PAAAN

カゴ落ち率を半減させたD2Cブランドのリターゲティング施策

EC・リテール中小企業EC・D2C2ヶ月

サマリー

Shopify上のD2Cブランドにて、Klaviyoを活用したカゴ落ちメールの自動化とリターゲティング施策を導入。カゴ落ち率を78%から42%へ大幅削減し、CVRをほぼ倍増させた。

成果

カゴ落ち率

78%42%
-46%

CVR

1.8%3.5%
+94%

この事例が参考になる条件

対象業種
EC・リテールD2C化粧品・ビューティーアパレル
企業規模中小企業〜中堅（従業員10〜200名）
こんな課題に
  • カゴ落ち率が70%以上と高い
  • カート離脱者へのフォローアップが手動または未実施
  • メールマーケティングの自動化ができていない
前提条件
  • • Shopify等のECプラットフォームを運用中
  • • メールリストが1,000件以上ある
  • • 月間注文数が100件以上ある
投資規模Klaviyo月額 $45〜 + 初期設定工数 約30時間
必要チームマーケター1名（エンジニア不要、Klaviyo設定のみ）

手法・アプローチ

Klaviyoのフロー機能を使い、カート離脱後30分・3時間・24時間の3段階メールシナリオを設計。ChatGPTで件名とコピーのバリエーションを大量生成し、A/Bテストを高速回転。さらにShopifyのチェックアウトUIを改善し、ゲスト購入の導線を強化した。

課題・注意点

  • -メール配信頻度の最適化に試行錯誤が必要だった（送りすぎによる解除率上昇を防止）
  • -Shopifyのチェックアウトカスタマイズに技術的制約があり、Liquid編集が必要だった
  • -カゴ落ちの原因分析で送料表示のタイミングが大きな離脱要因と判明し、UI全体の見直しが発生した

実施ステップ

  1. 1GA4とKlaviyoでカゴ落ちの原因・タイミング・ユーザー属性を詳細分析
  2. 2Klaviyoで3段階カゴ落ちメールフローを構築（30分後・3時間後・24時間後）
  3. 3ChatGPTで件名・本文のバリエーションを20パターン生成しA/Bテスト実施
  4. 4Shopifyチェックアウト画面のUI改善（送料表示・ゲスト購入導線の最適化）
  5. 52ヶ月間のデータを基にメール配信タイミングと割引率の最適化を実施

使用ツール

KlaviyoShopify

関連記事

メール・MA

パーソナライズメールの開封率を3倍にするAIセグメンテーション手法

中級8min