Yahoo! JAPAN Tech Conference 2019のメモです。
2019年1月26日東京ミッドタウンホールにて。
https://techconference.yahoo.co.jp/2019/
基調講演の動画は、下記で見られます。
https://techblog.yahoo.co.jp/event/yjtc19_report/
Yahoo!ショッピングのユーザーデータ
アジェンダ
Yahoo!ショッピングのCRM
はじめてスノーボードを買う場合を想定。
・ECの場合
検索 → 商品一覧が出る。
初めて買う商品なので、どれが良いか分からない。
好きなプロボーダーが使っているものなどで判断して買ってしまう。
しかし、それは上級者向けで、初心者には向いていなかったりする。
結果、初心者では扱いが難しいいボードなので、ゲレンデでまったく滑れない。
・リアル店舗の場合
店舗に行く → 店員がヒアリング。
店員が、初心者向けの良い商品を紹介してくれる。
結果、初めてでも初心者向けで自分に合っているボードなので、そこそこ滑れる。
つまり、商品は消費した時に満足が決まる。
店員からは、最適なものを買える。
今度は、常連客の場合、いつも買う店舗で、いつもの店員さんは、そのお客さんのことが分かっている最適な対応ができる。ただし、新人の店員さんだと、最適な対応ができない。
アキラさんのお買い物体験
ヤフーショッピングは分かっている。
購買タイミングを予測して、レコメンドやメールで勧める。
定期購入サイクルは商品×人によって決まる
定期的な購入サイクルは、商品×人によって変わるので難しい。
（コンタクトの例は、例えがあまりよくないが）
購入を迷っているユーザーへの対応
購入を迷っているユーザーに、フローティングでクーポンを表示。
ユーザーのために何もしないという対応も必要
ただし、リアル店舗で店員さんに話しかけられるよりも、自分で自由に選びたい人もいる。そのため、何もしないという対応も必要。
メール配信。自分で止めずに勝ってに止める仕組みがある。
データ分析の仕組み
事例① CVR向上
事例② 定期購入リマインドメール
データ分析・利活用のリアルタイム化
サービス間のデータを相互利用する
CRMのシステム的課題
【まとめ】これからのCRM
