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アパレルEC A社：AI商品レコメンドでCVR +34%を実現

EC・リテールSMBEC・D2C3ヶ月

サマリー

アパレルEC A社は、AIベースの商品レコメンドエンジンを導入し、パーソナライズされた商品提案を実現。CVR +34%、客単価 +21%の成果を3ヶ月で達成。

成果

CVR

1.2%1.6%
+34%

客単価

¥4,200¥5,100
+21%

この事例が参考になる条件

対象業種
EC・リテールD2Cアパレル小売
企業規模SMB〜中堅（従業員50〜500名）
こんな課題に
  • CVRが業界平均以下で伸び悩んでいる
  • 商品レコメンドが手動またはルールベース
  • カート離脱率が高い（70%以上）
前提条件
  • • ECプラットフォーム運用中（Shopify / EC-CUBE等）
  • • GA4やヒートマップ等の分析基盤がある
  • • 月間セッション1万以上
投資規模ツール月額 $100〜200 + 初期設定工数 約40時間
必要チームマーケター1名 + エンジニア1名（初期設定時）

手法・アプローチ

NostoのAIレコメンドエンジンをECサイトに統合。顧客の閲覧・購買履歴をリアルタイム分析し、トップページ・商品詳細ページ・カートページの3か所にパーソナライズドレコメンドを設置。KlaviyoによるメールMAと連携し、カート離脱者へのフォローアップも自動化。

課題・注意点

  • -既存システムとの連携に2週間を要した
  • -AI学習期間中（最初の2週間）は精度が低かった
  • -レコメンドロジックのA/Bテスト設計に工夫が必要だった

実施ステップ

  1. 1現状のCVRとユーザー行動データを分析
  2. 2Nostoを導入しAIレコメンドを3箇所に設置
  3. 3Klaviyoと連携しカート離脱フォローを自動化
  4. 42週間のAI学習期間を経てA/Bテスト開始
  5. 53ヶ月間の運用データを基に効果を検証

使用ツール

NostoKlaviyo

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