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Serial1がビジュアルインテリジェンスを活用してWebコンバージョンを増加させた方法

公開: 2021-09-21

eBikeメーカーのSerial1には、ゴージャスな製品やライフスタイルの画像がたくさんありましたが、どの特定のショットが顧客の共感を呼ぶのかわかりませんでした。 また、従来のA/Bテストアプローチの結果を待つ時間も限られていました。

意思決定プロセスを加速するために、AIと機械学習を使用してビジュアルコンテンツのコンポーネントを識別し、その有効性を定量化するビジュアルインテリジェンスプラットフォームであるVizitを実装しました。 プラットフォームのAI駆動技術は、Serial1がどの画像が消費者に最も共鳴したかを判断するのに役立ちました。

ハーレーダビッドソン内から最初に設立された独立系企業であるSerial1は、プレミアムeBicyclesを製造しています。 バイクは何年にもわたって開発されており、最近2021年の春に消費者が利用できるようになりました。シリアル1は、特に現在のパンデミック後の環境で、どのビジュアルコンテンツが消費者の共感を呼んだかをすばやく理解したいと考えていました。

「eBikeのマーケティングを開始したとき、どの特定のショットが顧客や潜在的な顧客に最もアピールするかはわかりませんでした」と、Serial1の財務および企業運営担当副社長であるレックスハミルトンは述べています。 「彼らはeBikeの動作を見るのが好きですか? たとえば、統合された内部配線を示す洗練されたデザインのクローズアップを見たいですか? それとも、eBike全体の広角ショットを展示しているのでしょうか。 Vizitは、単に推測したりテストしたりするのではなく、テクノロジーを使用してこれを理解する方法を提供してくれました。」

大規模な画像のテスト

シリアル1は、VizitのようなAIベースのソリューションを使用する場合と比較して、手動のA/Bテストが完了するまでに数週間かかる可能性があることを知っていました。 プラットフォームはAIアルゴリズムを使用して、周囲の風景や環境、人間のモデルの存在、画像内での製品の位置などの属性を分析することにより、視覚的なコンテンツを評価して優先順位を付けます。 ツールの選択とオンボーディングは迅速なプロセスでした。

街の通りを分析する視覚人工知能

「シリアルリーダーシップチームの何人かのメンバーが購入プロセスに関与していました」とハミルトンは言いました。 「手動A/Bテストと自動化の2つのオプションを比較し始めたとき、特に比較的厳しい時間枠にあったとき、決定は非常に簡単でした。」

Serial 1は、Vizitの使用を計画した理由と、それがブランドにどのように役立つかを概説することで、イニシアチブを開始しました。 「今年の初めにいくつかの写真撮影を完了し、素晴らしい画像から選択することができましたが、それ以外はプロジェクトを開始するための努力はほとんどまたはまったくありませんでした」とハミルトンは言いました。

より良い意思決定のためのAIの使用

効率と生産性を向上させるためにAIを使用することは、2021年の重要なトレンドです。

PwCの調査によると、AIは、労働力の計画から需要予測、シミュレーションモデリングまで、あらゆるものに使用されています。 AIの使用は、別の重要な分野であるコンピュータービジョンテクノロジーの進歩と交差しています。 コンピュータビジョンにより、機械は視覚的なコンテンツを「見る」ことができます。 AIと組み合わせると、そのコンテンツ内のオブジェクトや人物などの視覚要素を自動的に識別して分類できます。 これにより、テクノロジーは、人々がかつて手動で行っていたこと、つまり視覚的な画像を解釈して理解することを可能にします。

Vizitのビジュアルインテリジェンステクノロジーは、機械学習を使用して数百万の画像を分析し、それらの有効性を測定します。 次に、テクノロジーは視覚的有効性スコアを適用して、ユーザーがどのデザインや画像が視聴者の共感を呼ぶ可能性が高いかを理解できるようにします。

「Vizitにより、データを使用して情報に基づいた意思決定をより迅速に行うことができました。 当初からの私たちの目標は、より個人的なレベルでお客様とつながることでした。 その後、これによりコンバージョン率と売上が増加すると確信しました」とハミルトン氏は述べています。

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製品のアクセシビリティのビジョン

Serial 1がVizitのソフトウェアで推奨されるビジュアルコンテンツを実装した後、それらの変換率は98%増加しました。 さらに、オンラインショッパーは、Webサイトで過ごす時間が25%長くなり、調査とテストの時間が99%減少しました。

コンピュータービジョンアルゴリズムを使用したVizitの機械学習プラットフォームの例

「プロジェクト中に見た最も顕著な傾向の1つは、製品にアクセスしやすいようにすることの重要性でした」とハミルトン氏は述べています。 「たとえば、自動車ブランドは、巨大な砂丘を横断したり、深い川を急降下したりする車両を表示することがあります。 これは1人か2人の顧客に起こるかもしれませんが、これらの車両の大部分がどのように使用されるかではありません。 これは、eBikeでも当てはまることがわかりました。」

シリアル1が、最も可能性の高いユースケースでプレミアムeBikeが使用されていることを示したとき、彼らはこれが顧客に最も共鳴していることを学びました。 これは、顧客が同様の方法でシリアル1eBikeを使用していることを確認するのに役立ちました。

ビジュアルインテリジェンスを使用して将来の戦略を通知する

Serial 1は、Vizitキャンペーンの結果を使用して、将来の写真撮影とその全体的なアセット作成プロセスを通知することを計画しています。

「遠く離れた熱帯のビーチで製品を撮影することは、eBikeに乗って地元のファーマーズマーケットや懇親会に参加するカップルと同様に、おそらくつながりがないことを私たちは知っています」とハミルトンは言いました。 「それは、それらの畏敬の念を起こさせる写真撮影の必要がないという意味ではありません。それは、あなたがそれらの資産をどこに展開するかについてよりよく理解していることを意味します。」

Vizitのビジュアルインテリジェンスパフォーマンスプラットフォームのようなテクノロジーは、ブランドが顧客に提示する方法と内容を改善するのに役立ちます。 また、より適切な意思決定をより迅速に行うのにも役立ちます。 「ビジュアルインテリジェンスは、確立された市場を混乱させ、テクノロジーと人間の直感を活用したいブランドにとって優れたツールです」とハミルトン氏は述べています。 「テクノロジーのおかげで、顧客は世界中の製品にアクセスできます。 私たちの目標は、私たちのウェブサイトで買い物をするときに彼らがより安心できるようにし、私たちのプレミアム電動自転車で自分自身を見ることです。」

シリアル1によって提供されるすべての画像。


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