Criteo Customer Acquisitionを導入し、他社のプロスペクティングソリューションを使用した場合と比べて受注4倍増を達成したNew Look

英国のファッション小売業界におけるリーディングカンパニー「New Look」は、サイトへのトラフィックを高めて収益の増加を図るために、より幅広いオーディエンスへのリーチ とエンゲージメントの構築をサポートしてくれるパートナーを探していました。同社の目標は、購入の可能性が高い見込み客を自社サイトに呼び込むこと、そして彼らの顧客化を促進することでした。

New Lookは2012年にCriteoとのパートナーシップを締結して以来、マーケティングの下位ファ ネルでアクティブユーザーを対象としたターゲティング戦略を実施し、成功を収めてきました。その後、自社製品を購入する見込みが高いユーザーを発掘して、彼らをターゲティング・顧客化したいと考えた同社は、Criteo Customer Acquisitionを活用したフルファネル アプローチへの移行を決断しました。

Criteoは月間12億人を超えるアクティブユーザーを擁するオープンな「コマース マーケティングエコシステム」を活用して、New Lookが新規顧客や休眠中の顧客を特定・ターゲティングし、受注件数を最大化できるようサポートをしています。このフルファネルのアプローチが功を奏し、New Lookはより上質なショッピング体験を提供することに成功しました。

そして、New Lookは買物客の購入・閲覧履歴を詳細に分析するCriteo独自の機能を活用して、自社商品を購入する可能性が高いユーザーに的確にリーチし、売上を促進。その結果、注文1件当たりのコストを74%低減する一方、受注件数は4倍も拡大することに成功しました。

さらに、New Lookは、Criteo独自の機械学習テクノロジーと効果実証済みのパーソナライズされた商品レコメンドエンジンを利用することによって、プロスペクティングキャンペーンにおける新規および休眠中の顧客率62%を実現しました。

Criteoのアプローチ

• 各ユーザーに独自のスコアを適用：買物客に関する世界最大かつオープンなデータセット「Criteo ショッパーグラフ」を駆使して、顧客化できる可能性の高いユーザーに独自の「スコア」を適用します。これによって、ターゲットを厳密に特定し、既存顧客と区別します。
• ユーザーを中心に据えたパーソナライズされた商品レコメンドの提示：プロスペクティングキャンペーン全体にわたって、Criteoの実績ある商品レコメンド機能と機械学習テクノロジーをユーザーレベルで活用します。つまり、ユーザー1人ひとりの好みや嗜好、購入傾向を分析し、その結果を踏まえてパーソナライズした「おすすめ商品」を提案するのです。
• エンゲージメントを最大化：集約・匿名化された購入・閲覧データを分析し、自社の商品を購入する可能性が極めて高いユーザーのみに狙いを定めて、ターゲティングすることができます。
• CPCのパフォーマンスベースのプロスペクティングソリューション：Criteo Customer Acquisitionを利用したキャンペーンでは、ユーザーとエンゲージした場合にのみ課金されるCPC制を採用しているので、ROIを最大化することが可能です。

成果

新規ユーザーおよび休眠中のユーザーからの注文を増やしたいと考えたNew Lookは、Criteoのパフォーマンスベースのテクノロジー ｢Criteo Customer Acquisition」をプロスペクティング戦略の上位ファネルに取り入れました。

同社はCriteoのサポートを通じて、買物客の行動や興味・関心を詳細に把握することによって、顧客化できる可能性の高い買物客のみに的を絞ってターゲティング。これにより、キャンペーンでの新規および休眠中の顧客率は62%にまで上昇しました。

買物客1人ひとりの興味・関心と好みの商品を分析し、広告をパーソナライズすることによって、受注1件当たりのコスト（CPO）を74%削減する一方で、受注件数を4倍も増やすことに成功しました（他社のプロスペクティングソリューションとの比較による）。

^{出典：Criteoカスタマーアクイジション キャンペーンのデータ分析、Criteo、2017年6月～7月}