超精度AIパーソナライズ
によるサイトCVR改善

WEBページに訪問したすべてのユーザを超精度AIが
セグメント化し、各セグメントに最適なWEBページの
配信を行うことでCVRの最大化を実現します。

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マーケティング領域AI開発の
専門組織によって
実現される超精度AI
パーソナライズツール

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WEBサイトにおける
「パーソナライズ」とは?

WEBページに訪問したユーザーの属性を判別し、それに応じてWEBページを出し分ける手法です。
これにより、同一ページを全てのユーザーに表示し続けるより高いCVRを出すことが可能となります。

各ユーザーの属性に合わせたWEBページ

  • フリーランス
    就業希望層

    フリーランス就業希望層
  • 正社員
    就職希望層

    正社員就職希望層
  • 起業家
    希望層

    起業家希望層
  • リモート
    就業希望層

    リモート就業希望層

超精度AIパーソナライズの
仕組み

  1. 01

    サイト訪問者を自動で分類し
    セグメント化

    サイト訪問者を自動で分類しセグメント化
    外部サイトの行動ログデータからユーザーの特性・傾向を特定し、そこから興味関心を類推し、サイト訪問者を分類。セグメント化します。
  2. 02

    セグメントごとに有効な
    訴求メッセージ候補を自動提案

    セグメントごとに有効な訴求メッセージ候補を自動提案

    01で分類したサイト訪問者の分類ごとにあわせ、プロのコピーライターの特徴を学習したAIが、訴求メッセージの候補案を自動生成し、提供します。

    また、自社サイトや競合サイト、業界キーワードなどを設定すると、AIがそれらのサイトを読み込み、学習データを生成。それらからお客様ごとにオリジナルのメッセージ案を生成し、提供します。

  3. 03

    セグメントごとにWEBサイト
    メッセージを出し分け

    セグメントごとにWEBサイトメッセージを出し分け

    01で分類したサイト訪問者の分類ごとに、自社サイト内のメッセージ表示を切り替えることが可能です。

    なお、Cookieではなくフィンガープリント技術でサイト訪問者を分類しているため、Cookie規制問題もクリアできます。

01・02・03の各機能は、
それぞれ単体でもご利用頂けます。

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事例 AIパーソナライズ配信で
サイトCVRが53

スマートフォンで、携帯電話で、パソコンでいつでもどこからでも出品・落札ができるオークションサイトです。ファッションアイテムを中心に、プレミアムアイテム、趣味の品など常時幅広くラインナップされています。

サイトファーストビューを
AIパーソナライズにより出し分け

今回実施したのはサイトのファーストビューのメッセージを出し分けである。
ファーストビューに使っていた「出品・入札し放題!!」というメッセージを、サイト来訪者ごとにAIパーソナライズ配信することによりCVRの改善が実現した。

  1. 01. サイト訪問者を自動で分類しセグメント化

    01. サイト訪問者を自動で分類しセグメント化

    ユーザーの興味関心を類推・分類したところ、サイト訪問者のモチベーションは下記4種類が大きいことが分かった。

    • A.高級品関心層
    • B.カルチャー関心層
    • C.ゲーム関心層
    • D.フリマ関心層

    これら4つの層を自動でセグメント化した。

  2. 02. セグメントごとに有効と類推される訴求メッセージ候補を自動提案

    02. セグメントごとに有効と類推される訴求メッセージ候補を自動提案

    AIが学習データを生成したところ、各セグメントごとに有効であると類推される訴求メッセージ候補を約100個自動生成した。その中から下記4つを実際に採用し、配信テストを行った。

    • a.思い立ったら、出品・入札
    • b.モバオク!で出品・入札に差を付けろ。
    • c.出品も入札も満足。
    • d.さあ、モバオク!をはじめよう。
  3. 03. セグメントごとにファーストビューのメッセージを出し分け

    各セグメントにAIが生成した訴求メッセージを反映したファーストビューをABテストし、勝ちパターンを導き出した結果、元と比較し、CVRが1.53倍まで上昇した。

    03. セグメントごとにファーストビューのメッセージを出し分け
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自社サイト内の行動データをかけあわせる Sail連携オプションで
さらに精度向上!

「SaiL」を用いることにより、サイトへの再訪ユーザーだけでなく初回来訪も含めた全ユーザーを、これまでの閲覧履歴や
行動データに基づき興味関心や検討深度に応じた複数のセグメントに自動分類し、分類したセグメントごとにLPを
出し分けることが可能です。これにより、コンバージョン率のさらなる改善を図ることができます。

「SaiL」と「Microscope」
連携イメージ

「SaiL」と「Microscope」連携イメージ
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サイト改善におけるよくある疑問

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