最高のeコマースパーソナライズ統計、タイプ、例、ツール

過去数年間で、パーソナライズされたショッピング体験を提供することが顧客エンゲージメントと売上増加の鍵であることがますます明らかになっています。 実際、企業の94％は、eコマースのパーソナライズが現在および将来の成功に不可欠であると述べています。

ただし、eコマースのパーソナライズは非常に新しい力であるため、オンライン小売業者は、成功するパーソナライズ戦略を作成する方法をまだ確信していません。 ほとんどの人が動的コンテンツ、機械学習、マーケティングオートメーションについて聞いたことはありますが、何が機能し、何が機能しないかを正確に把握している人は誰もいません。

この記事では、ノイズの一部を切り取り、最も重要なeコマースパーソナライズの傾向と統計、今日設定できるいくつかの優れたパーソナライズキャンペーン、現在利用可能な最高のeコマースパーソナライズソフトウェアなどを共有します。

カバーすることがたくさんあるので、始めましょう！

2022年に優れたeコマースパーソナライズ戦略を持つことがなぜそれほど重要であるかを立証するいくつかの興味深い統計を見てみましょう。

1. 消費者の91％は、自分の好みを覚えているブランドで買い物をし、関連するオファーや推奨事項を提供するためにそれらを使用する可能性が高いと述べています。
2. Z世代の74％が、パーソナライズされた製品に関心を示しています（ミレニアル世代の67％、ジェネレーションXの61％、ベビーブーマーの57％に対して）。
3. 消費者の83％は、 「パーソナライズされたエクスペリエンスのメリットを享受する」ためにデータを共有する用意があります。
4. 消費者の52％は、顧客ロイヤルティアカウントのデータに基づいてパーソナライズされたオファーを望んでいます。
5. Eメールマーケティングキャンペーンのパーソナライズされたメッセージは、パーソナライズされていないメッセージよりも5〜15％多くの収益を生み出します。
6. eコマースストアの65％は、パーソナライズ戦略を採用した後、コンバージョン率の増加を報告しています。
7. マーケターの74％は、eコマースのパーソナライズがオンライン小売業者に「強い」または「極端な」影響を与えると主張しています。

これらの数字が明確に示しているように、消費者とマーケターの両方がeコマースのパーソナライズの重要性を認識しています。

顧客は、eコマースWebサイトがパーソナライズされたコンテンツを提供するときに、より良い製品の推奨事項、独自のオファー、および改善された顧客体験の恩恵を受けることを理解しています。

一方、マーケターは、eコマースのパーソナライズにより、新規顧客のカスタマージャーニーが短くなり、リピート購入や忠実な顧客が増えることを学びました。

統計を超えて、パーソナライズされたエクスペリエンスがオンラインショッパーとeコマースサイトの両方で非常にうまく機能する理由を自問する価値があります。 真実は、eコマースのパーソナライズの影響は2つの言葉に要約することができるということです：関係と関連性。

パーソナライズされたパーソナライズされたコンテンツにより、ブランドは実店舗で一般的だったもの、つまり各顧客が何を必要とし、何を望んでいるかを理解しているベンダーを提供できます。 小さな町の店主は、顧客を知っていたので、いつでも顧客にパーソナライズされた推奨事項を提供できました。彼らは長年の関係に基づいて好きなものを知っていました。

さらに、それらのパーソナライズされた推奨事項は、店に足を踏み入れた各顧客に関連していました。 私たちの店主が農家と話している場合、彼らは春先に新しい肥料を勧めるかもしれませんが、彼らは異なるタイプの顧客に異なるタイプの製品を提供します。

Webサイトの訪問者を、興味のない製品に関する無関係なメッセージで煩わせたくはありません。代わりに、顧客がショッピングエクスペリエンスをより速く、より簡単に、より楽しくするために使用できる関連情報を提供する必要があります。 これはマンボジャンボのマーケティングではなく、単に古き良きサービスです。

2.暗黙のデータ収集

暗黙的なデータ収集は、ユーザーのブラウジング動作が追跡され、よりパーソナライズされた顧客体験を提供するために使用されるときに発生します。

自分のサイトで発生したアクションに基づいてデータが収集される場合、この情報は「ファーストパーティデータ」と呼ばれます。 対照的に、別のWebサイトで他社が収集した場合は、「サードパーティデータ」と呼ばれます。

暗黙的に収集されたデータに基づいて、各顧客に表示するコンテンツを変更できます。 たとえば、eコマースのパーソナライズを使用して、顧客が以前の訪問で閲覧した製品ページのアイテムを推奨できます。

暗黙の顧客データを収集する一般的な方法は次のとおりです。

• 顧客が表示する製品ページとカテゴリページの追跡
• 顧客が製品とカテゴリのページを表示する時間を分析する
• 顧客の以前の購入の記録を保持する
• 有機検索とオンサイト検索の両方で顧客の言語と単語の選択を分析する
• ソーシャルネットワークでの顧客の行動とエンゲージメントの分析
• IPアドレスに基づいて顧客の地理的位置を監視する
• 顧客がデスクトップまたはモバイルデバイスでサイトにアクセスしているかどうかを監視する

この情報はすべて、eコマースのパーソナライズを向上させるのに役立ちます。

しかし、これらの洞察を活用するには、顧客ベースの行動を分析し、各顧客の体験をパーソナライズできるeコマースパーソナライズソフトウェアが必要になります。

OptiMonkの高度なターゲティング設定により、暗黙的なデータを使用して、非常に具体的な顧客セグメントにパーソナライズされたキャンペーンを表示できます。

たとえば、あるポップアップキャンペーンを初めての訪問者に表示し、別のキャンペーンを再訪問者に表示できますが、トラフィックのソース、地理的位置、閲覧履歴などのさまざまな要素を使用して、キャンペーンをさらにカスタマイズすることもできます。

動的コンテンツを使用して、送料無料の特典が適用される地域を指定するポップアップの例を次に示します。 リストされている国は、キャンペーンを表示する顧客の地理的位置によって異なります。

これらのルールを好きなだけ積み重ねて、ますます具体的なターゲットキャンペーンを作成できます。 収集したデータの種類に基づいてカスタムルールを作成することもできます。

規範的なeコマースのパーソナライズは設定に少し手間がかかりますが、ルールを作成する人々はサイト訪問者が通過するカスタマージャーニーについて優れた（人間的な）理解を持っているため、非常にうまく機能します。

対照的に、次に説明するタイプのパーソナライズでは、人の入力が少なくて済み、自動化が向上します。

2.アダプティブeコマースのパーソナライズ

規範的なパーソナライズとは異なり、アダプティブeコマースのパーソナライズは、進化する自己管理型のルールセットを継続的に適用する自動化されたプロセスです。 つまり、独自のルールを継続的に変更し、各訪問者に最適な（または最も関連性の高い）ルールが自動的に使用されます。

一部のeコマースパーソナライズプラットフォームは、機械学習を使用してパフォーマンスを継続的に向上させます。

このタイプのパーソナライズを使用するには、本格的なeコマースパーソナライズソフトウェアにアクセスする必要があります。 これは、定義上、適応型パーソナライズが人間の入力なしで顧客体験を変更するためです。

この記事の最後に最高のeコマースパーソナライズソフトウェアのリストがありますが、今のところ、アダプティブパーソナライズを使用するLimespotPersonalizerの1つの機能だけを見てみましょう。

Limespot Personalizerの「IntelligentProductRecommendations」機能は、顧客に提示する製品のさまざまな組み合わせを構築およびテストします。

目標に基づいて（たとえば、コンバージョンの増加に関心があるのか​​、平均注文額を増やすためのクロスセリングに関心があるのか​​）、eコマースパーソナライズソフトウェアは、推奨事項の新しいバージョンを作成してテストし、製品のどの組み合わせが最も効果的かをすばやく学習します。訪問者のタイプごとに。

2.顧客が閲覧しているカテゴリに基づくパーソナライズ

また、ユーザーが閲覧している製品カテゴリに基づいてコンテンツを調整することにより、パーソナライズされたカスタマーエクスペリエンスを提供することもできます。

Limespot Personalizerの機能で見たように、このデータを使用して、個別に調整された推奨事項を提供できます。 これがexit-intentポップアップでどのように見えるかを次に示します。

「以前に表示したアイテムが不足しています」という1つのメッセージが、製品の不足感を高めるために、さまざまな製品の組み合わせでどのように機能するかに注目してください。

同様のキャンペーンを作成するために使用できるおしゃれなポップアップテンプレートは次のとおりです。

これは小さな違いのように思えるかもしれませんが、eコマースのコンバージョン率は、パーソナライズされていないキャンペーンよりもパーソナライズされたキャンペーンの方が46％高かったのです。

4.クロスセリング/アップセルのパーソナライズ

このeコマースのパーソナライズの例は、自然にバンドルされた製品を推奨することで、平均的なカートの価値を高めるのに役立ちます。

Limespot Personalizerなどのeコマースパーソナライズプラットフォームを使用して、製品のバンドルを自動的に作成することも、製品を推奨するためのルールを自分で作成することもできます。 最適なオプションは、インベントリのサイズと、さまざまな推奨事項に対する規範的なルールの設定の複雑さによって異なります。

クロスセリングとアップセルの推奨事項を自分で設定したい場合は、OptiMonkのターゲティングルールとカートルール（個人がカートに持っているアイテムに基づいてセグメントを作成する）の直感的なシステムでそれを行うことができます。 独自の推奨ルールを作成するためのこのハウツー記事を確認してください。

5.国に基づくパーソナライズ

最も人気のあるeコマースのパーソナライズ戦術の1つは、ユーザーの所在地に基づいて国固有の配送情報を表示することです。

新規顧客とリピーターの両方が、明確で正確な配送情報を持っていることを高く評価します。 チェックアウト時に高い送料が発生するという不快な驚きを好む人はいないため、この情報を事前に提供することは、優れたユーザーエクスペリエンスの作成に大いに役立ちます。

Billabongが新しい顧客の場所に関するデータを収集する方法は次のとおりです。

これは、ハンガリーに本拠を置くオンラインストアのeコマースパーソナライズの例です。動的コンテンツを使用して、「ここで配信」のコピーの後にリストされている国を変更します。

6.カートの価値に基づくパーソナライズ

送料無料のしきい値がある場合は、オンサイトメッセージングを使用して、資格を得るためにカートに追加する必要がある金額を正確に顧客に通知できます。

この情報をスティッキーバーに表示すると、カートにさらにいくつかのアイテムを追加することで送料を節約できることを顧客に常に思い出させることができます。 人々は送料無料以外の何物も好きではないので、これはあなたのサイトの平均カート価値を高め、あなたの顧客を幸せに保つための素晴らしい方法です。

BLK＆Boldの動的な送料無料バーがどのように見えるかのeコマースパーソナライズの例を次に示します。

ユーザーがカートに送料無料の資格を得るのに十分な数になると、スティッキーバーが更新され、次のメッセージが表示されます。

そして最後に、自分のサイトでテンプレートを設定するために使用できるOptiMonkテンプレートを次に示します。

OptiMonkの400を超えるポップアップテンプレートのそれぞれで、すべてのターゲティング機能を使用できます。

強力なドラッグアンドドロップエディタを使用すると、コードを1行も記述せずに、各キャンペーンをカスタマイズしてストアのルックアンドフィールに一致させることができます。

最後に、OptiMonkは、eコマースストアが一度に複数のツールを使用して統一されたマーケティング戦略を構築するのに役立つ幅広い統合を誇っています。 以下のリストに、次のeコマースパーソナライズソフトウェアがあります。

2.クラビヨ

価格：最大250の連絡先は無料、それ以降は月額$20から

Klaviyoは、パーソナライズされたテキストや電子メールを連絡先リストに送信できるSMSおよび電子メールマーケティングプラットフォームです。

パーソナライズされた電子メールは、リピーターとの関係を育み、顧客の生涯価値を最大化するための優れた方法です。

ほとんどのEメールマーケティングソフトウェアと同様に、顧客の名前を使用してEメールをパーソナライズできます。 ただし、Klaviyoには他にもいくつかのオプションがあります。これは、ソフトウェアが各サブスクライバーの「プロファイル」を作成し、電子メールのパーソナライズに使用できる情報が入力されているためです。

つまり、パーソナライズされた製品の推奨事項、一意のクーポンコード、およびその他のカスタム変数を思いついたメールを送信することもできます。

前述したように、KlaviyoはOptiMonkと統合されています。つまり、OptiMonkからパーソナライズされたポップアップを使用してメールアドレスと電話番号を収集し、Klaviyoを使用してパーソナライズされたメールとテキストを送信できます。

OptiMonkポップアップを介してデータを収集し、Klaviyoの電子メールとSMSフローをパーソナライズする方法の詳細については、この記事を確認してください。

3. Google Analytics＆Optimize

価格：Google Analytics –無料。 Googleオプティマイズ–カスタム

どのeコマースプラットフォームを使用していても、訪問者からデータを収集して分析するには、GoogleAnalyticsが不可欠です。 これには、検索エンジンの存在からサイト訪問者の年齢層、デバイスタイプ、オペレーティングシステム、Webブラウザまですべてが含まれます。

Google Optimizeを使用すると、パーソナライズを次のレベルに引き上げることができます。これにより、個々の訪問者のWebセッションを追跡できます。 これには、ユーザーのサイト訪問の再生が含まれ、すべてのマウスの動きとすべてのクリックを確認できます。

最も重要なことは、Google Optimizeは、サイトとメッセージングをパーソナライズするさまざまな方法をテストする機能を備えた高度なA/Bテストプラットフォームとして機能することです。

4. Apptus

価格：カスタム

Apptusは、カスタマーエクスペリエンスをパーソナライズするいくつかの方法を提供するeコマースソリューション企業です。

Apptusを使用する最も効果的な方法の1つは、パーソナライズされた検索機能です。

Apptusは、ユーザーの検索を自動入力し、関連する商品を提案することで、ユーザーが興味のある商品にすばやくアクセスできるようにすることで、カスタマージャーニーを大幅に短縮できます。

5.LimeSpotパーソナライザー

価格：月額$10から$400/月

ショップのオーナーは、どの商品をすすめるかを推測する必要がなくなりました。 代わりに、データを活用して、各顧客の好みに合わせた推奨事項を作成できます。

LimeSpot Shopifyプラグインは、パーソナライズされたデータを収集し、訪問者に推奨を行うプロセスを完全に自動化します。 これらのカスタマイズされた推奨事項は、ホームページ、カートページ、またはチェックアウトページに表示できます。

顧客の要望やニーズに合った製品を顧客に示すと、平均注文額と売上が増加します。

追加ボーナス：LimespotのPersonalizerにより、リターゲティングキャンペーンの作成が簡単になります。 潜在的な顧客が興味を持っている製品カテゴリを知ることは、あなたのリターゲティング電子メールをはるかに効果的にします。

6.アップセルの推奨事項

価格：無料

Upsell Recommendationsアプリは、Amazonと同様のレコメンデーションエンジンを使用する優れた無料ツールです。 彼らはあなたの顧客の検索、ブラウジング活動、購入履歴に焦点を合わせ、彼らのニーズと好みに関連する製品を推薦します。

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