Petco が新しい CRM でメールとカスタマー エクスペリエンスを向上させた方法

全国規模の小売業者である Petco は、新しい顧客第一戦略を推進するために顧客関係管理 (CRM) ソリューションを実装したとき、最善を尽くしました。 彼らはそれを手に入れました。 実装の最初の 2 年間で、メールの開封率は 30% 上昇し、クリック率は 50% 上昇しました。 これが彼らがしたことです。

Petco の CRM 担当バイス プレジデントである Andrea Mathews 氏は、The MarTech Conference で次のように述べています。 「これらのことは私たちに報われており、私たちが構築しているキャンペーンは、エンゲージメントの目標、クリック率、そして最終的には収益を上回っています。」

高度にパーソナライズされたメール キャンペーン

2021 年と 2022 年に、Petco は高度にパーソナライズされた電子メール プログラムを構築し、毎月の「健康レポート」を CRM でペットの親に送信しました。 マシューズ氏によると、実装の初期には、すぐに成果を上げるために、独立したパーソナライズされたキャンペーンも実施しました。

「私たちがよく耳にするのは、親は良い仕事をしたいと思っているが、その半分はそれが何を意味するのか、どのように見えるのかを知らないということです」と彼女は言いました.

健康レポートには、ペットの親がうまくやっている分野と、改善すべき分野に関する教育が含まれています。

「非常に豊富なデータベースがあるという事実により、そのデータを実際に使用してこのコミュニケーションを通知し、顧客にとって完全に関連するものにすることができました」と Mathews 氏は述べています。

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CRM のデータを使用してキャンペーンとエクスペリエンスを実行する

Petco は、CRM を最大限に活用するために、CRM に特化したエージェンシーである Jam と提携しました。 顧客データは、ユーザー インタラクション (たとえば、アプリや Web サイトでの購入) から取得され、CRM で集計された後、メール キャンペーンや Petco のプロパティでのデジタル エクスペリエンスなどのアクティベーションのために Salesforce Marketing Cloud で使用されます。

「すべてはデータから始まります。Petco 側には、複数のプラットフォームからの豊富なデータ セットがあります」と、Jam のエンタープライズ ソリューション担当副社長である Brad Bettinson は述べています。 「そのプラットフォームのデータを直接 Marketing Cloud に取り込むこともできますが、理想的には中央の CRM または CDP に取り込んでから、その集計データを毎日 Marketing Cloud に取り込みます。」

彼は次のように付け加えました。 しかし、私たちは非常にスマートで再利用可能なテンプレートとコンテンツ ブロックも作成しています…現在、Andrea のチームまたは私たちのチームは、次のメッセージを作成しているので、[再利用可能なブロック] をドラッグして配置するだけです。そして突然、彼らの電子メールには、すでにテストされ、解決された大量のパーソナライゼーションが含まれています。」

顧客とのやり取りから得た豊富なデータを使用して、Petco はメールを 1 つのメッセージとして見ることはなくなりました。 代わりに、一連のメールやデジタル エクスペリエンスを通じて会話を構築しています。

AI を活用したレコメンデーション

「私たちは、私たちが持っている本当にスマートなモジュールのライブラリに追加し続けています」と Bettinson 氏は言います。 「これらのモジュールの一部には AI が含まれています。」

「Einstein を使用して製品のレコメンデーションを行うことは、私たちの非常にスマートなモジュールの 1 つです。 そして、この複雑さで終わる可能性があります。 このように素晴らしいメッセージがありますが、今では何十万ものバージョンがあります。 では、実際にそれらをどのようにテストしますか?」

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Petco と Jam のチームはプレビュー ツールを使用して、AI によって生成されたレコメンデーションを人間が精査できるようにしています。

「私たちの人間は、アインシュタインが正しいことを理解しているときと、アインシュタインが少し助けを必要としているときを見て推測することができます」とベティンソンは説明しました。 「そして、アインシュタインが少し助けを必要としていると思われるシナリオでは、データでそれを確認でき、それらの推奨事項を上書きしました. おそらく、顧客の 80% から 90% が最高のパフォーマンスを発揮する Einstein プロファイルを取得し、その後 10% が手動でオーバーライドされます。この場合、Einstein にはおそらくいくつかのデータの問題による盲点があります。」

AI をバックアップするための優れた顧客データを持つことは非常に重要です。

「Einstein を組み込んだモジュールは非常に優れたパフォーマンスを発揮します。なぜなら、顧客が何を購入したか、顧客にとって何が意味があるかについて話しているからです」と Bettinson 氏は言います。 「ですから、クライアントが学習しているレベルのパーソナライゼーションと関連性を本当に助けています。ちょっと、私にとって何かがあるので、ペトコのメールを開く必要があります。」

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