化粧品レコメンド施策成功事例：データ活用で顧客体験を向上、短期間で売上増・効率化

■クライアントが抱える課題

従来手法に限界、新たなアプローチが必要に

大手化粧品メーカー様では、次のような課題を抱えていた：
　・新しい美容メソッドを広めるため、短期間でファン層を拡大したい
　・従来の販促施策では成果が出にくく、効果的な顧客アプローチを模索
　・マーケティング施策を実行するたびにシステム部門に依頼が必要で、スピードが遅い

従来のマーケティング施策ではなかなか効果を実感できず、新たなアプローチを模索されていた。

 

■導入後の成果とメリット

データに基づく最適提案で顧客体験を向上

• 売上アップ：過去の購買履歴や属性情報を活用し、最適な商品の提案を実施。結果として売上3%アップ。
• 業務効率化：マーケティング部門が自らセグメント条件を設計・管理できる仕組みを導入。システム部門の作業を削減し、施策実行までのリードタイムを大幅短縮。
• 利用者増加：美容に関心の高い会員層に対し、嗜好に合わせたプロモーションを展開。短期間で新規ユーザー数が大きく伸長。
• 継続的な顧客育成：関心に合わせたタイミングで情報提供を行うことで、エンゲージメントが向上しリピート率も改善。

■導入アプローチ

• データ統合と分析基盤の構築による顧客理解の高度化：
  リアル店舗とECサイトの会員データを統合し、購買履歴やWeb上での行動ログを一元的に管理・分析可能な環境を整備。チャネル横断での顧客行動を可視化することで、精度の高いマーケティング施策立案を支えるデータ分析基盤を構築。

 

• 購入スコアリングモデルの開発による効果的なターゲティング施策の実現：
  過去の購買履歴や行動データをもとに、顧客ごとの購入傾向を分析し、スコアリングモデルを構築。購買確度の高いセグメントに対して条件分岐によるアプローチ設計を行うことで、パーソナライズされた施策の最適化を実現。広告配信の効率化やコンバージョン率向上につながる精度の高いターゲティングを可能にする仕組み。

 

• パーソナライズされたレコメンドの実施：
  購買傾向スコアが一定基準を超えた顧客に対し、リアル店舗での個別提案や、関心に基づくDMのパーソナライズ配信を実施。顧客一人ひとりに最適化された提案による、エンゲージメント強化と購買率向上を実現。

 

• 効果測定とPDCAの仕組み化：
  レコメンド施策の成果を定量的に分析し、反応率や購買率などの指標を継続的にモニタリング。得られたデータをもとに、セグメント条件や提案内容を改善し続けるPDCAサイクルを構築することで、施策効果を最大化する仕組みを実現。

 

■こんなマーケティング課題をお持ちではありませんか？

□ 試供品ユーザーに対して、本商品の魅力を効果的に伝える方法に悩んでいる
　→ 試用後の購入転換率向上を狙いたい

□ クロスセル・アップセル施策がうまく機能せず、顧客単価が伸び悩んでいる
　→ 一人ひとりに合わせたレコメンドの最適化を図りたい

□ 新商品をスムーズに市場に浸透させ、早期に話題化・認知拡大したい
　→ 商品ローンチ時のプロモーション効果を高めたい

□ Webサイトやアプリの訪問数が伸びず、リピーター育成にも課題を感じている
　→ アクティブユーザーの継続的な育成施策を強化したい

□ 顧客データは蓄積されているが、活用できる体制や分析基盤が整っていない
　→ 顧客データ活用のための分析基盤構築が急務

これらの課題に少しでも心当たりがある方は、ぜひお気軽にご相談ください。

 

アパレル業界をはじめ、流通・小売・製造など幅広い業界でデータ活用を支援してきた弊社のデータサイエンティストが、貴社の業界特性や課題を深く理解し、実践的かつ専門性の高いAI・データ活用ソリューションをご提案いたします。顧客データ分析、パーソナライズドレコメンドモデルの構築、効果測定・PDCA支援まで、ワンストップでご支援可能です。
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