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%

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。