導入事例

J.Crew

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Woman in hat with shopping bags looking into store window

要約

Situation

複数の小売店やオンラインブランドを展開するJ.Crewにとって、顧客のインサイトを迅速に把握することは必要不可欠でしたが、従来のマーケティングサービスプロバイダーでは実現できていませんでした。

Challenge

曖昧なデータと不必要に時間のかかるデータ分析プロセスにより、J.Crewは現代の買い物客のニーズに合わせたマーケティング戦略を行うことができませんでした。

Our Solution

Acquia CDP

Results

Acquia CDPの顧客インサイトと機械学習モデルを使用することで、J.Crewのマーケティングキャンペーンで測定可能なパフォーマンスの向上が実現しました。カシミアの視聴者セグメントを対象としたメールキャンペーンでは、平均注文額(AOV)、コンバージョン率、開封率、クリック率が「通常の視聴者」に比べて2桁向上しました。

クライアント

1983年に設立されたJ.Crewグループは、レディス、メンズ、キッズのアパレル、シューズ、アクセサリーを扱い、オムニチャネル展開をする小売企業として世界的に知られています。 当社は、152のJ.Crew直営店、140のMadewell直営店、jcrew.com、jcrewfactory.com、madewell.com、170のファクトリーストアを運営し、9,400人の従業員が働いています。

背景

J.Crewは、店舗とオンラインの両方で、顧客のインサイトを迅速に行動に移す必要がありましたが、以前のマーケティングサービスプロバイダー(MSP)ではそれができませんでした。 このことは、J.Crewが可能な限り機敏に行動することを妨げ、ブランド間で顧客の生涯価値を最大化する能力に影響を与えました。 J.Crewは、通常の業務を妨げたり、プロセスを遅らせたりすることなく、ビジネスインサイトを提供できるプラットフォームを必要としていました。 

課題

多くの企業がそうであるように、J.Crewもマーケティングサービスプロバイダー(MSP)と長年にわたって仕事をしてきました。 しかし、かつては満足していたソリューションも、時が経つにつれて明らかな限界が見えてきました。 会社が成長し進化し続ける中で、J.CrewはMSPに対していくつかの具体的な課題を抱えていました。

  • 実店舗とオンラインの顧客データやトランザクションデータの統合が煩雑で、ターゲットを絞ったマーケティングキャンペーンを迅速に実行する能力に影響を与えていた
  • 顧客のショッピングに関するインサイトの取得、顧客生涯価値の正確な算出、ハイパーパーソナライズされた顧客体験の提供などが、データの不正確さやデータベースの複雑さによって妨げられていた
  • そのため、最も重要なデータがサイロ化されたままになっており、カスタマーサービスチームには、顧客のジャーニー、購入履歴、生涯価値に関する貴重なインサイトが不足していた
  • J.Crewのマーケティングチームは、ダッシュボードやレポートに簡単にアクセスできず、リストやカスタムクエリを引き出す機能を持つビジネスアナリストのサポートが必要だった
  • 実際の顧客の行動に基づいた適切な割引率を調整することができず、利益率に悪影響を及ぼしていた
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J.Crew website on a laptop

ソリューション

J.Crewは、自社開発を含む様々なソリューションを検討した結果、最終的にAcquia CDPを選択しました。 Acquia CDPを標準的に利用するようになってから、J.Crewは以下のような多くのメリットを実感しています。

  • データの鮮度向上:Acquia CDPは毎日、すべてのトランザクション、顧客、エンゲージメントデータ(メール、ウェブ)、および関連するすべてのサマリー計算と機械学習モデルのスコアを、前日の営業終了と同時に更新できるようになり、J.Crewは顧客の行動に迅速かつ効果的に対応できるようになりました。
  • データ品質の向上:入の際、チームは既存のレスポンスやプロファイルの多くが不十分な重複排除であることに気づきました。具体的には、MSPがプロファイルの重複排除の問題を導入していたため、顧客のライフサイクルの分類に誤りがあり、誤ったマーケティングアクションにつながっていました。 J.Crewは現在、Acquia CDPを使用して顧客データをコールセンターにフィードしていますが、提供されたデータの品質には満足しており、以前のMSPで提供されたデータよりも優れていると感じています。 実際、J.Crewのビジネス・グループがAcquia CDPのデータとMSPから送られてきたデータとの間に不一致を発見したすべてのケースにおいて、J.CrewはAcquia CDPの重複排除、集約、計算が正確なものであることを確認しています。
  • データへのアクセス性の向上:J.Crewのアナリストは、Acquiaで処理されたすべてのデータにクエリでアクセスできるようになりました。 さらに、データはSnowflake Data Sharingを通じて提供され、彼らの他のデータソースやビジネスインテリジェンス/機械学習ツールと組み合わせて使用することができます。
  • データの一般化を実現:J.Crewのマーケティングチームは、任意のサブセグメントやA/Bテストを含む複雑なオーディエンスを自律的に作成し、さまざまなマーケティング実行システムに展開できるようになりました。 これは、J.Crewがアジャイルにマーケティング活動を実行していることを意味しています。チームはアイデアがあれば、30分以内にオーディエンスを特定して引き寄せることができます。 マーケティングチームは今、自立した活動ができるようになりました。
    例えば、店舗が閉まっていた場合、J.Crewはその店舗で主に購入した人をリターゲティングして、その地域の別の店舗に誘導したいと考えていました。 従来、J.Crewのマーケティング担当者は、MSPにカスタムクエリを依頼する必要がありましたが、今では自分たちで数分でオーディエンスをセグメント化できるようになりました。


さらに、J.Crewのマーケティング担当者は、コホート分析によってキャンペーンのパフォーマンスを追跡することができます。 具体的には、マーケティングチームは、あらゆるマーケティング実行システムに送信したオーディエンスを保存し、マーケティングアクションが行われた後の数日間で各オーディエンスのトランザクションパフォーマンスを追跡することができます(ホールドアウトテストグループの追跡も含む)。 さらに、どのような商品をどんなブランドを、どのチャネル経由で購入しているのかを確認することができます。

J.CrewがAcquia CDPを活用しているもう一つの分野はフィードです。J.CrewはCDPをデータハブとして使用し、デジタルエージェンシー、機械学習ベンダー、データ付加ベンダー、コールセンター、商品レビューベンダー、ブランドクレジットカードベンダーなどのパートナーにフィードを配信しています。CDPは、ダイレクトデータをブランドのメールサービスプロバイダー、ソーシャルメディアアカウント、ウェブパーソナライゼーションプラットフォーム、ビジネスインテリジェンスツールにプッシュすることを可能にし、マーケティングチームの信頼性と自給率をさらに高めます。 J.Crewは、ダイレクトメール活動においてもAcquia CDPを使用しており、リストの処理やダイレクトメールキャンペーンのパフォーマンスのトラッキングを行っています。

Acquia CDPの機械学習モデルは、J.Crewに 「購入の可能性」 や 「定価購入の可能性」など数多くのモデルの顧客スコアも毎日提供しています。また、J.CrewはAcquia CDPのクリーンなデデュープデータを利用して、カスタム機械学習モデルのフィードとトレーニングを行い、マーケティング担当者がターゲットとなるオーディエンスを作成し、キャンペーンでアクティベートできるようにしています。 また、マーケターはAcquia CDPのダッシュボードを使って、月次レポートを簡単に作成・共有することができます。

成果

Acquia CDPを使用することで、J.Crewのマーケティングキャンペーンで測定可能なパフォーマンスの向上を実現しました。 例えば、J.CrewはAcquia CDPを使用して、顧客のサイト行動に基づいたメールのセグメントリストを引き出し、関連性の高いコンテンツを送るようにしています。 このセグメントリストの活用によって、メールの開封率やクリック率が向上しました。

あるキャンペーンでは、J.Crewは、過去365日間にカシミア製品を購入または閲覧したことのある顧客と、その他の顧客とを分けて、パーソナライズされたメールを送信しました。 カシミア関連顧客は、平均注文額(AOV)、コンバージョン率、開封率、クリック率において、一般ユーザーに比べて2桁の伸びを示しました。 カシミア関連顧客は、全製品購入者数の10%にあたりますが、カシミア製品需要の50%を占めていました。

以下は、J.CrewがMSPからAcquia CDPに移行したことで得られた効率性と新機能の一部です。

タスクとケイパビリティー

Before Acquia CDP

Acquia CDP導入後

キャンペーンやレポートに利用できる顧客のトランザクションとエンゲージメントデータの鮮度

毎月1回、前月末から3週間後に実施

前日の営業終了時データを毎日リフレッシュ

コールセンターのエージェントは、クリーンで詳細な顧客データにアクセス可能

最適ではない、不正確なデータを共有

コールセンターで利用できるデータの精度が向上

EメールやSNSでターゲットを絞ったマーケティング活動を行うためのアドホックなオーディエンスリストの作成

MSPへの数日から数週間前の通知、またはJ.Crewのデータアナリストによる専門的なSQLクエリの開発が必要

マーケティングチームのメンバーが数分でリスト作成し、メールやSNSへのプッシュを実現

クレンジングされた新鮮なデータを使ってアドホックなレポートやダッシュボードを作成

共有されていないデータ。顧客データモデルが複雑なため、すべてのレポーティングは特定のチームで行われていた

何百もの属性を持つドラッグアンドドロップ式のレポーティング・インターフェースを使用して約1時間

クレンジングされたデータのビジネスアナリストのためのSQLクエリアクセス

前月の営業データを2週間のデータラグで抽出するクエリインターフェースを利用

前日の営業データを利用できるクエリインターフェース

任意の定義された顧客コホートのトランザクション行動を追跡する

手動プロセスで、カスタマー・インサイト・チームへの依存度が高く、データ入手のボトルネックにより行動傾向の把握に長い時間がかかる

クエリは20分以内で、マーケターが作成

 

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