アパレル系オンラインショップは、利益率が厳しいため、値引き圧力や返品の増加、予期せぬコストなどが利益を削り、成長を鈍化させることが一般的です。また、平均受注額(AOV)を高めるためには、顧客への提案力を高め、クロスセルを行うことが重要であり、これはeコマース業界の大手企業が採用している戦略であることがわかっていました。
解決策は、Ahuaが手にする膨大な顧客行動データの中にあると考えられましたが、そのデータをビジネスプランに落とし込むのは困難でした。「自分たちでウェブサイトのデータをエクスポートして分析するのは大変な作業でした。」とAhua氏は語っています。この問題は珍しいものではありません。世界中のマーケティング担当者は、大量のデータを手にしていながら、それを有効活用することが難しいと感じているのです。
Rosetta AIのパーソナライズドマーケティングソリューションは、Ahuaの顧客/商品データを収集し、機械学習により個々の買い物客が好む他の商品を判断し表示します。
ランディングページ、カテゴリーページ、商品詳細ページにレコメンデーションエンジンを設置することで、Ahuaを訪れた買い物客は、カスタムソックスを買いに来たかもしれませんが、今度はソックスに合うドレスやジャンプスーツなど、別の商品をショッピングカートに追加してくれるかもしれません。
Rosetta.aiから得られる顧客データの嗜好に関する情報を手にしたAhua氏は、すぐに製品の"属性レベル"で何が売れていて、何が売れていないか把握できるようになりました。彼にとって、顧客の嗜好情報こそが価値のあるものであり、「価格や値引きがすべてではない」と感じました。
今では値引きよりもクロスセリングが、ビジネスとして成長するための重要な戦略であると考えています。 高頻度で購入される商品の"属性"を把握することで、お客様や商品に対する理解が深まり、よりデータに基づいた意思決定ができるようになったのです。
14日間のトライアル期間中に、1人当たりの平均注文額が70台湾ドルから100台湾ドルに跳ね上がったことを知ったアフア氏は、1年間のフルサービスを申し込みました。
そのわずか3カ月後(2020年8月)には、Rosetta.aiが提供するパーソナライズド・マーケティングは、月間の総購買額が20%増、総売上高が20%増という結果をもたらしました。
さらにその年の終わりには、レコメンデーション・エンジンを導入する前に比べてAOVが19.6%増加しました。この売上高増は、投資対効果の5倍に相当します。