Share on facebook
Share on linkedin
Share on twitter
Share on facebook
Share on linkedin
Share on twitter

ホテルやチケット予約をしたままのユーザーを「購入完了」に促すには?

旅行業界はオンライン化が急速に進んだ一方でオンラインサイトのユーザーのカート放棄が課題となっています。人口知能(AI)を搭載したエンゲージメントプラットフォームを利用することで、企業が所有するさまざまなコミュニケーションチャンネルを通じてサイト離脱者を購入へと促し、コンバージョン率を改善することが可能です。

最近の調査(英語資料)によると、アジア太平洋におけるあらゆる旅行を予約したユーザーの92%が支払いの時点でサイトを離脱していたことがわかりました。中でも特に旅行代理店のサイト離脱率が95.5%で最も高く、次いで航空会社(91.6%)、ホテル(90.4%)、レンタカー会社(88.9%)となっています。

ユーザーが購入に至らずにサイトを離れるのにはいくつかの理由があります。価格を比較するためにサイトを閲覧した場合もあれば、ただ単に他のことに気をとられていただけかもしれません。または、ページの読み込みに時間がかかり過ぎることにイライラしたり、クレジットカードの高い手数料に不満を感じ決済をやめてしまうケースも考えられます。

企業のウェブサイトやアプリの操作性や画面デザインを改善することで、サイトの離脱率を減らすことができますが、多くの場合はFacebookやGoogle Adsなどの有料メディアチャンネルを活用してリマーケティングすることで顧客のエンゲーメントを維持することができます。このようなリマーケティングはカート放棄率を下げ、売り上げを伸ばす有効的な手段とも言えますが、高額であるほか、多くの会社は信頼性のあるリターゲティングテクノロジーや社内のインフラが完全に整っていないのが現実です。

AI、オウンドメディア、カート放棄

旅行会社でよくあるカート放棄の問題は、オウンドメディアと顧客データを最大限に利用することで、改善させることができます。一方で、現状では大量の顧客データから問題の解決につながるインサイトを見つけ出し、自社のチャネルを通じて迅速かつタイムリーにメッセージを配信することは簡単ではありません。こうした場合にAIを活用することで作業を簡略化することができます。

AppierのAIを搭載したカスタマーエンゲージメントプラットフォーム「アイコア」を使えば、自社のチャンネルを使用して、ウェブプッシュやアプリ通知など、パーソナライズされたメッセージをターゲットした顧客に最適なタイミングに最適なデバイスへの配信できます。

カート放棄の問題解決方法を4つ紹介します。

  •      カート放棄したユーザーの興味関心を把握する

AI の最も重要な機能の1つは、社内外から収集したデータを整理し、ユーザーの自社もしくは他社のチャンネルでの行動パターンを提示することです。ユーザーの興味があるトピックなどの情報はリマーケティングの際に活用できるので、他社のチャンネルでの行動を知ることは非常に重要です。

例えば、ある女性のユーザーが台北行きの航空券をカートにいれたとします。彼女はカートに入れた後、関連のメッセージを繰り返し受信したにもかかわらず予約を完了していません。AIを使って分析すると、彼女が他のサイトでも東京市内のホテルを検索していたことを把握することができます。この情報に基づき、東京に関連するホリデーオファーを彼女に勧めることができます。

  •      クロスデバイス機能を理解する

従来マーケターにとって、一人のユーザーが複数のデバイスが使用されていることを見極めるのは困難でした。AIなら複数のデバイスでの顧客行動を考慮した上で、完全なカスタマージャーニーを分析し、コーンバージョン率が高いほうのデバイスを予測することでより効果的なリマーケティングを推進します。

例えば、エラさんが水曜日にタブレットを使用して、上海にあるホテルをカートに入れたまま予約を完了しなかったとします。木曜日にリマインダーとして、彼女のコンバージョン率が高いデバイス、携帯へプッシュ通知を送信し、そのまま決済までつなげることが可能にます。AIがなければ、エラさんのコンバージョンデバイスを的確に見つけ出すことはかなり難しく、通知がタブレットへ送信され無効果になってしまいます。

  •      クリック1つで複数のチャンネルをリーチ

AI搭載のカスタマーエンゲージメントプラットフォームを使用することにより、アプリとwebプッシュ通知、 Eメール、SMS、メッセンジャーなど自社所有のチャンネルで、リマーケティングのキャンペーンメッセージを容易に配信できます。このプラットフォームは複数のプラットフォームやツールへの切り替えが不要なため迅速にカート放棄者へパーソナライズされたキャンペーンメッセージを送信することができます。

  •      バリエーションあるフォーマットでパーソナライズメッセージを送信する

ユーザーの関心に沿ったメッセージを作成した後は、カルーセル、GIF、動画などのクリエイティブを統合し、さらにユーザーに関連したコンテンツを作り上げます。これによりエンゲージメントの質を高めることができます。

消費者にとって幅広い選択肢がある現在、オンライン旅行会社のカート放棄はすぐに解決される課題ではありません。しかしAIを活用したカスタマーエンゲージメントプラットフォーム「アイコア」を使用すれば、カート放棄の比率を減らし、収益増につながる購入客に変換させるることができます。さらにAIによる分析を通じて顧客を理解できます。

Appierアイコアに関する詳しい情報と、旅行業界のパーソナライズされたマーケティングの事例はこちらに掲載しています。

WE CAN HELP

Letus know how we can help improve your marketing strategy

YOU MIGHT ALSO LIKE

app push

プッシュ通知でアプリエンゲージメントを最大化(業界別事例)

数多くのアプリがダウンロードされたとしても、実際にアプリが使用されなければ意味がありません。プッシュ通知を上手に活用すれば、アプリでのユーザーエンゲージメントを向上させ、ユーザーのライフスタイルに入り込んだブランドへと成長することが期待できます。 アプリエンゲージメントの現状 近年では、モバイルアプリの需要が爆発的に高まっており、消費者のアプリの支出額は世界で1,200億米ドルに達しており、2016年度と比較して2.1倍にとなっています(英語資料)。消費者は企業を好むようにアプリを好みます。アプリはスマホ上で簡単に利用できるため、彼らのニーズを満たすのに最適なツールであり、企業ははいつでもどこでも消費者の目に留まるように努力しています。消費者にアプリを継続して使用してもらうには、アプリエンゲージメント戦略が不可欠です。その施策の一つである「プッシュ通知」は、消費者がアプリ上で何らかのアクションしたのち、閲覧したサービスや商品を思い出してもらえる有効な方法です。 パーソナライズされたプッシュ通知 プッシュ通知はキャンペーンを成功させることも失敗させることもできます。パーソナライズされた、タイムリーなプッシュ通知を効果的に行えば、企業やブランドに対する顧客エンゲージメントを高めることが可能です。逆に、使い方を間違えれば、顧客はブランドに対して一瞬で興味を無くし、離脱や解約につながるため、企業の収益が失われる原因になります。 すべての顧客に一般的な通知を送信するのではなく、受信者にとって内容が適切であることが重要です。それを実現するには、人工知能 (AI) を活用して顧客の習慣、属性、ニーズ、スケジュールに関する実践的な顧客インサイトを得る必要があります。 AIは、自社のブランドに対する顧客のやり取りや行動を分析するだけではなく、より幅広い自社サイト以外のウェブサイト上での顧客の消費者行動も分析することで、顧客インサイト情報を収集します。例えば、顧客がサンダルを見るために自社のウェブサイトにアクセスし、また外部のウェブサイトでも同じくサンダルのページを見ている場合、ブーツに関するプロモーションキャンペーンの広告を送信しても意味がありません。 一方、外部のウェブサイトでスニーカーを閲覧し、自社のサイトではその行動がなかった場合はなにをすればいいでしょうか?この場合、この消費者は見落としているかもしれません。自社サイトのスニーカーページを紹介するプッシュ通知を送信することで顧客の注目を引く可能性があるかもしれません。 また、スマホ、タブレット、ノートパソコンからのウェブサイトへのアクセスが同一ユーザーであることがわかれば、顧客ビューを作成することもできます。例えば、ユーザーがタブレットで買い物かごに商品を追加したが、購入を完了させなかったとします。ユーザーが午前中にスマホを使用している間に、決済を後押しする通知の配信やインセンティブを提供することで、購入を促すことができます。 このようにして、ユーザーがつい開いてしまうような、適切なタイミングを狙った、彼らの興味や行動と関連性のあるプッシュ通知送信することも可能です。 実践してみる プッシュ通知の活用で、ユーザーを企業やブランドのファンにすることも可能です。離脱顧客数を増やすことなく、コンバージョン率の向上を実現します。ここでは、業界別に適したプッシュ通知の例をいくつかご紹介します。 Eコマース ・天候によってマーケティング戦略を変える 太陽が降り注ぐ場所にいるユーザーには、サングラス、帽子、日焼けローショなどを宣伝するプッシュ通知を配信し、大雨が予想される場合は、お勧めの傘を宣伝するなど、顧客ニーズを先回りしたマーケティングが有効です。 ・値下げ 単に商品の販売を促進する代わりに、ユーザーが実際にクリックしたことがある商品、あるいはカートに追加したままの商品の価額が下がった瞬間にユーザーにメッセージを配信します。 ・休眠ユーザーを再度エンゲージする 顧客との関係を維持するのに苦労している場合、休眠ユーザーを復帰させるためアプリプッシュ通知を使用してリエンゲージさせることができます。アプリをインストールした直後にアプリの利用をやめてしまった場合、「初回購入で10%OFF」のプロモーションキャンペーンを実施したり、数回購入をした後に長い間利用を停止したユーザーの場合には、新商品、セール商品の宣伝で、商品を思い出させたり、引き戻すために特別クーポンを提供することができます。 金融サービス ・アップセルを実施 顧客の信用履歴と最近のニーズに基づいて、推奨ローンをプッシュ通知で伝えることができます。 ・口座残高が低くなったことをお知らせ

VIEW >

ディープラーニングで、高LTVのアプリユーザーを獲得

アプリのダウンロード数は増加し続ける一方、アプリからの離脱(英語資料)や、悪質ボットによる偽アトリビューション等のフラウド行為は、ROIを下げ、企業の成長を妨げているのが現状です。 そのためアプリのインストール数は、もはやマーケターが重視する利益率の指標とは言えません。一方で顧客のアプリ内課金や顧客生涯価値 (LTV) を重視する傾向が高くなっています。 App Annieの調査によると、世界のモバイルアプリのダウンロード数は2022年までには2,580億件になると予測されており、アプリ内課金は 約1,570億米ドルに達すると予測されています。(英語資料) アプリマーケターは、ユーザーがアプリをインストールして起動した瞬間から、プッシュ通知の受信同意、サブスクリプションの開始や購入などユーザーのアプリ内の行動を増やすようエンゲージメントを図ること、LTVの鍵であるリテンションの機会を向上させることが重要です。(英語資料) 55%のマーケターによると、業務遂行において最大な課題は、ユーザーエンゲージメントとリテンションがであることが分かっています。(英語資料) さらに複雑なことに、不正アプリインストールやアプリ内の不正行為が2018年に劇的に上昇しており(英語資料)アプリマーケターは約190億米ドルもの代償を払っています。(英語資料) 人工知能 (AI)は、価値のあるアプリユーザーの行動パターンや特性を把握し、新規を獲得するだけではなく、ユーザーとの関係性を維持するための戦略の策定にも役立ちます。また顧客のロイヤルティーを改善できるほか、不正な偽ユーザーを省くことができます。 ディープラーニングでキャンペーン改善 機械学習の1分野であるディープラーニングは、マーケターが価値のあるユーザーを見出し、そのユーザーの購入パターンを把握するための「武器」の一つです。ディープラーニングの進化は 人間の知能の機能と同様の考え方で作られていますが、コンピュータの能力、処理力のスピードに依存します。 人間によるデータ分析は個人の能力や経験に依存するので、10年の経験を有するマーケティングアナリストは、新卒者よりもオーディエンスのデータを迅速に深く理解できます。経験があるマーケターはすぐに有益なパターンと重視すべき異常行動と無視していい行動がわかります。 例えば、経験のあるマーケターであれば、18歳から25歳の男性のオーディエンスセグメントが、アプリを使って洋服を購入する可能性が最も高いのは午後であることに気づくことができます。このマーケターはその情報を活用し、そのアパレルの販促キャンペーンで当該セグメントにターゲティングを行うでしょう。 機械学習は、このアプローチをリアルタイムに、より大規模に、そして多次元での予測できます。 AIがある程度の作業を代替できるとしても完全に人間の手作業が不要になるということではありません。この技術を活用するにあたって、データの選定から入力までは人間でする必要があり、それは決して単純な作業ではありません。 AIを導入することで、18歳から25歳までの男性という情報だけではなく、そのセグメントのなかでもアルバイトをしている顧客が購入する可能性が高く、最も収益に繋がる購入者は購入前に商品を少なくとも2回オンライン上で閲覧したなど、他の情報が明確になります。 ディープラーニングは、AIが様々な内容の大量のデータを処理し、人間では思いつかない購入パターンも含め、精度の高い予測をします。例えば、その日の天気によって、どのスタイルの購入数が増えるか、朝の株式の変動は午後の消費パターンにどう影響するか、アパレルと並行で促進できるできる商品はどれか等を考慮した分析ができます。 例えば、Appier独自の方法でキャンペーンのパフォーマンスを改善するためにマーケティングファネルの一番最後のステージで最適化を行うことができます。このAIツールは、これまでに実施した類似キャンペーンのデータを活用し、その結果に基づいて予測をします。 これはオーディエンスについて深い理解や高LTVになりそうな顧客を特定するだけでなく、実施したキャンペーンが目標とするコンバージョンを達成できるかどうかも予測します。 ディープラーニングを活用したAppierの予測は、人間による予測よりも17%精度が高く、入札のトラフックを検討する際に欠かせないツールとなっています。 そして大きなメリットの一つは、ユーザー獲得キャンペーン時に過去のデータとLTVの高い顧客に関する総合的なデータに基づいて、価値のあるオーディエンスと類似した潜在顧客を発見できることです。また市場のダイナミックな変化を予測し、手遅れになる前にその変化に対応するのにも有効です。

VIEW >
イメージ画像 - AIが企業の焦点に

AIが企業の焦点に

人工知能(以下AI)は、かつては不可能と思われていた多くの場面で確固たる役割を果たすようになりました。AIは、私たちの日常生活のさまざまな場面で広く活用されており、人々の興味や期待は高まるばかりです。期待の高まりは消費者のみならず企業にも波及し、企業はビジネスの課題をAIによって解決する方法を模索し始めています。 消費者向けのAIアプリケーションのほとんどは生活の利便性を高めるために設計されており、魅力的なものが多数あります。Siri、Alexa、Google Now、Cortanaなどのアプリケーションや機器は、天気のチェックや、オフィスまでの最適なルートや希望通りのレストランの発見など、私たちの日々の生活を楽にしてくれるものばかりです。一方、世界中の多くの街で、自動運転車、タクシー、バスにAIを導入するための試行錯誤が繰り返されています。特に都市部では、AIによる交通手段が確立されれば、人々はより安全に、よりストレスなく移動できるようになるでしょう。 消費者がAIアプリケーションを生活に役立つものとして認識しているのと同様に、企業もAIを重要なツールとして認識し始めています。特に大量のデータを瞬時に、かつ正確に処理、分析する必要がある業務ではその評価が高まっています。例えば、オンラインのお客さまに対する最適なプロモーションの決定からサイバー脅威の特定まで、AIは企業の課題解決を支援しています。 企業向けAI導入の可能性 過去に多くの企業がAIを積極的に導入してこなかった理由として、高いコストや専門知識の欠如といった要因があったかもしれません。しかし、ムーアの法則によってコンピュータの処理能力やストレージ容量が加速し続けているように、その傾向は変わりつつあります。 金融サービス会社であるCowen and Company 社の調査によると、IT業界の大手企業の81%がAIに投資している、またはAIへの投資を検討していることが明らかになりました。同社の2017年の調査では、デジタルマーケティングおよびマーケティングの自動化、セールス・フォース・オートメーション(販売管理の自動化)、そしてデータ分析の3つの分野において最もAIが活用されていると分析しています。またGartnerは、2021年までに、サービスプロバイダーが採用する新しい企業アプリケーションの40%がAI技術を含むようになると予測しています。 なぜAIなのか? 学習能力は、AIを飛躍させる大きな要因になっています。1997年にIBMが開発したAIである「ディープ・ブルー」がガルリ・カスパロフ(Garry Kasparov)氏にチェスで勝利したのは驚異的なことでした。しかし、これはボード上で可能な動きすべてを人間よりも高速に計算するという、ある意味演算能力のみに依存するものでした。現在のAIは、リアルタイムでボード上の動きを分析して学習し、順応します。つまり、演算能力がこれまで以上に高いだけでなく、AIは人間の熟練したプレーヤーですら予測不可能な動きをするという、より驚異的な能力も持ち合わせているということです。それは、昨年AlphaGoがイ・セドル(Lee Seedol)氏に囲碁の対局で勝利したことで見事に実証され、数十年は実現しないという多くの専門家の予想をくつがえす偉業でした。 この学習能力と関連しているのが予測です。一連のデータと識別パターンを分析すると、AIは次に起こることを予測できるようになります。例えば一定期間顧客の購買行動をAIに分析させると、この顧客が次に購入するものを正確に予測することもできるようになります。 AIはどこへ向かうのか? AIによって次に何が起こるのか、それを確実に言い当てることは困難です。AIの可能性に懐疑的な人がいる一方でAIがもたらす恩恵に期待を膨らませている人もいます。いずれにしてもAIが今後、私たちの生活やビジネスに継続的な変革をもたらすということに疑問の余地はほとんどないでしょう。 編集部より:この記事はAppierのニュースレター第一号です。Appier編集部は、ニュースセンターにAI業界のインサイトに関する情報を掲載していきます。ニュースセンター内の情報を転載もしくはソーシャルメディアに掲載などされる場合には、press@appier.com までご連絡ください。

VIEW >