28足の靴から始まり、1,000万点の商品にまで成長

欧州最大のeコマースプロバイダーの1つであるOTTO（GmbH & Co KG）のAdobe Customer Journey Analyticsを活用したジャーニーは、2021年初頭、アドビがサポートする概念実証（PoC）から始まりました。2021年半ば以降、同社はアドビの高度な分析機能を活用し、柔軟なデータ分析に基づいてオンラインショップのwebサイトを最適化しています。同社では既にAdobe Analyticsを利用していましたが、Adobe Customer Journey Analyticsの優れた柔軟性とより深い分析能力を理由に、乗り換えを決定しました。

ハンブルクに拠点を置くこのeコマース大手は現在、自社で成功したビジネスモデルを、小売パートナーがその商品やブランドでも参加できるプラットフォームに拡大する過程にあります。同社によると、これは1995年にオンライン取引を開始して以来、「OTTOにとっておそらく最も重要な変化」です。

歴史を振り返ると、1949年にWerner Otto氏が28足の靴の通信販売事業を始めた当初から、同社がデータ主導型の企業であったことが分かります。それ以来、同社は、有名なOttoのカタログを通じて注文していた何百万人もの顧客のデータという貴重な宝を守り続けてきました。何百万部も発行されていたカタログは2019年以降廃刊となりましたが、約1,000万点の品揃えを誇る同社では、データが依然として中心的な役割を果たしています。同社ののEコマース分析部門の責任者であるAndreas Stuht氏は、「私たちは、データ主導のアプローチで顧客接点を開発し、最適化することに自信を持っています」と述べています。

商品データの付加価値を求める

アドビとの協力により、Andreas Stuht氏とデータ専門家のチームは、webサイトデータの入口と出口、参照元、滞在時間といった通常の分析ツールが提供する情報以上のものを入手し活用しています。Adobe Customer Journey Analyticsにより、分析に商品メタデータを含めることができるようになりました。「Adobe Customer Journey Analyticsの両方のデータをリンクすることで、当社の製品データがどのような付加価値を提供できるかがわかります。このデータを活用して、お客様自身が最適な製品を見つける方法をアドバイスしています」と、Andreas Stuht氏は述べています。

同社は、従来データを測定するだけでなく、潜在顧客と商品データの相互作用を長期間にわたって分析しています。例えば、商品説明の最適な長さ、セールスプロセスを促進する画像の数や種類、顧客に最高のショッピング体験を提供できる環境などを、データに基づいて分析することができます。

また、商品説明や画像を変更するなどの修正を加えるだけで、調査結果を簡単に組み込むことができます。パートナー企業でも同様の手順ですが、レコメンデーションにとどまります。

OTTO、Adobe Customer Journey Analyticsにより最大40回の最適化サイクルを達成

しかし、OTTOでもオファーの最適化は複雑なプロセスです。同社には、約40の部門横断的な俊敏な商品チームがあり、それぞれが約40の異なる（時にはきわめて細かい）最適化サイクルを担当しています。例えば、ランディングページの改善、商品の色選び、ウィッシュリストのデザインなどが最適化の例として挙げられます。最終的には全体像が浮かび上がりますが、理想的な全体像は満足した顧客です。

「Adobe Query Service、データサイエンスワークスペース、Adobe Customer Journey Analyticsの組み合わせにより、強力な分析を実施し、あらゆるステップを一元的に行うことができます」と、Stuht氏は分析チームとプロダクトマネージャーの業務について述べています。30人のアナリストと関連部門からなるチームの働きにより、合計300人以上の従業員が、広範かつ統合されたデータ分析にアクセスできるようになりました。「当社にとって、これはAdobe Customer Journey Analyticsの大きな可能性であり、すでにいくつかのユースケースでその効果が実証されています」とStuht氏は述べています。

柔軟性の利点

OTTOがAdobe AnalyticsからAdobe Customer Journey Analyticsに切り替えた理由を尋ねられたStuht氏は、一言「柔軟性」と答えました。Adobe Customer Journey Analyticsは、より多くのデータソースを統合するだけでなく、分析用の変数をより多く定義し、これらの変数に多くの可能な値を割り当てることができます。追加の変数とデータソースの組み合わせにより、まったく異なる価値のある分析が可能になります。「これにより、独自のデータモデルを構築し、それを活用してデータを分析し、セールスプロセスを最適化することができます」とStuht氏は述べています。

今日、同社にはデータの使用に際して事実上制限はありません。「旧システムの多くの制約が取り払われ、統合された方法で業務を行うことに役立っています」とStuht氏は述べています。つまり、同社の分析チームと商品マネージャーは、データ主導の最適化とインサイトを通じて、売上増加に貢献しているということです。「Adobe Customer Journey Analyticsを導入したところ、あらゆることろで改善が見られました。そして今では、このプラットフォームは当社の商品開発に欠かせないものとなっています。有益で役立つ商品情報は、優れた総合的な体験の鍵です」とStuht氏は述べています。

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