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  5. AIが迷う客だけにクーポンを出し分け、キャンディ専門店ECでROAS413%|株式会社PAPABUBBLEの導入事例

やさしく事例解説更新 2026.08.13

AIが迷う客だけにクーポンを出し分け、キャンディ専門店ECでROAS413%

導入企業株式会社PAPABUBBLE小売・流通・EC
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支援企業AppierAIサービス・ツール
取り組み領域
オンラインストアの販促/Web接客
使ったAI
AIポップアップ配信「AiDeal」
主な成果
クーポン費用込みのROASが413%に到達
AIが迷う客だけにクーポンを出し分け、キャンディ専門店ECでROAS413% のヘッダー画像※イメージ画像です

こんな方へおすすめのAI解説です

  • サイトに人は来るのに買われない
  • クーポンを配りすぎて利益が減る
  • すぐ買わない客と接点が続かない
概要困りごと工夫成果うちでも?企業

01 — Overview

どのようなAIの取り組み?

全体像

AIが迷う客だけにクーポンを出し分け、キャンディ専門店ECでROAS413% の全体像の図解

取り組みの概要

スペイン発祥のキャンディ専門店「PAPABUBBLE」を運営する株式会社PAPABUBBLEが、オンラインストアの売上を伸ばすために、Appierが提供するAIポップアップソリューション「AiDeal」を採り入れました。来訪者がどこから来て、どのページをどこまで見て、何をクリックしたのか。こうした400種類以上の行動データをAIがリアルタイムに学習し、購入見込みが高い人、購入を迷っている人、見込みが低い人を判定します。迷っている人にはクーポン、見込みが低い人にはLINEへの誘導、見込みが高い人には何も出さないという三通りの出し分けを自動で行い、配信後の反応もふまえて表示を調整し続ける仕組みです。この施策では、クーポン費用を含めたROASが413%に到達しました。

出典:PAPABUBBLE | Appier(発行元:Appier)

02 — Problem

何に困って、AIを入れたのか

広告や自然検索から流入してくる人のモチベーションはさまざまで、実際に購入まで進むのはごく一部にとどまっていました。集めた流入を取りこぼしたくない、一方で今すぐ買う気のない人にもブランドを知ってもらいたい。この二つを同時に満たす手立てが求められていた、というのが出発点です。

編集部の見立てでは、困りごとの本質は集客の量ではなく、来訪者を一括りにしか扱えないことにありました。全員に同じポップアップを出せば、放っておいても買ってくれる人にまで値引きが渡り、買う気のない人には響かないまま離脱されます。訪問者の温度差を見分ける手立てを持てないことが、流入を売上に変えきれない原因になっていたのではないでしょうか。

03 — Key points

どうやって、うまくいったのか

クーポンを出す相手を「迷っている人」に絞り込んだ線引きが、この施策の核心だと考えられます。購入見込みが高いと判定された人には、あえて何も表示しません。値引きは本来、迷いを後押しするために使うものであり、すでに買う気のある人に配れば利益を削るだけで終わります。原資を投じる相手を判定に基づいて選別する設計にしたことで、割引が販促費として機能する形へ整理されたと見ています。

今日は買わない人を切り捨てず、LINEという別の出口へ回した二段構えも見逃せません。サイト上の接客は購入という単一のゴールで測られがちですが、この設計では、見込みが低いと判定された相手に対しては目的そのものをブランドを知ってもらう接点づくりへ切り替えます。同じ一回の訪問でも、相手によって狙う成果を変えるという発想。

判定の土台になっているのは、流入元、閲覧ページ、クリック、スクロール量といった400種類以上の行動データをその場で学習させる仕組みです。人があらかじめ「この条件ならクーポン」とルールを固定するのではなく、配信した結果を学習し続けて表示を調整するため、季節や商品構成によって来訪者の顔ぶれが変わっても判定の基準が置き去りになりにくい。この学習の土台は、Appierが提供するAiDealというツールを使うことで、自社で予測モデルを組まずに用意されています。

04 — Results

具体的に、どんな成果が出たのか

AIポップアップを配信したユーザーの購入率は、サイト平均の212%まで上がりました。クーポン費用を含めて計算したROAS(広告費に対する売上の比率)も413%に到達し、LINEの友だち数の増加にもつながっています。値引きの原資を負担したうえでこの水準に届いている点は、クーポンを配る相手の選び方がそのまま採算を左右することを示す結果と受け止められます。

改善・向上したこと
売上・収益の向上業務の自動化
取り組み内容
既存システムへの組み込み

05 — For your company

うちでも使える?

応用しやすいのは、一定のアクセスがあり、行動の履歴が日々たまっていくオンラインストアです。判定はサイト内での行動から学習するため、訪問が少なければAIが手がかりを得られません。あわせて、クーポンのような分かりやすい後押しの材料があること、今日買わない人を受け止めるLINEやメールのような受け皿を用意できることも条件になります。

一方、ブランドの方針として値引きを行わない商材や、社内で稟議を重ねて数か月かけて決まるような検討期間の長い商材では、一回の訪問中に迷いを見分けて背中を押すというこの型はそのまま当てはまりません。まず試すなら、いま出しているポップアップやクーポンが誰にでも同じ条件で配られていないかを確かめるところから。誰に出さないかを決めるだけでも、この設計の効き目の一部は再現できます。

06 — Company

この事例の支援企業

A

Appier

AIサービス・ツール

AIを活用したマーケティングソリューションを提供する企業。獲得・エンゲージメント・コンバージョンに至るカスタマージャーニーに沿ったワンストップ型AIソリューション(Ad Cloud、Personalization Cloud、Data Cloud)を展開し、本事例ではAIポップアップソリューション「AiDeal」を提供した。

この事例で使われたサービスAiDealサービスのページへ

この取り組みに関心があれば、
Appierの公式情報をご覧ください

記事の情報

出典
PAPABUBBLE | Appier発行元:Appier
作成
公開情報をもとに、WarpBiz編集部が調べてまとめた記事です。
この記事に載っている企業の方へ
本記事は公開情報をもとに作成しています。内容の修正・削除をご希望の場合はこちらからご連絡ください。

07 — Category

カテゴリー詳細

どこで使ったか

部門
小売・流通・ECの業務マーケティング
業務テーマ
小売・流通・ECの業務›EC運営
マーケティング›Web接客・レコメンド顧客分析

どんなAIで

AIの種類
構築手法›機械学習モデル
予測・分析・最適化›レコメンドAI
活用データ
数値・Excel・ログ›Web行動ログ

何を使ったか

使ったAI
AiDeal
つないだシステム
LINEECサイト・カート
提供方式
動かし方›Webサイトに埋め込み
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