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 アパレルのニューヨーカーは通販サイト「NYオンライン」で独自の商品推奨を始めた。注文明細書に「おすすめアイテム」を印刷し、再注文率を従来の25%から46%へと大幅に高めた。[前編]で説明したように「複雑ネットワーク理論」で推奨精度を上げたのに加え、物流センターのプリンターで顧客ごとの明細書を印刷できる仕組みも整えた。

 ニューヨーカーの新システムのもう一つのポイントは、「お買い上げ明細書」を印刷する際に、顧客へのおすすめアイテムを併せて印刷できるようにしたことだ。ニューヨーカーの配送センターでデータを集約して印刷し、配送する荷物に同封する(図1)。

図1●システムの構成
図1●システムの構成
Webの閲覧履歴や購買履歴から好みに合った商品を推奨
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商品受け取り時に次回購買促す

 実は、ニューヨーカーは以前からWebサイト上では、[前編]で説明したデクワスエンジンを使っておすすめアイテムを表示する仕組みを運用していた。だが、購入検討段階でおすすめアイテムを表示しても、購買行動に直結しにくかった。

 販売統括本部e推進部の酒井英部長は「商品を手にしたときが最も感情が高ぶっている。この時に適切な商品を提案できるようにしたかった」と説明する。従来は商品カタログや、次回使える割引クーポンを同封するなどいくつかの方法を試したが、効果は限定的だったという。それに比べて、緻密な計算に基づいた「おすすめアイテム」で再注文を促す効果は大きかった。