「ツール選びはベンダー選び」高島屋がMA（マーケティングオートメーション）導入を成功させた秘訣

以前も取り上げさせていただいた、高島屋のMA（マーケティングオートメーション）の事例。33%もメール経由の売上が増加したという成果もさることながら、MA選定の仕方という観点でも勉強になった方も多いのではないでしょうか。

今回は、引き続き高島屋に、MAの導入のプロセスについてうかがってきました。

導入支援をおこなったブレインパッドにもご同席いただき、導入プロジェクトを振り返っていただきました。

【導入準備】データを柔軟に利用するため、データ集約・整備・分析を専門に行う「DMS（データマネジメントサービス）」を構築

導入準備では、データ整備のプロセスに特に時間をかけたそうです。背景には高島屋ならではの事情がありました。

こうした複雑な構造のデータをMAに利用するため、ブレインパッドが提案したのは、DMSの構築でした。

DMSがあることで、元々の基幹システムや顧客データベースを改修することなく、MA施策をスタートできるというメリットがあるんだそうです。

こういった提案がちゃんとある、ということもツール選定、ベンダー選定の際に大事なポイントなのかもしれませんね。

【実施施策】導入から3カ月で60本のシナリオを運用。顧客行動に応じたメールを自動配信

5カ月ほどの準備期間を経て高島屋のMA施策はスタート。開始から3カ月経過時点での運用シナリオは60本。以下のような施策が行われています。

特に力を入れているのが、ギフトイベントにあわせて実施されるプロモーション連動ワンショットメール。

たとえば、前年に父の日ギフトを購入した顧客には、その時の購入商品や購入金額帯に応じて、父の日近くにパーソナライズメールが送信されます。

年間の祝い事や祭事のギフト需要を見込んで、このようなシナリオが多数設定されているそうです。

MA施策という観点では、シナリオの精度だけではなく、レコメンドの精度も高いのが特徴なんだそう。そのレコメンドにはブレインパッドが高島屋のために独自構築した機械学習レコメンドエンジンが使われています。

機械学習によるレコメンドの威力が特に発揮されているのが、高島屋の人気商品福袋です。

福袋には、キッズ・ベビー、ワインなどさまざまなカテゴリがあるため、顧客属性や行動など多軸の要素を分析しなければ、ふさわしいジャンルの福袋がレコメンドされないんだそうです。

ふと考えれば、当たり前なことも、あまりできていないことも多々ありますよね。ECのレコメンドなどでよく出会う場面だと思います。当たり前のことを当たり前に考慮した仕組みになっているのが、ユーザー体験を損なわずに売上のインパクトを大きくする秘訣なのかもしれません。

MA実施により、サイト訪問数39%増、決済件数27％増、売上33%増加へ！

こうした取り組みの結果、高島屋はMA導入から3カ月後、メール経由での数値としてサイト訪問数39％増、決済件数27％増、売上33%増という成果（前年同時期対比）を実現しています。

最後に、MA導入プロジェクトを長峰さんに振り返っていただきました。

「ツール選定はベンダー選定と同義」とおっしゃっていたのが、とても印象的でした。ツールを売るところまでが目的になってしまうベンダーも多い中、どこまで伴走してくれるのかを見極めるのも、導入のときに必要な観点なのかもしれません。

by Ledge.ai 編集部

Ledge.ai編集部です。最新Tech界隈の「なんかすごいね」を、『現場の提案』にするための情報をけっこうがんばってお送りします。

「AI:人工知能特化型メディア「Ledge.ai」」掲載のオリジナル版はこちら「ツール選びはベンダー選び」高島屋がMA（マーケティングオートメーション）導入を成功させた秘訣 | Ledge.ai（レッジエーアイ）2018/02/21