POSデータ連携により、店舗で売れている商品をECサイトで販売強化

【業界業種】小売・流通

課題：店舗で売れている書籍をもっとECで訴求したい。
ECサイトで書籍があまり売れていないため、レコメンドがうまくいかない。

どんな目的でECを利用する人でも自分の興味にあった商品を発見できるようにして、EC利用顧客のエンゲージメントを向上したり、店舗を中心に利用している会員にもECに来てもらいたい。

音楽・映像ソフトでは、商品詳細ページで顧客の嗜好性にあった関連性の高い商品をレコメンドして回遊や併売を促進。一方で、書籍は学習データ不足によって顧客の嗜好性を反映できず、どの商品でも似たようなレコメンド結果になってしまっている。

ID-POSデータで店舗購買データも学習してレコメンドを実施。
主に店舗だけで売れていた書籍でもECサイトで販売が伸びた！

Rtoasterに店舗の購買履歴データを連携し、統合されたデータからレコメンドを学習。
書籍のレコメンドのバリエーションが増え、これまでレコメンド対象でなかったアイテムも対象に。
ベテランスタッフから見て併せ買いされやすい関連性の高い商品がレコメンドされることを、定性的にも確認。

数百万ユーザー・数十万アイテムに上る多様な顧客属性や商品カテゴリに対して1to1のレコメンドを最適化できるスケーラビリティ。検討中の商品と同カテゴリのみをレコメンド、商品価格帯の絞り込み、ターゲットセグメントを指定、といった業務要件もワンツールで自動化。改善効果が数字で見えABテスト機能も内包。

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。