坂善商事 株式会社
導入事例
投稿者の「身長」「性別」といったパーソナル情報や「購入サイズ」「いつも着ているサイズ」などの購入条件を参考にすることができ、購買検討中のユーザーの意思決定を後押しします。
並び替えと詳細な絞り込みができ、ユーザーの購入条件に合わせて関連性の高いレビューを参照することが可能です。
検索結果ページにSOLD OUT機能を実装し、SOLD OUTのボタンをONにした際に商品詳細ページへ遷移せずに在庫状況をひと目で確認できるようにすることで、ユーザーの無駄なアクションを減らし利便性向上を実現しています。
アパレル商品購入時に参考情報となる「サイズ」「カラー」「価格」の3つの項目を掛け合わせた絞り込み検索を可能とすることで、ユーザーの希望に近い商品を見つけやすくしUX向上に貢献しています。
お客様の声
オンラインでの「偶然の出会い」の提供
検索の持つ役割をさらに広げ、機能に柔軟性を持たせるため
商品データを反映させながら、検索順序や検索軸を柔軟にアレンジするため
1:コンバージョンに明確な差
2:従来の検索システムに比べて柔軟性が大幅に拡大
3:検索ログや行動履歴データでPDCAを迅速化
リテールメディアの広告売上を強化したいと以前から思っており、サイトの規模が拡大するにつれて広告掲載面をもっと増やしたいと考えるように
以前からZETA様のEC商品検索・サイト内検索エンジン「ZETA SEARCH」を導入しており、その精度の高さから安心感があった
加えて「ZETA SEARCH」で貯めてきた膨大な情報を広告に活かせる点が導入の決め手である
1:CTRとROASは140%改善
2:クリック後の購入率は150~160%増
3:ROASは多い時には1,000%を超える成果
探している商品を見つけにくいという状態が長年続いていた
未チューニングの状態で精度の高い結果が出たこと、コストパフォーマンスやチューニングの手間がかからないという観点から導入を決断
1:探している商品が見つからないという問い合わせが40%ほど削減
2:さらに1回あたりの受注単価120%を実現
3:導入前は33%だった顧客満足度が導入後57%まで向上
生成AIによる高度なパーソナライズとレコメンドによりCX(顧客体験)と購買体験を向上させ、
透明性のあるデータドリブンなマーケティングを支援するソリューション