ECサイトでパーソナライズされたレコメンドを実施。「直帰率：最大3％改善」「離脱率：8％改善」を実現

施策概要

• TOPページや商品ページに訪れたユーザーに、デモグラフィック（属性）情報に基づいて関連性の高い商品をレコメンド
• ユーザー自身の過去の行動・購買履歴に基づいて、おすすめ商品をレコメンド枠やポップアップバナーで表示

施策ポイント

• 閲覧者自身と同様のデモグラフィック情報（属性）を持つ似たユーザーが興味を感じている商品をレコメンドすることにより閲覧者と商品の関連性が高まります。このため、各商品ページへの回遊率が高くなり、結果として直帰率の低下につながります。
• ユーザー自身の過去の行動・購買履歴を元にパーソナライズした形でおすすめ商品をプッシュするので、サイト内回遊率の向上に加えて「お気に入りへの追加」「カートへの追加」といった購買に近づくアクションが期待できます。

この施策で得られた成果

「直帰率」が最大3％改善！「離脱率」も8％改善！

ユーザー本人の属性や行動・購買履歴を元に、おすすめの商品をレコメンドすることで、直帰してしまう可能性があったユーザーへ興味関心を喚起させることができました。
結果として、さまざまな商品ページへ回遊させるユーザーの流れを構築でき、「お気に入り」や「カート」への追加点数の増加につながりました。

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