分散した商品マスタを統合して変換。サイト内検索の最適化でCV率/平均購入単価の向上に貢献！
サイト名 | ギフトランド
URL | http://www.gift-land.com/
自宅に居ながら世界各国、全国各地のお土産が買える「お土産通販」の事業を、40年以上も前から業界に先駆けて展開するレッドホースコーポレーション株式会社（以下、RH社）。現在では、旅行・ギフト関連事業として、法人ギフトサービス、海外おみやげ販売宅配サービス、国内おみやげ販売宅配サービス、渡航者向けトラベルグッズ販売の4サービスをそれぞれ提供しています。
ナビプラスでは、2016年2月から「NaviPlusサーチ」を提供し、「ギフトランド」「トラベラーストア」を含む4サイトにて、それぞれのECサイトの使いやすさ向上に貢献している。検索後のCV率や検索利用ユーザーの平均購入単価など、サイト内検索の有効性を示す数値が軒並み好調に推移しているという。「NaviPlusサーチ」を導入した背景や選定ポイント、導入効果について、同社のEビジネス営業部の鈴木氏にお話を伺った。
サイト内検索の改善は、競合との差別化に有効な一手
――訪日外国人の増加に伴う、いわゆるインバウンド需要は順調に増える一方で、日本人の国内外の旅行関連（ギフト、旅行グッズ含む）市場はここ数年横ばいが続いている。さらに、ECサイトで取り扱うお土産・旅行グッズ商品は、競合も多く商品性をアピールしづらい。単純な集客増や商品による差別化が難しい環境の中で、更に売上を上げるために「サービスでの差別化、具体的には“サイトの使いやすさの向上”は有効だろう」と、鈴木氏は考えていたという。
鈴木：サイトの使いやすさを向上させる方法はいくつかありますが、その中でも「サイト内検索」の改善による、売上への貢献度は大きいだろうと考えていました。サイト内検索を利用しているユーザーのCV率は、利用していないユーザーと比べて数倍高いにも関わらず、そもそもサイト内検索があまり使われていないという数値をアクセス解析で把握していたからです。利用率を底上げしつつ、CV率を少しでも上げられれば成果は大きいと考えていました。
ツール選定の決め手は分散したアイテムデータの統合・変換
――サイト内検索の利用率が低いことのほかに、RH社は「カテゴリや色などで絞り込みができない」という、サイト内検索のユーザビリティに関する課題も抱えていた。この課題は、４つのサイトのアイテムデータが、データの切り分けや保持方法の変更が難しい状態の中で、一つのプラットフォーム上で管理されていたことが原因で、鈴木氏もこの課題を解決するには大きな改修・運用コストが掛かるので、現実的ではないと考えていたという。
そこで、ナビプラスが提案したのが、サイト側のデータを「NaviPlusサーチ」が取得した上で、最適なデータに変換する方法。この方法であれば、サイト側で手間を掛けることなく、カテゴリや色での絞り込みを実現できる。
【NaviPlusサーチの実装イメージ】
――4サイトの商品は一つのマスタ上で管理されている。カラー/カテゴリ/その他属性情報も商品マスタに含まれているが、商品説明用として使われており、絞り込み検索用には保持・メンテナンスされていない。「NaviPlusサーチ」は商品マスタに加えて、カラー/カテゴリ/その他属性フラグを管理するサブマスタも同時に取り込み、データを統合することでサイト内検索に適したデータに変換している。
鈴木：サイト内検索の導入実績の豊富さやコストパフォーマンスなど、「NaviPlusサーチ」の魅力はいくつもありました。その中でも、「データ連携の柔軟性」は当社が長年悩んでいたカテゴリや色などで絞り込みができないという課題を解決するものだったので、最終的にはツール選定の大きな要因になりました。
更なる“パーソナライズ化”へのチャレンジ
――サイトのUI改善により、サイト内検索の利用率は大きく改善したほか、サイト内検索利用者のCV率は15%から20%、平均購入単価も15%以上向上した。スマートフォンサイトのサイト内検索利用者の平均購入単価が1.5倍となったサイトもあり、今回のサイト内検索の改善施策は社内でも高い評価を得ているという。
鈴木：サイト内検索の改善は、期待以上の成果をもたらしたと思っています。最近では、更に効果を上げたいといろいろ欲が出てきています。データの更新頻度を上げたり、検索結果の表示方法をよりユーザーニーズにマッチしたものにしたり、属性に合わせて検索結果をパーソナライズしたりと、いろんな取り組みをナビプラスさんと行なっていきたいです。
――RH社では、「パーソナライズ化」がサイト運営上の中長期的なテーマになっているという。「NaviPlusシリーズ」では、「NaviPlusサーチ」のパーソナライズ機能強化の他、「NaviPlusレコメンド」においてもユーザーの属性に合わせたレコメンドデータ生成機能強化（ユーザー属性レコメンド機能）を発表している。RH社のサイト戦略に沿う形で、中長期的な支援を継続していきたい。
