シグネット・ジュエラーズは、Mastercardの予測支出分析を活用して、匿名訪問者向けにパーソナライズされたサービスを提供している。
世界最大のダイヤモンドジュエリー小売業者であるシグネット・ジュエラーズは、ケイ・ジュエラーズ、ゼールズ、ジャレッドなど、数々の有名ブランドを運営している。2021年以来、同ブランドはこれらのブランド全体でDynamic Yieldを活用し、パーソナライズされたコンテンツを用いて、高級ジュエリーやラグジュアリーアイテムに関する知識を深め、購入意欲を高め、売上を促進することで、何百万人もの買い物客にプレミアムな閲覧体験を提供してきました。最近、Signet Jewelersは、完全に匿名の初回訪問者に対して効果的なハイパーパーソナライゼーションを実現し、平均注文額、コンバージョン率、訪問者一人当たりの収益を大幅に向上させた。彼らは、Dynamic Yield社のElementサービスの一部である、地理情報に基づく予測ターゲティングを活用することでこれを実現した。この独自のサービスにより、ブランドは匿名で初めてサイトを訪れたユーザーを、その地域の消費者の消費パターンに基づいてターゲティングすることが可能になり、最初の接触からかつてないレベルのパーソナライゼーションを実現できます。
シグネット・ジュエラーズでは、手頃な価格の半貴石ジュエリーから、存在感のある家宝級のジュエリーまで、あらゆる種類のジュエリーを取り扱っています。幅広い商品と価格帯を取り扱うSignetにとって、パーソナライゼーションは、訪問者の閲覧を効率化し、適切な価格帯、種類、素材の魅力的なジュエリーを紹介するための重要なツールです。
高品質のジュエリーは高級品であるため、顧客は初回の来店で購入しないことがほとんどです。したがって、たとえ匿名の訪問者であっても、強い第一印象を与えることは、リピート訪問やコンバージョンを確保するために不可欠である。しかし、この重大な課題はシグネット社だけでなく、あらゆる業界のマーケターが直面している。つまり、匿名で初めて訪れるユーザーに対して、どのように効果的にパーソナライズを行うかという問題だ。Signetは、独自のMastercard支出分析および予測モデルをパーソナライゼーションと組み合わせることで、チームが最初の接触からパーソナライズされたコンテンツを提供できるようにし、重要なKPIにおいて大きな成果を上げました。
ElementはExperience OSに搭載された独自の機能で、MastercardのAIモデルを有効化し、初めて訪れる匿名ユーザーに対しても比類のないターゲティングを実現します。Elementは、1,750億件の取引から得られた集計済みかつ匿名化されたMastercardのデータを活用し、顧客の郵便番号内での過去および将来の支出に基づいて、消費者の支出行動を予測します。
事業開始当初、Signetチームの最初の課題は単純だった。入手可能なインサイトに基づいて、パーソナライゼーションキャンペーンの最適な出発点となるオーディエンスを決定することだった。
複数のターゲティングオプションが利用可能であるため、Signetは、アパレル＆アクセサリー、美容＆パーソナルケア、高級品などのカテゴリーで高額消費をする顧客層に関連付けられた郵便番号の匿名訪問者に対して、コンテンツやオファーをカスタマイズすることができた。長年にわたり強力なパーソナライゼーションプログラムを構築してきた経験が、シグネットのチームにこの機会について批判的に考え、顧客の考え方や価値観という視点からアプローチする準備を整えさせた。彼らは最初のキャンペーンを、以下に示すような文脈的知識に基づいた強力な仮説に基づいて展開した。
シグネットのチームは最初のテストとして、高級旅行体験にお金を使う可能性の高いユーザーをターゲットにすることにした。研究チームは、旅行に多額の費用をかけることを厭わない旅行者は、その体験を記念する家宝となるような記念品を購入することにも抵抗がないだろうと仮説を立てた。あるいは、これらの顧客は、結婚記念日や新婚旅行など、人生における重要な出来事を旅行と結びつけている可能性があり、そのため、贈り物として印象的なジュエリーを希望するかもしれません。
シグネットのチームは、この仮説に沿った文章と画像を作成し、この種のメッセージングを推進した。このサービスは、Mastercardの支出モデルに基づいて、高級旅行セグメントに該当すると判断されたユーザー向けに、ホームページ上で展開された。
デフォルトのホームページ（左）と、高級旅行体験にお金を使う可能性が高いと判断された訪問者向けのホームページ（右）。このバリエーションでは、高級ジュエリーコレクションと高級バケーションを結びつけるメッセージや画像が用いられています。注：ここに掲載されている画像は、説明のみを目的としたモックアップです。
このキャンペーンは非常に成功し、ウェブサイト全体の平均注文額（AOV）が3.20%、コンバージョン率が2.43%、ユーザーあたりの収益が5.71%それぞれ向上しました。表示された目的地とやり取りしたバリアントユーザーの間で、指標のパフォーマンスが2倍以上に向上しました。デフォルトのエクスペリエンスと比較して、このバリエーションは+67.65%のAOVの増加、コンバージョンの+96.72%の増加、+229.80%の増加ユーザー一人当たりの収益の増加。
高級旅行におけるユースケースの成功を受けて、Signetチームは、高級品に支出する可能性の高いユーザー層に対し、自社の伝統的な製品を宣伝する新たな方法を模索した。次の段階の目的は、高級品購入者をターゲットにすることによるより大きな影響を評価するとともに、これらの訪問者に対して家宝コレクションを最も効果的に展示する方法を理解することであった。
チームは、商品一覧ページ（PLP）上で、特定の高級ジュエリーデザイナーをページ上部に表示するテストを実施した。
デフォルトのPLP（左）には高級品に関する表示は一切ありませんが、バリエーション（右）ではPLPの上部に高級ジュエリーのラインが強調表示されています。このバリエーションは、2つのターゲット層に向けて提示された。1つは高額消費の履歴を持つ既知の顧客、もう1つはMastercardの予測モデルによって高級消費層と特定された匿名の新規顧客である。注：ここに掲載されている画像は、説明のみを目的としたモックアップです。
Mastercardの予測支出分析によってターゲットにされた訪問者は、このキャンペーンで最も大きな成果を上げ、+49.6%の増加を達成しました。AOVの増加、ユーザーあたりの収益の+51.2%の増加、および-5.0%直帰率。高級品に対するクリック数は、コントロール群とバリエーション群の間で全体的にほぼ一定だったものの、この好ましいデータから、シグネットのチームは、このキャンペーンを継続的に改善していく価値があると判断した。
その結果、チームは別のPLPテストを作成し、今回は指輪、ネックレス、ブレスレットなど、さまざまなカテゴリーのアイテムを紹介する動画をPLPに組み込んだ。彼らはこのバリエーションを、高級品に支出する可能性が高いと予測される顧客層に的を絞って展開した。
デフォルトのPLP（左）とバリエーションPLP（右）。そのバリエーションでは、指輪、ネックレス、ブレスレットなど、そのカテゴリーに属する高級品の動画が紹介されていた。これは、高級品に支出する可能性が高いと予測される顧客層をターゲットにしたものだった。注：ここに掲載されている画像は、説明のみを目的としたモックアップです。
PLP（ページ・ライツ・ページ）に高級ジュエリーの動画を掲載したところ、ページエンゲージメント率に最も大きな効果が現れ、全カテゴリーにおいて高級コレクションのクリック率が1%から47%に上昇しました。このキャンペーンは必ずしも平均注文額やコンバージョン率の大幅な向上には結びつかなかったものの、エンゲージメント率への好影響は、訪問者が自身の興味関心に合わせた厳選されたコンテンツに惹きつけられたことを示唆しており、チームはこの情報を今後のロードマップに反映させることにした。
予測される高級品消費層を対象とした複数のテストを実施した後、Signetチームは戦略を拡大し、異なるカテゴリーに進出することを決定した。チームはMastercardのモデルを分析し、持続可能な製品への支出履歴を持つ顧客は、環境に優しいジュエリーやジュエリー製造方法に関するターゲットを絞ったメッセージによく反応するのではないかと仮説を立てた。
チームはこの戦略を検証するため、婚約指輪のPLPページで人工ダイヤモンドを宣伝するキャンペーンを実施し、持続可能な製品への支出履歴を持つ予測可能な顧客層をターゲットにした。
デフォルトの婚約指輪PLP（左）と、持続可能な製品への支出履歴を持つ訪問者向けの婚約指輪PLP（右）。このバリエーションは、ラボグロウンダイヤモンドリングの環境に優しい側面を強調している。注：ここに掲載されている画像は、説明のみを目的としたモックアップです。
サステナビリティのヒーローをフィーチャーしたバリエーションは、+88.6%を含む主要指標にプラスの影響を与えました。コンバージョン率が147.2%向上訪問者一人当たりの収益が増加し、平均注文額（AOV）は18.2%増加した。サステナビリティを前面に出したページのクリック率も11.4%と高かった。
パーソナライゼーションで卓越した成功を収めるには、強力なデータと創造性の両方が必要です。Signetの成功は、Mastercardの予測支出分析の精度と、Signetのパーソナライゼーションおよび実験チームの独創性の両方によるものです。シグネットのチームは、ビジネス、業界、そして顧客特有の課題に関する知識を活用し、顧客の考え方や価値観について仮説を立てた。Mastercardの地理情報に基づく支出予測データを活用することで、チームはこれらの仮説に基づいて行動し、初めて訪れる匿名ユーザーに卓越した体験を提供することができました。これは、Signetのイノベーションへの取り組みと優れた顧客体験へのこだわりを改めて示すものです。