AIレコメンドで売上30%増：大手ECモールの商品提案改革
EC・リテール大企業EC・D2C6ヶ月
サマリー
AIレコメンドエンジンを導入し、ユーザーの行動データに基づくパーソナライズ商品提案を実現。クロスセル率が2倍以上に向上し、月商3億円を突破した。
成果
売上
月商2.4億円月商3.1億円
+30%
クロスセル率
8%19%
+137%
客単価
4,200円5,600円
+33%
この事例が参考になる条件
対象業種
EC・リテールD2Cアパレル総合通販
企業規模中堅〜大企業（従業員100〜5,000名）
こんな課題に
- クロスセル率が10%未満で伸び悩んでいる
- レコメンドがルールベースで精度が低い
- 商品数が多くユーザーが目的の商品にたどり着けない
前提条件
- • ECプラットフォームを自社運用中（SKU1,000以上）
- • GA4または同等の分析基盤が導入済み
- • 月間セッション10万以上のトラフィックがある
投資規模Dynamic Yield月額 $2,000〜 + 初期構築工数 約200時間
必要チームマーケター2名 + データエンジニア1名 + 開発者1名
手法・アプローチ
Dynamic Yieldのパーソナライゼーションエンジンを導入し、ユーザーの閲覧履歴・購買履歴・リアルタイム行動データを統合分析。商品詳細ページ・カートページ・メール通知の3チャネルでパーソナライズレコメンドを展開した。BigQueryにデータを蓄積し、GA4と連携してレコメンド効果をリアルタイムで可視化する仕組みを構築。
課題・注意点
- -商品数50万SKU超の大規模カタログに対するAI学習に初期3週間を要した
- -既存のレコメンドロジックからの移行時にCVR一時低下が発生し、段階的切り替えが必要だった
- -パーソナライズとプライバシーのバランス調整（Cookie同意管理の再設計）に工数がかかった
実施ステップ
- 1現行レコメンドの効果測定と課題分析（クロスセル率・CTR・CVRのベースライン取得）
- 2Dynamic Yieldの導入とBigQuery・GA4とのデータ連携基盤構築
- 3AI学習期間（3週間）を経て、商品詳細ページでA/Bテスト開始
- 4カートページ・メール通知チャネルへのレコメンド展開と最適化
- 56ヶ月間の運用データを基にレコメンドアルゴリズムのチューニングと効果検証
使用ツール
Dynamic YieldGoogle Analytics 4