顧客データを強化できるレコメンドエンジンへのリプレイスで、CVRと売上を大きく向上

【業界業種】ファッション・EC業界

課題：精度を高めるための顧客データの活用は、都度お金がかかるため実践できない。

一人ひとりの嗜好性にマッチする商品をレコメンドし、パーソナライズされた顧客体験を生み出したい。カスタマーエンゲージメントを向上させ、より効率的に売り上げを増やしたい。

導入当時の古いアルゴリズムによってレコメンドをしており、収集できる顧客行動の範囲が狭く、精度の低いデータとなっている。

顧客データの一元管理により精度の高いレコメンデーションが可能に！
運用もしやすく、必要なデータを追加しながら継続的に改善が可能に。

Rtoasterを導入することで顧客データを一元管理し、顧客を軸としたデータ統合を実現した。

この統合されたデータを基に、レコメンドによって導線を最適化し、売上を向上させることに成功。データ収集のためのデータ連携やあらたな行動把握もマーケターが自分で運用できるようになり、外注コストを抑えつつ、クイックに改善ができるようになった。

既存のデータ基盤とレコメンドツールをシームレスに連携し、多種多様な顧客データを一元管理。さらに、優れたタグ管理機能によって、管理画面だけで顧客行動のイベント計測をマーケター自身がクイックに追加可能に。

無料のPDFのダウンロード資料をご用意しております。

売り上げ向上や顧客維持に必要な
「すべてのお客様への個別接客」を
効率的に自動化する。