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レポート

ルロワ・メルラン・南アフリカは、ガイド付き販売とディープラーニングによるレコメンデーションを活用して、新たな市場でブランドの信頼性と信用を築いています。

ルロワ・メルランは大規模な国際企業だが、これまで実績のあるeコマース戦略は、新しい市場では効果的に機能していなかった。ルロワ・メルラン南アフリカは、地元顧客の間でブランドの信頼性とルロワ・メルラン製品に対する信頼を高めるという課題に直面していた。Dynamic Yield社のAdaptMLディープラーニングシステムを活用することで、購買意欲の低い初回訪問者を満足度の高い顧客へと転換させた。

業界

金融サービス

使用された機能

パーソナライゼーション・ブリーズ

32%

おすすめ商品からの総購入額

17%

推薦からの総収益

3人に1人

購入された商品はおすすめ商品です

導入

ルロワ・メルランは、フランスに本社を置く住宅リフォームおよび園芸用品の小売業者で、ヨーロッパ、アジア、南米、アフリカの複数の国で事業を展開している。同社は世界第3位のホームセンター小売業者であり、3億人もの顧客を抱える比類なきグローバルな存在感を誇っている。同社の事業は、DIY、建築、園芸、衛生設備、再生可能エネルギー、インテリア装飾という6つの主要分野を中心に展開しており、住宅改修プロジェクトに必要なあらゆるものを提供している。

ルロワ・メルランは、幅広い製品やツール、チュートリアル、ワークショップ、そして知識豊富なスタッフを提供することで、お客様がDIYプロジェクトを遂行できるよう支援することを目指しています。様々な予算を持つ顧客がDIYに親しめるように、幅広い価格帯の商品を豊富に取り揃えることが重要だった。パーソナライゼーションを進めるにあたり、彼らは店舗で定評のある、顧客一人ひとりに合わせたアドバイスを店舗でも提供することで、住宅改修プロジェクトを顧客にとって便利でストレスのないものにしたいと考えていました。

しかし、南アフリカ市場に初めて参入した際、同社は新規顧客との真のつながりを築くためには、アプローチを適応させる必要があることにすぐに気づいた。彼らはeコマース体験の効果を最大化するために、2021年にDynamic Yieldとの取り組みを開始しました。Dynamic Yieldのディープラーニングによる推奨事項と魅力的な既成テンプレートを活用することで、彼らはブランド認知度とコンバージョン率を高め、この市場での評判を拡大することができました。

「Dynamic Yieldのディープラーニングアルゴリズムのおかげで、新規顧客を理解し、関係を築き、この地域で当社の名を広めることができました。」

Francis Baloyi, eCommerce Leader, Leroy Merlin

実行

ルロイ・メルラン・南アフリカは、自社のホームページが商品情報に偏っていて、かなり長いことを認識していた。彼らは、サイト訪問者の一部が延々とスクロールダウンしていることに気づいた。これは、彼らが購入を考えているわけではないが、購入する可能性は比較的高いことを示していた。チームはこれらのユーザーの関心を引きつけ、ホームページを無作為にスクロールするのではなく、新しいページをクリックしてもらうことを目指した。

彼らはガイド付き販売アプローチを採用し、ページの下部にウェルカムバナーを配置した。このバナーは、ユーザーが関心を持つ可能性のある分野へ誘導するための選択肢をいくつか提供します。このバナーは、ユーザーが探しているものをより早く見つけるのに役立ち、結果としてより的を絞った閲覧セッションにつながり、購入率とカートへの追加率の向上につながった。

「ルロワ・メルランへようこそ。本日はどのようなご用件でしょうか？」というバナーが表示され、現在のプロモーション、製品カタログ、パーソナライズされたおすすめ商品、プロフィールへのログインなどのオプションが表示されます。

ホームページの下部、スクロールしないと見えない部分にナビゲーションバナーを追加したところ、バナーがない場合と比較して、購入数が3.62%増加し、カートへの追加率が2.35%増加しました。

このことから、チームは、一部の訪問者は少なくとも中程度の購入意欲を持っているものの、Leroy Merlinの膨大な商品カタログの中から具体的に何を購入したいのかが分かっていないため、ガイド付き販売機能をロードマップに追加できると判断した。

「あなただけのための」体験をお届けします

Leroy Merlinは、メールやアカウントプロフィールからサイトにアクセスするユーザーに対して、パーソナライズされた体験を提供したいと考えていた。これは、Leroy Merlin South Africaのパーソナライゼーションプログラムにとって良い出発点となった。なぜなら、既知のユーザーの閲覧履歴から得られるコンテキストを活用したからである。既に利用していてアカウント登録済みのユーザーに焦点を当てることで、利用意欲の低いユーザーや新規ユーザーに目を向ける前に、早期の成功を収めることができるだろう。

推薦ブロックと動的コンテンツを積み重ねることで、ユーザーの興味関心に基づいた推薦を表示するパーソナライズされたページを作成することができた。これらの推奨事項は、顧客の過去の嗜好、オフラインでの購入履歴、およびブランドとのリアルタイムのやり取りに関する顧客データに基づいて提供されます。親和性スコアは、カテゴリー、ブランド親和性、価格帯、トピック、色など、選択された属性を使用して計算されます。

新規ユーザーは、前述のページ下部のウェルカムバナーからアクセスするなどして、「あなたへのおすすめ」ページにアクセスすることもできます。これらのユーザーには、現在流行している商品に加え、NextMLアルゴリズムに基づいたディープラーニングによるおすすめ商品が表示されます。

NextMLは、AdaptMLに組み込まれたアルゴリズムです。AdaptMLは、意思決定を自動化し、チャネルを横断したリアルタイムのユーザー行動に基づいてエクスペリエンスを適応させ、比類のない精度でユーザーの次の行動を予測する、集中型AIシステムです。

NextMLは、ユーザーデータから購買意欲を推測し、ユーザーが興味を持ちそうな商品を予測することで、各ユーザーに合わせてデジタル体験を個別に調整する、自己学習型の深層学習AIシステムです。NextMLは、ユーザーがサイト内を閲覧する際の行動に基づいて、次に最適な製品シリーズを推奨します。NextMLは自己学習モデルとして、購入パターン、訪問者の行動、位置情報などに基づいて、セッション中にレコメンデーションを継続的に最適化します。

チームはNextMLを活用し、可能な限り自社製品を積極的にプロモーションすることで、地域における高品質製品としてのブランドイメージを高めた。

「あなたへのおすすめ」ページは、一連のおすすめウィジェットに基づいて構築されています。

フィルタリングされたおすすめ情報で自社製品の売上を向上させる

ルロワ・メルラン・南アフリカは、自社製品を数千種類直接販売していますが、ウェブサイト内には他社製品も販売するオンラインマーケットプレイスも設けています。彼らのウェブサイトで販売されている商品のほぼ70％は、第三者からのものです。これらの製品は、自社製品よりも価格競争力が高い場合があったため、Dynamic Yieldは、フィルタリングされたレコメンデーションアルゴリズムを通じて、Leroy Merlinが自社製品の認知度を高めるのを支援しました。

スクラッチカードのポップアップを自社製品のみに絞り込むことに加えて、Leroy Merlinは、サイト全体の製品推奨において、自社が提供する高品質な自社製品を確実に宣伝したいと考えていた。これは、小規模な第三者ベンダーの受け入れ先になるのではなく、新しい市場でブランド認知度と信頼を築くという点で、彼らにとって重要だった。

ルロワ・メルラン南アフリカのホームページでは、ベストセラー商品とトレンド商品のおすすめウィジェットが、自社ブランド商品を宣伝している。

旅行への支出傾向が高いカード会員には、このカテゴリーに特化した情報や特典が送付されました。

購買意欲の低い訪問者のコンバージョン率向上

ルロワ・メルラン南アフリカのチームは、来店客が目的もなく商品を見て回るのではなく、購入に至るよう促したいと考えていた。彼らは、独創的で魅力的な、既成概念にとらわれないDynamic Yieldテンプレートを使用して、自社製品の割引オファーを掲載したスクラッチカード型のポップアップをウェブサイト訪問者に展開した。

スクラッチカードのオファーポップアップは、購入せずに離脱しようとしたすべてのユーザーを対象としていた。このキャンペーンは自社製品に限定されており、チームは訪問者に自社製品をより多く見てもらうよう促し、地域におけるブランドと製品の認知度を高めることを目的としていた。

この機能を導入してからわずか1週間で、自社製品の売上は30%増加した。Leroy Merlinは、ウェブサイトキャンペーンで最も成功した事例の一つとして、次に共感に基づくパーソナライゼーションを活用し、顧客の意図レベルに基づいて特定の顧客層に向けた、より的を絞った商品・サービスの提供を検討する予定です。

共感に基づくパーソナライゼーションにより、ブランドはユーザーがコンバージョンジャーニーのどの段階にいるかに応じて、特定のコンテンツやキャンペーンをさらに洗練させ、カスタマイズすることが可能になります。これらのオーディエンスは、他のオーディエンスセグメンテーション手法よりも、ユーザーの心理状態やコンバージョンファネルのどの段階で躊躇しているかに重点を置いています。

補完的な製品やサービスを宣伝する

NextMLは、顧客が商品をカートに追加した後にも使用されました。ルロワ・メルラン社は、その製品に対して無償サービスも提供する予定だった。例えば、顧客が新しいガレージドアをカートに追加した場合、Leroy Merlinはカートページで関連するガレージ設置サービスを宣伝します。

これは、同社が新たな市場で提供する包括的なサービスについて認知度を高める上で重要だった。なぜなら、そうでなければ多くの訪問者は、小売店を通じて商品を購入するだけでなく、サービスも予約できるという選択肢があることに気づかないだろうからだ。

Shop the Lookキャンペーンを活用したガイド付き販売

ルロワ・メルランはカタログに非常に幅広い商品を掲載しているため、チームは家のさまざまなエリア向けに「コーディネート例を見る」機能を追加することを検討した。この新しいガイド付き販売機能は、購入を検討しているものの、特定の製品に絞って探しているわけではない、購入意欲が中程度のウェブサイト訪問者にも焦点を当てています。この例では「造園」というカテゴリに入力した訪問者が、特定の製品セクションではなくカテゴリページにアクセスした場合、カテゴリページをスクロールダウンすると、下記の「Shop the Look」インタラクティブモジュールが表示されます。

このページに掲載されている商品にカーソルを合わせることで、さまざまなインテリアのアイデアのヒントを得ることができます。このモジュールはカテゴリページのスクロールしないと見えない位置に配置され、特定のカテゴリを選択したものの、特定のセクションに移動するのではなく、カテゴリ内の「すべてを見る」ことを選択する、購入意欲が中程度の訪問者を対象としています。

重要なポイント

ルロワ・メルラン・南アフリカのパーソナライゼーションへの取り組みは、新しい顧客層に何が効果的かをテストし、学ぶことの重要性、そして新しい市場での成功には、顧客に合わせたアプローチが必要となる場合があることを示している。購買プロセスにおける顧客の意図や心理状態を理解することは、コンバージョンファネルに沿って訪問者を導くショッピング体験を提供するために不可欠です。

ルロワ・メルラン・南アフリカの成功は、サイト訪問者の大多数が（多くのeコマースサイトと同様に）購買意欲が低いにもかかわらず、この層がサイト訪問者全体の中で平均注文額が最も高いという事実によって証明されている。

ディープラーニングアルゴリズムの力を活用することで、ルロワ・メルランのチームは、革新的なDynamic Yieldテンプレートを通じて提供される、非常に的確なレコメンデーションによって、購買意欲の低い顧客の注目を即座に集めることに成功した。