CASE STUDY

導入事例

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パーソナライズドクーポン施策で売上20%アップ!

~大手プラットフォーム企業のマーケティングDX事例~

「世界を変える、新しい流れを」をミッションとして、世界166ヶ国に900万人以上の会員を擁するソーシャルショッピングサイト「BUYMA(バイマ)」を運営しているエニグモ様。パーソナライズドマーケティングを実現する為に、MA(マーケティングオートメーション)ツールとして、2019年3月に「aimstar」を導入いただきました。今回は、同社でMAツールの運用を行っているソーシャルコマース事業本部 データ活用推進室の嘉松様に、導入の経緯から「aimstar」を使った具体的な施策、その効果まで聞いてきました。

パーソナライズされた顧客体験の提供が可能に

SUP:はじめに、嘉松様の業務領域とミッションを教えてください。

エニグモ 嘉松様:私は現在、ソーシャルコマース事業本部 データ活用推進室に所属しています。

弊社で提供している「BUYMA」というサービスは、商品の出品者と購入者を繋ぐCtoCサービスです。

社内には出品者へサービス提供をする部署と購入者へサービス提供をする部署がありますが、ソーシャルコマース事業本部では、UI/UXの改善やキャンペーンの企画といった購入者向けの業務を担当しています。

その中でデータ活用推進室としては、社内のデータ活用を推進していく役割を担っています。具体的には、データアナリストによるデータ分析やデータを上手く活用するためのツール開発、MAツールの運用、改善を行っています。

私の役割はデータ活用推進室をリードしていくことです。MAツールを使った顧客体験価値の向上、クーポンやポイントを使った販売促進施策による売上向上をミッションとしています。

SUP:嘉松様のいらっしゃるデータ活用推進室では現在MAツール「aimstar」を活用いただいていますが、MAツール導入の経緯やその背景にあった課題について教えてください。

エニグモ 嘉松様:MAツールの導入を本格的に検討し始めたのは、2019年です。

当時の「BUYMA」の会員数は700万人近い規模にまで成長していました。

サービス開始当初は会員様の大半が 20代~30代の女性だったので、その人たちをメインターゲットにした施策を実施していれば、ある程度はユーザーのニーズをカバーできましたが、その頃にもなると、男性会員様の増加や、会員様の年齢層もより幅広くなったため、それだけでは十分でなくなってきました。そこで実現したかったことが、One to Oneのコミュニケーション、すなわちユーザーごとにパーソナライズされた顧客体験価値の提供でした。

SUP:その課題を解決する手段としてMAツールを導入するに至った理由について教えてください。

エニグモ 嘉松様:エンジニアリングのリソースに依存せずともシナリオの開発や改善をスピーディーに行いたかったからです。

元々、カート放棄シナリオや値下げシナリオなどについては基幹システムを活用することで実現していました。

しかし、ユーザーごとにパーソナライズされた顧客体験価値を提供していくためには、シナリオの開発や改善のサイクルをスピーディーに回していく必要があり、それをエンジニアリングに依存していてはリソースの観点から難しいと考えていました。そのため、エンジニアリングのリソースがなくてもツールの設定だけでシナリオの開発や改善を行っていけるよう、MAツールの導入を決めました。

大手プラットフォーム企業によるMAツール選定方法

SUP:どのようにして「aimstar」を採用するに至ったか、導入までの経緯を教えてください。

エニグモ 嘉松様:製品選定の最初の段階で調査・比較した製品数は15製品くらいです。比較する上では、200項目の質問を用意してRFI(Request for Information)という形で各ベンダーに回答頂き、その回答結果を項目ごとに5段階で評価して、各社製品のポイントを算出しました。

最終的に「aimstar」の導入を決めたポイントは、「(1)拡張性・(2)機能範囲・(3)業務実現性」の3点です。

(1)拡張性

当時は700万人近い会員を抱えていました。サイトのアクセスログのデータが月で数億単位と膨大だったので、それらのデータを処理する基盤となるデータベースのスケーラビリティーを重要視しました。実際、aimstar稼働の1年後にはデータベースのキャパシティーが不足したのですが、約8倍に拡張することができました。

(2)機能範囲

Web接客ツールが同一ベンダーで提供されている場合、MAツールとWeb接客ツールがシームレスに連携できるので、そこも選定にあたってはポイントでした。

(3)業務実現性

行いたい施策がツールによって制限がされないか、いくつか想定されるシナリオを上げ、そのシナリオが実現できるか、実現するための設定方法などを細かく見ていきました。

中でも私たちは、独自のクーポンとの連携が可能かどうかという点に重きをおいていました。

スプリームシステムさんはフットワーク軽く、弊社の要望を実現できると言ってくれたので、最終的に「aimstar」の導入を決めました。

ユーザーごとに合わせたクーポンの発行で効果を実感

SUP:「aimstar」の活用方法について教えてください。

エニグモ 嘉松様:導入当初は、間違いなく効果のある鉄板シナリオを、私とスプリームさんとで協力しながら導入していきました。

その後はMD(マーチャンダイザー)と呼ばれる、取り扱う商品の検討やキャンペーンの企画などを行うメンバーにまでMAツールの活用を広げていきました。MD自身でaimstarを使って配信対象者の設定を行うなど、今ではMAツールの活用を自走できるようになっています。

基本的には、設定だけでシナリオの開発ができるので、現在ではメール、プッシュ通知、LINEで合計すると100を超えるシナリオが実施されています。

SUP:特に、どんなところで「aimstar」の導入効果を感じましたか?

エニグモ 嘉松様:ユーザーごとにクーポン金額や最低利用金額などをパーソナライズできるクーポン施策において特に効果を感じました。

「aimstar」導入前は、基幹システムの管理画面上から手動でクーポンコードを発行する必要があったのですが、導入後は、「aimstar」のクーポン自動連携機能を活用して基幹システムと連携し、クーポンコードの自動生成やユーザーごとにクーポン金額を出し分けることができるようになりました。特定の条件を満たしたユーザーに対して「aimstar」からユーザー個別のクーポンを提供する施策は、利用用途が広く効果も高い施策です。

クーポン施策で効果が出てきたことを受けて、2021年らはポイントの自動連携機能も追加していただきました。2022年はポイント自動連携機能をフルに活用した施策にも注力していきたいと考えています。

シナリオ改善のPDCAを回して、売上20%アップ!

SUP:現在、様々なマーケティング施策を打たれていると思いますが、その施策の効果検証に関してはどのようなことをされておりますか?

エニグモ 嘉松様:現在、各シナリオごとにABテストを実施しています。具体的には、条件に合致したユーザーにおいて、メールやプッシュ通知を配信するグループと配信しないグループを常に設けて、それぞれの売上の向上率やクーポンの利用率を分析しています。

この2つのグループの差異のことを純粋な売上増加、略して純増と呼んでいるのですが、常に全体の純増効果とシナリオごとの純増効果を測りながら、日々シナリオの改善を進めています。

SUP:これらの取り組みによって、実際の売上や数値にどのくらい変化が生じていますか?

エニグモ 嘉松様:各月でバラつきはありますが、MAツールの対象者に絞ると、売上の向上率は10〜20%程度にのぼります。これは注文金額でいうと数億円というレベルです。

目指すは個別最適から全体最適へ

SUP:今後、「aimstar」を活用してどのような施策を実施していきたいとお考えですか?「aimstar」に期待することを教えてください。

エニグモ 嘉松様:aimstar導入からシナリオの増加を続けてきて、現在では常時100以上のシナリオが動いている状況です。

シナリオの追加にあたって個別の効果検証は実施していますが、個別に最適化されてきているという懸念もあるので、全体最適をしていくためにも今後はユーザー分析からカスタマージャーニーを設計して、カスタマージャーニーに沿ったシナリオを再構築するということを2022年は実施したいと思っています。

また、シナリオの対象者はルールベースで条件を絞っているので、AIなどの活用もしていくことでより良い施策につなげられるだろうと感じております。

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