顧客の「今欲しい」を
瞬時に捉える
「プレディクティブパーソナライゼーション」で
顧客の心を動かす購買体験を
顧客の「今欲しい」を
アパレル業界の「勝ち筋」
顧客の「今欲しい」を
リアルタイムで掴む
アパレル業界は、トレンドの移り変わりが速く、
顧客の購買意欲は瞬時に変動します。
単なる過去のデータに基づくパーソナライゼーションでは、
顧客の「今」の感情や、急な購買衝動に対応しきれず、
大きな機会損失に繋がっています。
この「今」を逃さないことが、
成長を決定づける要素になります。
顧客を「もっと深く」知る
リアルタイムな顧客行動から
「今」のニーズを把握した、
パーソナルな提案により、
購買率が平均20%向上しています。
トレンドに「素早く」対応する
顧客の「買いたい」やトレンドを
瞬時に捉え、販売機会を最大化。
リアルタイムの在庫表示は
約60%のユーザーが求める機能です。
顧客と「長く」つながる
リアルタイムで顧客ニーズに
寄り添うことでLTVを最大化。
F2転換率が19%から27%へ改善した
事例もあります。
データとAIが導く
アパレル業界の新たな
パーソナライゼーション
b→dashは、過去のデータだけでなく、
顧客の「今」の行動や感情を瞬時に読み解き、
単なる商品の羅列ではない、
ブランドと顧客の間に生まれる深い共感と、
購買へ直結する体験を創造します。
従来の
パーソナライゼーション
過去の購買履歴中心で、顧客の「今」の行動や感情に即した提案が困難でした。そのため、限定的なアプローチが多く、販売機会の損失に繋がっていました。
- 過去の購買履歴に基づく静的なレコメンド
- 単一チャネルでの限定的なコミュニケーション
- 在庫状況との連携が不十分
- 顧客の「今」を捉えられない
b→dashのプレディクティブ
パーソナライゼーション
顧客のリアルタイムな行動とデータをAIが瞬時に分析。業界特化の「プレディクティブパーソナライゼーション」で購買へ直結させます。
- 現在の行動に基づく動的なレコメンド
- 最適なチャネル（メール、LINE、Push通知...）に応じたコミュニケーション
- リアルタイム在庫連動による効率的な販売促進
- AIによる予測と、最適なアクションの実行
アパレル業界の
売上を加速させる
b→dashの機能
b→dashは、アパレル業界特有の課題を解決し、
顧客の購買意欲を最大化します。
顧客の「今」に響く
リアルタイムレコメンド
AIがレコメンドアルゴリズムを自動で高度にチューニングし、顧客のブラウザ行動や購買履歴、さらには画像/テキスト解析から商品の特徴まで深く理解。
シーズンやトレンド変動にも強く対応した高精度な提案を瞬時に行い、顧客の「今欲しい」気持ちを逃さず購買へと確実に繋げます。
AIが実現する
クロスチャネル最適化
メール、LINE、Push通知など、顧客ごとに最適なチャネルをAIが自動で判別し、パーソナライズされたメッセージをリアルタイムで配信。
顧客の反応に合わせて、最も効果的なタイミングとチャネルをAIが継続的に学習/改善することで、一人ひとりに最適なコミュニケーションを深化させます。
機会損失を最小化する
在庫最適化ソリューション
カート投入やお気に入り登録商品が品切れの際も、入荷予定や再入荷通知を自動配信。
顧客の「買いたい」という熱が冷める前に確実にアプローチし、機会損失を限りなくゼロに近づけます。
その他、b→dashでこんなことも
実現できます
顧客行動に基づく
コーディネート提案
購入商品やカート/閲覧履歴に基づいた最適なコーディネートを提案/配信することで、購買意欲を高めます。
ECサイト表示速度の最適化
ページ読み込み速度の最適化により、離脱率を低減し、コンバージョン率を向上させる支援を行います。
行動に応じた
自動フォローアップ
カート放棄や閲覧後離脱など、顧客行動に応じた最適な追客シナリオを自動実行します。
複数ブランドの
統合マーケティング支援
各ブランドの強みを活かしつつ、グループ全体の売上を最大化する戦略的なマーケティングを支援します。
b→dash導入で得られる効果
LTVの向上
顧客の潜在ニーズを
先回りして提案することで、
購入率とLTVが向上します。
顧客エンゲージメント強化
顧客体験の向上により、
リピート率とブランドロイヤルティが
高まります。
在庫連動による売上の最大化
在庫と顧客行動の連動により、
品切れの機会損失を抑え、
売上最大化と高収益化を実現します。
導入事例
導入企業様の実績に基づく、
具体的な効果をご紹介します。
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株式会社 ナノ・ユニバース
クロスユース率150％増と、
工数削減を実現したb→dash活用法
課題
元々利用していたツールでは、お客様のセグメントを細かく切ることがそもそも難しく、さらにそれを施策に繋げることも機能的に不可能という状況だった。
背景
様々な機能が All in oneなため、複数のチャネル分岐を一つのシナリオ作成画面でできる。また、サポート体制がしっかりしており、要望を踏まえて要件定義やデータ構築をしていただけたことも決め手だった。
成果
分析にかかっていた工数が1/3になり、施策の本数はこれまでの約2倍に。工数を削減しながら店舗とECを横断した施策を実施し、クロスユース率150%増を実現した。
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株式会社 ドーム
外資系ツールのリプレイスで実現した
データドリブンマーケティングの
裏側を大公開！
課題
MA/BIを別々のツールで導入していたため、操作感の違いにより上手く使いこなせておらず、かつデータの準備に非常に工数がかかっていた。
背景
施策を行うためのメール/web接客/レコメンド機能や、分析を行うためのBI機能はもちろん、データ準備に必須であるCDP機能も搭載しており、かつプログラミングスキルは一切不要。YappliともAPIでデータ連携が可能な点も魅力だった。
成果
マーケターが自分たちだけでデータの準備/分析/活用が出来るように。Yappliアプリ/メール/レコメンドを用いながら、クロスチャネルで施策を実施し、お客様一人ひとりに沿ったコミュニケーションを実現した。
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株式会社 DRESS DESIGN WORKS
b→dash導入後たった3ヶ月で
合計100個のMA/web接客/
LINE施策を実現！
課題
メルマガのみでしか個別の接客ができておらず、十分な成果につなげられていない状態で、アプローチの少なさに課題を感じていた。
背景
MAやweb接客、LINEなど複数チャネルでの施策を実行できるため、従来のアプローチにとどまらず、対応範囲を拡張できる。複数ブランドにおける各サイトでの複数施策の実行や施策の一括管理ができる点が魅力だった。
成果
サポートが充実しているため、導入後たった3ヶ月でリピート率を向上させるための100の施策を実施。これにより、工数を削減しながらも月間30万円以上の成果創出を実現。
データマーケティングを
もっとスマートに。
