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食品・雑貨業界（ファッション雑貨）
全体売上を高めるために、同時購入率を把握改善して、的確なレコメンドを行いたい
課題
同時購入の傾向を把握できていなかった
施策がリピートにつながっていなかった
改善のポイント
同時購入の傾向値を把握する
クロスセルとカゴ落ちメールを実施する
うちでこづちでの施策
バスケット分析画面より同時購入の傾向値を確認したところ、自社で行っている推奨商品の同時購入が機能していないことが判明しました。
同時購入率を上げるために2商品購入につき1商品をプレゼントする（２BUY１PRESENT）を実施しました。
期間ごとに切り分けて施策効果を確認した結果、同時購入数は増えたものの初回購入者のリピート率の改善が見られませんでした
クロスセルとカゴ落ちメールが効果的かを検討しました。
バスケット分析、転換率分析からメール配信の自動化とカゴ落ちメールを実施しました。
結果
初回購入者のリピート率が約20％改善しました
この課題を解決した機能のご紹介
併売分析 – バスケット分析
関連性の高い商品を発見することにより、同時購入頻度の高い商品との相乗効果を狙った販促や棚割（サイト構築）へ活用することができます。
▶ 同時購入の傾向値を把握することができるので、商品のレコメンデーションに活用できます。
転換率分析 – クロスセル分析
転換率が高い商品を把握でき、特定の商品もしくはカテゴリでの詳細な分析をすることができます。顧客のアップセルやクロスセルの促進が可能になります。
? 商品購入者が次回購入の際にどの商品を買うのかという傾向値を把握することで、ユーザーニーズに沿ったクロスセルに効果を発揮します。
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