今日の顧客は、自分の特定のニーズや好みに応えるパーソナライズされた体験を期待しています。そのような体験を提供するために、企業は推奨システムを活用して、適切なオファーでコンテキストに基づいたキャンペーンを推進する必要があります。
おすすめとは何ですか？
レコメンデーションエンジンは、顧客の製品発見プロセスを容易にする強力なパーソナライゼーションツールです。プラットフォームやマーケティングキャンペーンでのユーザーエンゲージメントやコンバージョン率の向上に役立ちます。
推奨を使用して、過去の行動やブランドとのやり取りに基づいて、ユーザーが興味を持ちそうな製品、コンテンツ、その他のアイテムを提案できます。
MoEngageの「Recommendations」エンジンは、すべてのユーザーに同じアイテムをプロモーションすることから、類似ユーザーの行動やアイテムの類似性に基づいて個々の好みに合わせた未探索の関連アイテムを特定することまで、多様な体験を提供できます。
おすすめを利用する利点
推奨事項を使用することで、ビジネスに以下のようなさまざまな利点をもたらすことができます:
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顧客エンゲージメントの向上
: 推奨事項は、顧客の興味に関連するパーソナライズされた提案を提供することで、ブランドへのエンゲージメントを維持します。
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より高いコンバージョン率
: 関連する推奨事項は、顧客が購入する可能性を高め、ビジネスのコンバージョン率と収益を向上させます。
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顧客体験の向上
：パーソナライズされた推薦を提供することで、企業は顧客により特化した体験を提供し、顧客が大切にされ理解されていると感じさせることができます。
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解約率の低下
: 適切なタイミングで適切な商品を提供することで、企業は顧客の解約率を低下させ、顧客を製品やサービスに引き付け、興味を持たせ続けることができます。
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クロスセルとアップセルの強化
: コンテキストに基づく推奨は、企業が製品やサービスをクロスセルおよびアップセルするのを助け、収益と利益率を向上させます。
- 顧客ロイヤルティの向上 : パーソナライズされたおすすめを提供することで、顧客との関係を強化し、ブランドへのロイヤルティを高めることができます。
業界全体の推奨事項
レコメンデーションは、Eコマース、メディア、旅行など、さまざまな業界やシナリオで使用できます。以下にいくつかの例を示します。
| 産業 | 例の使用ケース |
|---|---|
| 小売 | 顧客の購入履歴や商品の特性に基づいて、補完的または関連する製品をお勧めします。 |
| 小売 | 購入した製品にアクセサリー、アドオン、またはアップグレードを提案します。 |
| 小売 | ユーザーに放置されたカートやウィッシュリストのアイテムについて通知します。 |
| 小売 | ユーザーの過去のアイテムのインタラクションパターンに基づいて、最も関連性の高い製品のおすすめをパーソナライズします。 |
| 銀行と金融 | 顧客のプロフィールに基づいて、ローン、保険商品、または投資などの金融商品をお勧めします。 |
| 銀行と金融 | ユーザーに関連するクレジットカードのクーポンなど、サードパーティのオファーをお勧めします。 |
| 銀行と金融 | 顧客の過去の投資または興味に基づいて、他の類似の暗号通貨を推薦します。 |
| クラシファイドと不動産 | 求職者のスキル、経験、または興味に基づいて求人情報をお勧めします。 |
| クラシファイドと不動産 | ユーザーの位置から一定の範囲内にあるリスティングをおすすめします。 |
| 教育技術 | 学生のキャリア目標や興味に基づいて、オンラインコース、認定資格、またはトレーニングプログラムをお勧めします。 |
| エンターテインメントとメディア | 似たようなユーザーの視聴履歴、好み、または過去のエンゲージメントに基づいて、映画、ショー、ドキュメンタリー、記事、またはビデオをお勧めします。 |
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ニュースと記事 |
読者の興味や以前のエンゲージメントに基づいたパーソナライズされたニュースや記事を提供します。 |
| 旅行 | 旅行者の好みや過去の旅行に基づいて、休暇パッケージや目的地をお勧めします。 |
| ゲーム | プレイヤーが以前にプレイしたゲームのジャンルやタイトルに基づいて、新しいゲームを提案してください。 |
さまざまな種類の推奨事項を理解することは、適切な配信ポイントで顧客に関連性のある体験を提供するために重要です。