すべてのお客様へ同じ案内を送ると、情報が多すぎたり、必要な商品が伝わらなかったりします。購入回数、購入時期、カテゴリーなどを整理すると、新規のお客様と長く利用しているお客様に異なる施策を考えられます。
AIは、集計済みデータの分類やグループごとの施策案に活用できます。個人情報を入力せず、人の属性を推測して不公平な扱いをしないことが前提です。
安全な進め方を整理します。
利用目的と必要なデータを決める
再購入を増やす、休眠顧客へ案内する、初回購入後のフォローを改善するなど目的を決めます。購入日、回数、金額、商品カテゴリーなど、目的に必要な項目だけを集計します。
氏名、住所、メールアドレスなど、個人を特定する情報は除きます。
分かりやすい分類から始める
最終購入日、購入回数、購入金額を使い、新規、継続、優良、休眠などに分類できます。食品なら購入周期、アパレルならカテゴリーやサイズ、ギフトなら利用時期も参考になります。
分類の条件は表に残し、担当者が説明できるようにします。
AIで施策案を広げる
新規には使い方やブランド紹介、継続顧客には関連商品、休眠顧客には新商品や再訪のきっかけなど、グループごとの案を作ります。
割引だけに頼らず、情報提供、購入後サポート、季節の提案を組み合わせます。
配信対象と表現を確認する
配信の同意、停止設定、頻度、対象条件を確認します。年齢、性別、健康状態などをAIに推測させ、本人が望まない分類や差別的な扱いにつなげてはいけません。
お客様が不安になる決めつけ表現を避け、選択できる案内にします。
少人数で試し、結果を比較する
最初は一つの分類と一つの施策で試します。開封、クリック、購入、配信停止、問い合わせの変化を確認し、通常配信と比較します。
短期の売上だけでなく、お客様との関係を損なっていないかも見直します。
まとめ
AIでEC顧客分析を行うときは、目的に必要な集計データだけを使い、説明できる条件で分類します。個人情報や推測属性を使わず、グループごとの施策を小さく試して改善しましょう。
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