COLUMN
ロイヤルカスタマー候補を把握し適切なレコメンドでLTV向上を実現
この記事では、業種別の活用事例をご紹介します。
具体的な施策事例を見ながら、イメージを膨らませてみましょう。
【業界・業種】
アパレル
【こんな企業にもおすすめ】
デニムを主力商品とし、製造・販売をするプレミアム・カジュアルの海外ブランド
めざしていること
大幅なLTV向上に影響があるロイヤルカスタマーに、リピート購入を強化させるためのパーソナライズを強化
悩み
ファッション業界は非常に競争が激しく、トレンドや消費者の好みは急速に変化する。他のブランドとの競争や市場の動向に対応することが悩みの要因であり、特に一部の年配層のブランド離脱とLTV向上が課題となっていた。
どう実現したのか
影響のあるロイヤルカスタマーは、年配層のプレミアムジーンズ購入者であることが判明したため、 このグループの購買行動を分析し、購買間隔を把握。 特定の商品を購入した顧客をロイヤルカスタマー候補と定義し、 特定の商品と同じジャンルの商品をレコメンドするメールを60日間隔で送信。
利用プロダクトと特徴
Probance
1.MLによる自動レコメンド機能
2.レコメンドをロイヤルカスタマー向けにフィルタリング
一般的なクロスセル（ジーンズ×靴下）だけでなく、
より詳細なターゲット（プレミアムジーンズ購入者）に限定
3.配信タイミングのターゲット別の設定
配信タイミングを60日設定と90日に設定し、より効果が高い日数へ自動変更
上記機能を一元管理するUI（一部プリセット）
いかがでしたでしょうか？
弊社では今回取り上げた施策以外にもご案内できる事例が複数ございます。
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