“ローソンフレッシュの挑戦は、これからも続いていきます。そして、その挑戦を支えるのが、シーセンスのソリューションなのです”


株式会社ローソン 事業統括本部 デジタルプラットフォーム部

シニアマネジャー 山口保幸氏

 

パーソナライズされたレコメンドでクリック率5倍を達成 シーセンスで運用効率向上と商品露出数の大幅増を実現した「ローソンフレッシュ」

パーソナライズされたレコメンドで商品露出数約30倍、クリック率約5倍を達成した事例のご紹介

Overview

日本全国に約1万2,000の店舗を構えるコンビニエンスストア「ローソン」は、2014年7月からネットスーパーサービス「ローソンフレッシュ」を開始しました。生鮮食品や日用品はもちろん、こだわりの商品や、産地直送品や地域/期間限定品など、約1万3,000点の商品を取り扱っています。週一回の定期購入宅配サービスも首都圏で展開し、購入した商品は1つのカートで最短翌日午前中に届けられるため、仕事と家庭を持つ女性を中心に高い支持を得ています。

Challenges

シーセンス導入でレコメンドによる商品露出数約30倍/クリック数5倍を達成

現在、堅調に会員数を伸ばしているローソンフレッシュですが、スタート時、ある課題を抱えていました。それは、異なるベンダーのサービスを利用していたため、サービス間の連携ができていなかったのです。

例えば、会員ステイタスごとにセグメントしたオススメ商品や広告を配信しようとしても、レコメンド機能と検索エンジンが異なるサービスだったため、作業に手間がかかり、非効率な運用を強いられていました。1つの施策を講じるために、複数の問い合わせ窓口に連絡しなければならず、もちろんデータの連携もできませんでした。

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当時利用していたサービスは、多機能ではあるのですが、使いこなすには社内で専任の担当者を配置する必要があったのです。 また、いざ利用してみると機能的な制約が多く、「やりたいことの半分もできなかった」状況でした。

ローソンフレッシュが目指したのは、検索精度向上とパーソナライズされたレコメンド商品/広告の配信、そしてコンテンツ生成の自動化でした。さらに運用の負担軽減を考え、これらすべてを1つのソリューションで実現する方法を検討しました。そして、その“解”となったのが、シーセンスソリューションです。シーセンスの全ソリューションを導入した結果、「検索・レコメンド・広告が1つの管理画面で管理できるようになったこと」「問い合わせ窓口が一本化されたこと」で、運営側の負担を大幅に削減することを実現しました。

シーセンスの導入で、ローソンフレッシュが最初に着手したのは、カテゴリ別売上ランキングの自動化と、商品検索機能の入れ替えで した。サイトに訪問するユーザーの半数以上は“一見さん”です。初めてのお客様にローソンフレッシュのサービスを理解して頂くためには、『どんな品揃えで、何が売れているのか』をお見せするのが効果的という考えのもと、カテゴリごとの売上げランキングやオススメ商品欄の充実、お客様の評価が高かった商品のランキングを“自動で”効率的に見せる必要がありました。

また、生鮮食料品や日用品を扱う特性上、使いやすい検索エンジンは不可欠です。さらに、商品の露出数を増やし、コンバージョンにつなげたいという思いもありました。そこで実施したのが、商品検索運用の見直しです。同義語、サジェストワードを登録し、さらに商品情報以外の「テーマワード」も登録して、重要度を再調整しました。例えば、通常の検索エンジンで「牛乳」というキーワードを入れると、サイト内で販売している牛乳の商品銘柄が表示されます。これに対しローソンフレッシュは、「牛乳」のキーワードには併売が期待できる商品、例えば「ヨーグルト」をレコメンドとして表示させるようにしました。

実は、サイトに訪れるユーザーの半数以上はスマートフォン経由で、「レコメンド」や「ランキング」に表示された商品を購入するケースが多いのです。そのため、「どの商品を、どのタイミングでレコメンドするか」は、購買率を大きく左右するのです。

商品検索運用を見直し、ランキングの自動化とレコメンド枠を拡充したことで、レコメンドによる商品露出数は、以前の30倍へと飛躍的に向上しました。また、閲覧履歴や購買履歴データを分析し、さらにカート内の商品の合計金額をリアルタイムで計算してパッケージセルを提案するといった施策で、既存ユーザーの利用促進を実現しました。実際、商品検索利用はシーセンス導入前と比較して約2倍増、レコメンドによるクリック数は、導入前と比較して約5倍増を達成しています。

買い忘れ商品を先回りして提案できる/プラットフォームを構築する

現在、ローソンフレッシュが取り組んでいるのは、会員ステイタス別の広告配信によるロイヤルカスタマーへの引き上げ施策です。具体的には、会員未登録のユーザーにお買い得な「お試しセット」の広告を表示し、購入者には次のステップとして卵の無料券バナーを表示させます。このフローをシーセンスで自動化したところ、全体コンバージョン率は導入前の150%増、定期購入会員化率も従来手法と比較して約2倍に向上しています。

今後は「お試しセット」のバリエーションを増やし、その施策を強化していく方針だといいます。そのためには、「ターゲティングの粒度」や「レコメンドの頻度」、さらには「広告配信のタイミング」を考慮し、ユーザーごとに最適なコンテンツを提供する必要があります。例えば、顧客ステイタスごとにランキングを取ると、会員未登録・非定期会員・定期会員では、それぞれランキングが異なります。こうしたデ ータと顧客属性を掛け合わせれば、ユーザーの嗜好性を把握でき、クロスセルやアップセルにつなげることもできるのです。

他にもシーセンスを活用すると、例えば『ワインカテゴリをよく検索するユーザーには、 グループの成城石井で扱っている生ハムやオリーブをレコメンドする』こともできます。今後は、そういった商品提案をしていくために、データから得たインサイトで、効果的なレコメンドや広告配信のシナリオの作成に取り組んでいます。

さらに今後、ローソンフレッシュで考えているのは、「朝食」や「ホームパーティー」など、シチュエーション別に、トータルで商品を提 案するアプローチです。ローソンフレッシュでは、食材の下処理を済ませた手料理キット「キッチント」を展開しています。こうした商品は、カタログ的に表示しても、その良さは伝わりません。「キッチントを『下処理した野菜パック」と紹介しても、ユーザーの心に響かないでしょう。しかし、『忙しい朝の時短料理食材』として、ライフスタイル提案の中でレコメンドできれば、ワーキングママに響く可能性が高い。Cxense DMPを活用すれば、購買履歴/閲覧履歴などのデータからユーザー・セグメントを作成できます。こうした商品がどのセグメントに受け入れられるのか。試行錯誤しながら、顧客ごとのレコメンド精度を上げていきたい」そういった考えに基づいて、将来像を描いています。

シーセンスを導入したことで、ユーザーに関する洞察を得られる“土壌”は用意できました。今後は、さまざまなデータを連携させ、よりターゲティングされたコンテンツを配信していく計画です。

「お客様が100人いれば、100とおりのニーズがあります。ローソンフレッシュではお客様が欲しい商品だけでなく、買い忘れていた商品や、今後必要になる商品までを先回りして提案できるようなサイトを目指します」(山口氏)。

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