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AIを使って客単価UP

AIのバスケット分析を活用したクロスセル施策

Eストアーショップサーブが選ばれる理由のひとつに、二人三脚でECサイト運営のサポートを行う専任担当制度があります。
今回は、店舗さんのお困りごとを専任担当者と力を合わせて解決に導いた事例をご紹介します。

人手不足でも簡単に客単価UP施策をする方法

相談を受けた店舗さんはECサイトの客単価を上げたいが、人手不足で施策を実施する時間がないことにお悩みでした。EC事業者さんの多くは、担当者が少なかったり他の業務と兼任だったりと、人手不足に頭を抱えています。そんな忙しいEC事業者さんにもおすすめの方法としてご提案したのが、AIのバスケット分析を活用したクロスセル施策です。

AIを使ったバスケット分析

バスケット分析とは、同じ買いものかご(バスケット)に入った商品を把握することで、消費者に共通する購買傾向を分析する手法のことです。具体的には、「いつ」「誰が」「どの商品」を一度に購入したのかを分析し、「同時購入されやすい商品」の組み合わせを見つけ出します。

バスケット分析のベン図

「同時購入されやすい商品」がわかるため、クロスセル施策を行う際にはバスケット分析の結果を活用するのが効果的です。しかし膨大なデータからどのデータを扱うかの見極めや、分析に必要な関数の検討など、バスケット分析は時間のかかる作業です。扱うデータの種類や量にもよりますが、エクセルを使ったバスケット分析で10時間以上かかった例もあります。

しかし、下の図のように管理画面から抽出したデータの分析をAIで行うとたった20~30分ほどでできてしまいます。またAIに作業を依頼すれば自動でデータ分析をしてくれるので、分析にかかる20~30分は他のことに充てられます。
つまり、実質AIに作業を依頼する数分だけでデータ分析が可能なのです。

AIを使ったバスケット分析の流れ

AIのバスケット分析を活用したクロスセル施策

そしてクロスセル施策として行ったのが、関連商品の設定です。
関連商品として設定したものは、消費者が商品を購入する際におすすめ商品などで表示されるため客単価アップが期待できます。

今回は、AIのバスケット分析の結果から抽出された売り上げ上位10商品と同時に購入された商品を、関連商品に設定しました。
その結果、前年同月比で客単価が約4%UPしました。

悩みを聞くことができたのも店舗さんと関係を築けていたからこそ

今回の事例のように店舗さんのお困りごとを伺えたのは、普段から専任担当者に気軽に相談できる関係性が築けていたからです。
Eストアーショップサーブは通販サイト制作や通販サポートなど、幅広く店舗さんを支援する専任担当制に力を入れています。また店舗さんのお困りごとに対しては、Eストアーショップサーブの機能の枠を超えて、ECのプロである専任担当が様々な角度から解決方法をご提案します。
ECカートをご検討中の方はぜひお気軽にお問い合わせください。

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