしまった、、そんな経験はありませんか? 日々、オススメ商品は広告として知らず知らずのうちに配信されているのです。 しかし、このオススメ商品は誰がどうやってオススメしてくれているのでしょう? この記事では、そんなレコメンド広告の仕組みと素晴らしさについて、わかりやすくご紹介していきます。 レコメンド広告ってなに? まずは、そもそもレコメンド広告ってなに?という方のために簡単にご説明します。 レコメンド広告と並んで広く活用されている広告としては、バナー広告があります。 これは対象となるユーザーに同一のバナーを表示する手法です。 あるアパレルECサイトで靴を見たAさんにも、トップスを見たBさんにも同じ訴求内容のバナーを広告として表示します。 レコメンド広告も対象となるユーザーにバナーを表示するのは同じです。 ただ、ユーザー毎にオススメの商品を広告としてバナーに表示するという点が、大きな違いです。 上記の例で言うと、靴を見たAさんには気に入るであろう別の靴をオススメ商品として表示する、トップスを見たBさんにも同様にして、トップスのオススメ商品を表示するといった具合です。 つまり、広告で「この商品を買った人はこんな商品も買っています!」を教えてあげるというわけです。 ひとりひとりに合ったバナーがその人のためだけに自動的に生成されるというのが、ポイントになります。 レコメンド広告にはどんな種類があるの? レコメンド広告がどんなものかわかったところで、その中にどのような種類があるのか見ていきたいと思います。 ここでは代表的なレコメンド手法を2つご紹介します。 アイテムベースのレコメンド まずは、アイテムベースのレコメンドです。 これは、商品の特徴を基にして、その類似度が高いものをレコメンドとして表示します。 この方法では、あらかじめ用意されたデータフィード(※)内の情報を利用し、商品の属性や関連性を分析してレコメンドデータを作成します。 メリットは、サイトに訪れるユーザーの数が少なくても、データフィードさえあればレコメンド広告の配信が可能という点です。 ですので、レコメンドするためのデータをためる時間が不要で、スタートからすぐにオススメ商品を配信することができるのです。 デメリットとしては、商品を軸に「その商品に関連性の高いもの」という基準で判断するので、同じような商品ばかりレコメンドされてしまう可能性があるという点があります。 ※データフィード:サイト上の商品のあらゆる情報をまとめたデータを、配信することやその仕組み、またはそのデータリストのこと。ここではデータリストを指します。 ユーザーベースのレコメンド こちらはユーザーのサイト内行動履歴に基づいて、そのユーザーに似ているユーザーが買ったもの、見たものをレコメンドとして表示します。 この方法では、類似したユーザーはお互いが購入している商品を買うだろうという仮説に基づき、ユーザー間の類似性を分析してレコメンドデータを作成します。 メリットは、そのユーザーが知らない、意外性のある商品をレコメンドすることができ、レコメンド商品の多様性が高いといえます。 デメリットとしては、ユーザー数が少ない場合や開始間もない場合には、ユーザーの行動データが無いのですぐには利用できないという点があります。 ある程度、データがたまってから開始するのが良いでしょう。 レコメンド配信の具体例 弊社サービスのnex8も含め、通常は上述した2つの手法をかけ合わせるなどしてレコメンド配信がされています。 今回は具体的にイメージして頂くために、アイテムベースとユーザーベースのそれぞれの手法でどういった商品がレコメンド配信されるか、例を挙げて考えてみましょう。   旅行を控えたA子、新しいスーツケースを買おうと通販サイトを見ています。 A子の好きな色は赤、様々な商品を見た中でも『赤色の○○社製のスーツケース』が最終候補として残ったようです。 ではA子には、どんなスーツケースが広告として配信されるでしょうか。 アイテムベースの場合、「赤色」や「○○社製」の情報をデータフィードから探し出し、『赤色の別のスーツケース』や『○○社製の色違いのスーツケース』の広告が配信されます。 ユーザーベースの場合だと、『赤色の○○社製のスーツケース』を購入したことのあるB子の行動履歴を分析し、B子が以前に悩んでいた『○○社の形の違うスーツケース』や、スーツケースと同時購入した『ラゲージタグ』の広告が配信されることもあります。 かなり簡略化した例ではありますが、こういった情報を元にレコメンド広告が配信されています。 もちろん実際のレコメンドロジックは非常に複雑に作られていて、広告配信サービス会社ごとに採用しているレコメンドエンジン、ロジックも異なっています。 あなたのサイトの商材にあわせて、どういったレコメンド広告がAさんの心に響くのか、考えてみるのもよいかもしれません。 どうやったらレコメンド広告を配信できるの? 基本的な設定の仕方は通常のダイナミックリターゲティングと一緒ですが、レコメンド広告の配信に特に重要になってくるのが『ダイナミックリターゲティングタグ』と『データフィード』です。 ダイナミックリターゲティングについて、詳細はこちらをご覧ください。 「よくぞ出してくれた!」と思わず言ってしまう広告とは!?ダイナミックリターゲティング完全解説決定版! タグは、どんなユーザーがいつどのページでなにを見たのか、ユーザーの行動を把握するために必要です。 これがなければ、レコメンドの基となるデータが得られません。 そのため、サイトの各ページにタグを設置しましょう。 データフィードは、ユーザーが見たものがどんな商品で価格はいくらなのかなどの商品の詳細や、ユーザーの嗜好性を把握し、レコメンド商品を探すために必要となります。 アイテムベースのレコメンドの場合、このデータフィード内にある商品データが詳細であればあるほど、より精度の高いレコメンドができるようになります。 例えば、同じ商品のデータが記載されたデータフィードⅠとⅡがあるとします。 Ⅰでは、同じブランドか同じ価格帯のものをオススメする位しかできません。 一方Ⅱでは、同じブランドや同じ価格帯かつ、セール中のもの・同じ柄・同素材のものをオススメするなど、オススメの幅、精度がぐっと上がります! ユーザーがどんなニーズをもって商品を探しているのか、どんな商品をオススメすべきか、、 ヒントはなるべくたくさんあったほうが、良さそうですよね! データフィードについて、どんな情報を用意すれば良いのか、もう少しだけ詳しくご説明します。 ジャンルを問わず、必須の情報としては、商品を区別するため「①商品ID」、「②商品名」。 さらに、「③広告クリック時にリンクするページのURL(商品の詳細ページに直接リンクすると◎)」、「④レコメンドに必要となるカテゴリ区分」などがあります。 例えばECジャンルでは、これに加えて広告に表示する商品の「画像URL」や「商品詳細」、レコメンドの精度を上げる「値引き率」、「素材」、「アイテム区分」などがあっても良いかもしれません。 人材ジャンルでは、人材案件の情報をより広告に表示するため「商品詳細」や、「勤務地」、「給料体系」などが詳しくあると良いのではないでしょうか。 不動産ジャンルでも同じように、物件のポイントなどを詳しく表示するための「商品詳細」、また、案件探しに重要な「駅からの距離」などがあると目に留まりやすい広告になりそうですよね! 上記は一例で、商材や利用する広告配信サービスによって、項目や形式に指定がある場合があるので、事前に確認することをオススメします。 レコメンド広告の効果はあるの? ここまで、仕組みばかりご説明してきましたが、実際効果はあるのでしょうか。 私の経験をお話すると、レコメンド広告を配信することで広告効果が良くなったケースはたくさんあります。 あるアパレル通販サイトでは、ずっと通常のバナー広告のみを配信していました。月間での広告効果による購入件数は21件、CPA(獲得単価)も\2,000程でした。 しかし、レコメンド広告に変えたことで、月間購入件数は約2倍の43件、CPAは\1,500程まで改善されました。 130か国にサービスを提供している、動画オンラインストリーミングサービスのNetFlixは、レコメンド機能にいち早く取り組んだ企業です。 この取り組みのおかげで、いまや全視聴の7割以上がレコメンド機能からの視聴とも言われています。 レコメンド機能が、こんなにも可能性を秘めた機能なのであれば、広告に取り入れない手はないですよね! まとめ いかがでしたか? レコメンド広告はユーザーひとりひとりの行動や嗜好性に基づいて、オススメ商品を届けてくれる、とても画期的で魅力的な手法なのです! もちろん、タグの設置やデータフィードの用意などハードルはいくつかありますが、サービスの進化と共にそのハードルもどんどん低くなっているので、一度検討してみてはいかがでしょうか。 次回は、CPMとCPCの違いについてわかりやすくご紹介します!

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