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BtoC企業向けマーケティングオートメーション(MA)　Probanceの主要機能

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Probanceの主要機能

ProbanceはBtoC向けに事業展開している企業にて以下のような課題解決/目的でご利用いただいています。


『パーソナライズコミュニケーションを実現したい』
『見込み顧客に購入してほしい』
『リピーターを増やしたい』
『優良顧客との関係を深めたい』
『休眠顧客に戻ってきてほしい』
『大量の施策を効率的に運用したい』

など


これらの課題や目的を達成するため、以下のようなBtoC向けマーケティングオートメーション（MA）ツールには欠かせない機能を取り揃えています。

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

BtoCマーケティングオートメーション(MA)において重要とされることは、大量かつ多様な顧客に対して、中長期的に関係構築を実現するために最適なコミュニケーションを実施することになります。

主要機能からProbanceの特長となる以下3つの機能をピックアップしてご紹介致します。

 

１．シナリオ作成機能
２．キャンペーン管理機能
３．レコメンド機能

 

１．シナリオ作成機能

マーケティングオートメーション（MA）において、どのような顧客育成を実現するか以下の構成で計画する必要があります。

 

誰に（どういった状態の顧客に対して）
何を（興味の惹く商品・情報を）
いつ（顧客の反応が高いタイミングで）
どのように（顧客がより反応するチャネルで）

 

例えば、1回購入者が多いという課題がある場合、
今月初めて購入した会員　に対して、次回利用できるクーポンを、購入日から7日後に、メールでお知らせする　といった【F2転換シナリオ】などを設定しておくことで、2回目購入の可能性を引き上げる可能性を高めます。

 

このようなシナリオを複数設定しておくことで、従来ターゲットを都度抽出して、コンテンツを都度作成して配信していたような手動運用とは異なり、ミスがなく、漏れなく、負荷なく運用することができるので、マーケターはよりクリエイティブな仕事に取り組むことができます。

Probanceでは以下のようなシナリオタイプを取り揃えているため、0から考え作成する必要もありません。

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

２．キャンペーン管理機能

マーケティングオートメーション（MA）導入初期については、運用するシナリオ数が5本以下程度で少量であれば運用管理も容易ですが、シナリオ数が20、30と増えていくと次第に管理が困難になります。シナリオ管理で最も気をつける必要がある点は、過度なコミュニケーションによる会員の離反を防ぐことです。

 

例えば、定例週次メルマガと購入後フォローシナリオという2つのメールがある場合、会員の行動次第では同日に2通メールが配信する可能性があります。
2通であれば配信しても会員にとっては違和感がないかもしれませんが、20、30とシナリオ運用している場合は、1日10通以上が対象となる可能性もございます。

 

そのような状況を回避するために、一般的には各シナリオに除外リストを設定することでメールの過剰配信を防ぎますが、シナリオの組み合わせが複雑になりやすく、特にMA運用担当者が増えた場合や担当変更になった場合などに引継ぎに手間が掛かったりと運用が大変になる可能性があります。

 

Probanceにはこれらのキャンペーン管理を簡易的に行える機能として、キャンペーンプレッシャーコントロール機能を搭載しています。

キャンペーンプレッシャーコントロール機能では、


1日　　最大〇通
1週間　最大〇通


といったように、配信通数の上限を設定し、優先度の高いメールから配信することが可能です。

このキャンペーンプレッシャーコントロール機能があるため、シナリオ数が大量になった場合でも、過度なコミュニケーションになるリスクがないため、安心してシナリオ追加や変更することが可能です。
また、メールによってはキャンペーンプレッシャーコントロール機能の対象にするか否かを設定することができるため、必ず届けたいメールは制限しないということも可能です。

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

３．レコメンド機能

Probanceは標準機能としてレコメンドエンジンを搭載しています。

 

＜レコメンド種類＞
モストポピュラー　『人気の商品はこちら』
ホットプロダクト　『最近人気の商品はこちら』
レコメンデーション『この商品を買った人はこの商品も買ってます』
パーソナライズ　　『あなたが過去閲覧した商品はこちら』

 

これに加えて、個々の会員の行動からその興味や嗜好を計算して、おススメのブランドを導くベストインタレストというレコメンドも用意されており、このエンジンに他のレコメンドを組み合わせて商品をおススメすることも可能です。

 

例：モストポピュラー　×　ベストインタレスト
『あなたにおススメのブランドの売上ランキングはこちら』

 

他レコメンドエンジンのツールを活用したい場合には、外部で生成したレコメンドデータを取り込むことで実現することが可能です。

また、以下のような制約やフィルターを設けてレコメンドすることも可能です。



同一のものを連続しておススメすることは避けたい：おススメしてから〇日間はおススメしない
在庫数の少ないものは避けたい：在庫数〇個以下のものはレコメンド対象外とする
価格が安い商品は避けたい　　：〇〇円以下の商品はレコメンド対象外とする

 

これらのレコメンドを活用し、各シナリオのメール内のおススメ商品が一人ひとりパーソナライズすることで顧客の購買確率を高めます。