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【寄稿/連載】 Shopify × b→dashによる活用事例3選

全3回でお送りしている『CDP/MAツール「b→dash」を活用したECサイト売上向上方法』ですが、今回が最後の寄稿となります。第1回はb→dashの概要をご紹介し、第2回ではShopifyとb→dashを連携することでどのようなことが実現できるのか、どのようなメリットがあるのか、について説明してきました。

第3回目の今回は、実際にどのような企業でShopifyとb→dashの連携実績があり、どのようなMA施策や分析を行い、その結果どのような成果を創出できたのか、についてご紹介いたします。

目次[非表示]

  1. 1.Shopify×b→dashの導入実績
  2. 2.『アパレル企業』におけるShopify×b→dash連携事例
  3. 3.『化粧品企業』におけるShopify×b→dash連携事例
  4. 4.『雑貨・クラフト企業』におけるShopify×b→dash連携事例
  5. 5.まとめ

Shopify×b→dashの導入実績

Shopifyとb→dashの連携は、業界/業種、企業規模の両面において様々な企業で実績があります。業界/業種の点では、アパレル、アクセサリー、化粧品、一般食品、健康食品、飲料、寝具、食器、雑貨・クラフトなど様々な業界で実績があり、Shopifyを利用してECサイトを運営している企業であれば、どのようなケースでもb→dashと連携することが出来ます。また、企業規模の点においても様々な連携実績があり、従業員数十名の中小企業から従業員数千名の大企業に至るまで、企業の規模に問わず導入されています。
その中で今回は、Shopifyで構築したECサイトで『アパレル』『化粧品』『雑貨・クラフト』を販売している3つの企業を例に、b→dash連携の活用事例とその成果をご紹介します。


『アパレル企業』におけるShopify×b→dash連携事例

まず1社目は、ECサイトの年間売上は数十億円を超え、約100名の従業員を抱えるD2Cブランドを展開するアパレル企業をご紹介します。この企業では、もともとShopify上のAppストアで提供されているメール配信ツールを活用し、既存会員に対する販売促進施策を行っていたものの、ECサイト上での会員の行動や在庫状況に応じたアプローチまでは実現できないという課題がありました。例えば、かご落ちメールにおいては、かごに投入したものの購入されていない商品を顧客にリマインドするといったシンプルな施策は出来ていたものの、在庫数がわずかになった商品や値引きした商品があった場合にリマインドする、といったことは実現できていませんでした。


Shopifyとb→dashを連携した後は、『在庫わずか / 値引き商品のかご落ちリマインドシナリオ』はもちろん、顧客がECサイト上でお気に入り登録した商品をリマインドするシナリオ、閲覧したものの購入に至らなかった商品をリマインドするシナリオといったMA施策を実現しました。

【在庫わずか商品のかご落ちリマインドシナリオのイメージ】
b→dash(ビーダッシュ)


また、MA施策だけではなく、b→dashのBI機能を用いてデータ分析も実施しています。具体的には、ECサイトの全体売上や商品別売上の可視化といった基礎的な分析から、同時に購入される傾向がある商品を特定する『同時購入商品分析』や『コホート分析』など少し難易度の高い分析までをb→dashで実現しています。

【商品別売上レポートのイメージ】
b→dash(ビーダッシュ)

このようなMA施策や分析を実施した結果、ShopifyのAppストア上での機能でメール配信時とb→dashでのメール配信時で比較して、メール経由の売上を約35%程度向上させることができました。

『化粧品企業』におけるShopify×b→dash連携事例

次に紹介するのは、ECサイトの売上は数億円程度、従業員数十名の化粧品を販売する企業です。こちらの企業では、化粧品商材を扱っていることもあり、1度商品を購入頂いた顧客に2度目、3度目と継続して商品を購入頂く、いわゆるF2転換、F3転換といった点に注力していました。

そこでb→dash導入後は、まずRFM分析におけるRecency(最終購入日からの経過日数)とFrequency(累計購入回数)の2軸を用いたRF分析を行い、累計購入回数別にどれくらいの顧客が離脱しているかを可視化いたしました。


【RF分析のイメージ】
b→dash(ビーダッシュ)


次に、RF分析でセグメント化した顧客グループに対して、購入回数を引き上げるアプローチを実施しました。具体的には、最終購入日が180日未満かつ累計購入回数が1回しかないセグメントに対しては『F2転換シナリオ』を、最終購入日が180日未満かつ累計購入回数が2回のセグメントに対しては『F3転換シナリオ』、最終購入日から180日以上経過している顧客に対しては累計購入回数関係なく『休眠引き上げシナリオ』を実施しました。


また、F2転換タイミング分析や、F1F2購入商品組み合わせ分析を行い、どのようなタイミングがF2に引きあがりやすいか、どのような商品を訴求すればF2につながりやすいか、といった点を可視化し、そこから得た示唆をF2転換シナリオやF3転換シナリオに反映させるなど、PDCAサイクルの構築に成功しました。


【F2転換タイミング分析のイメージ】

b→dash(ビーダッシュ)


『雑貨・クラフト企業』におけるShopify×b→dash連携事例

最後に紹介する企業は、少数精鋭の社員で雑貨やクラフト製品をECサイトで販売している企業です。

前述した2社と同じく、Shopifyとb→dashを連携することで、MA施策やBI分析を実施していましたが、web接客施策にも取り組み高い成果を創出することができた企業になります。具体的には、前回ECサイトを訪問した際に閲覧した商品をポップアップでお奨めする『前回閲覧商品レコメンドポップアップ』や、時間限定でポップアップを表示させる『タイムセールお知らせポップアップ』、ECサイトを離脱しようとした際にポップアップを表示する『離脱防止ポップアップ』などのweb接客施策を実施しました。


【前回閲覧商品レコメンドポップアップのイメージ】b→dash(ビーダッシュ)


また、web接客施策を実施することに加えて、各web接客施策がどれくらいの成果につながったかの可視化もb→dashで行いました。表示したポップアップがクリックされたのか、CVにつながったのか、いくらの売上につながったのか、ということを可視化・比較することで、成果につながりやすい施策の見極めや、コンテンツ改善における参考情報として利用しています。


【web接客成果分析レポートのイメージ】
b→dash(ビーダッシュ)

このようなweb接客施策や分析は、Shopify単体の利用では実現しにくかったのですが、b→dashと連携をすることによって、1ヶ月程度の導入期間で、複数の施策/分析を実現することが出来ています。また、施策を実施した結果、web接客施策を実施する前と実施した後で、ECサイト全体の売上を12%引き上げることが出来ました。


まとめ

今回の記事では、Shopify×b→dashによる具体的な活用事例を3つご紹介いたしましたが、他にも様々なMA施策、BI分析、web接客施策の事例が御座いますので、少しでも興味がある方は以下の問い合わせリンクよりご連絡頂けますと幸いです。

全3回にわたってお送りしてきました『CDP/MAツール「b→dash」を活用したECサイト売上向上方法』は本記事をもって終了となります。本連載をもって少しでもb→dashのことや、Shopifyのことを知っていただけると大変うれしく思います。皆様最後までお読み頂き有難う御座いました。

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株式会社データX
株式会社データX
『データ』をキーワードに、事業を展開するデータテクノロジーカンパニーです。 現在は、霜降り明星さんをCMに起用した、データの取得/統合/活用をノーコードで実現するマーケティングプラットフォーム「b→dash」の開発・提供を中心に事業を展開しています。

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