アイゲンPHYSITAL - アイゲン（EIGENE）

韓国国内エスプレッソ市場をリードしているハリスコーヒーではアイゲンのPHYSITALサービスを利用しました。
PHYSITALはPhysical+Digital の略語で、デジタルの利便性をオフリアンストアと組み合わせることで消費経験をより便利にするという意味を含めています。

それでは今回は‘オフラインデジタル化’事例であるハリスコーヒーのパーソナライズメニューレコメンドサービスについて紹介します!

🔹アイゲンPHYSITALのメリット
🔹スマートオーダー機能高度化プロジェクト
🔹アイゲンの戦略
🔹主要事前分析＆スマートオーダーレコメンドロジック構築
🔹DID内時間帯別人気メニューおすすめ及び関連メニューおすすめサービス

🔹アイゲンPHYSITALのメリット

まず、アイゲンPHYSITALサービスは様々なメリットを持っていますが、代表的なメリットは以下となります！

①インタラクティブディスプレイを通してオフラインカフェをデジタル化し、消費者にオン・オフラインが統合されたオムニチャネルのブランド経験をできるのようにする。

②店舗のリアルタイム売れ筋商品にもとづいてセールメッセージの露出を自動化し、顧客応対限界を乗り越え、リアルタイムマーケティングにも進めるようにする。

③消費者に新鮮で多彩な経験を提供し、消費者の関心と関与度を提供する。

④スマートオーダー機能を使かえ、モバイルで注文するなどの利便性を提供できる。

🔹スマートオーダー機能高度化プロジェクト

ハリスコーヒーでは二つの目標を行うために以下のようにプロジェクトを進めました。

①現状診断分析基盤CRM戦略設定を通じた顧客ロイヤルティ増大目標
②並ばずに注文ok、スマートオーダー機能の高度化を通じた顧客利便性強化目標

1.ハリス独自レコメンドシステム構築成功！
2.レコメンドサービスの安定化以降、一般領域CVR（購買転換率）に比べてレコメンド領域での購買転換率が月平均3％ポイント優秀結果確認（１日基準最大13.6％ポイント優秀結果確認）
3．ハリスメンバーシップ新規会員登録誘導活動展開後、月平均新規加入会員数71.2％増加（新規登録誘導活動展開前後5か月間月平均新規登録会員数比較）

🔹アイゲンの戦略

前項で紹介させていただいた‘顧客ロイヤルティ増大及び利便性強化’という最終的な目標を達成するためにはこれを成功させるための戦略が必要です。

それでは、アイゲンはどのような戦略を立てたのかについて説明します。

Stage1.ハリスコーヒー現状把握及びCRM戦略導出のための事前分析

プロジェクトを成功させ、成果を上げるためには顧客について知る必要があります。
そのため、アイゲン効率的にプロジェクトを行うために以下のようなハリス現状分析に使われたデーターを活用しました。
①一般顧客及びメンバーシップ加入顧客基準のPOS注文履歴データー
②ハリスコーヒーアプリを活用したスマートオーダー注文履歴データー
③メンバーシップ関連データー
④店舗関連データー
⑤プロモーション関連データーなどの様々な情報を活用しました。

また、事前分析を通じてはじき出したハリスコーヒー会員増大戦略は以下の通りです。

Stage2. App　Active会員増大のためのスマートオーダー機能高度化作業

続いて主要管理対象別Active増大戦略の中で当プロジェクトで一番重点的に作業したパートである‘App　Active会員増大のためのスマートオーダー機能高度化’ について紹介します。
ハリスは2019年からすべてのオフラインカフェにスマートオーダー機能を導入し、顧客に利便性の高いサービスを提供しました。その中でアイゲンはこうしたスマートオーダー機能を高度化して会員数を増加させ、顧客維持率（retention rate）を上げる作業を行いました。
最初にスマートオーダーユーザー特性把握（スマートオーダーの重要性及び機能高度化の当為性確認）最初にハリスコーヒースマートオーダー機能および効果を確認するためにスマートオーダー利用会員の特性を把握しました。
その結果、 ⑴ハリスコーヒー会員の中、スマートオーダーを経験した会員の主要顧客価値指標優秀(POS注文利用会員比) ⑵ハリスコーヒー内部で定義しているコア会員層のスマートオーダー利用比率が増加するなどの成果を上げました。
また、スマートオーダー機能度高度化のための各領域別メニューレコメンドロジック開発作業など事前分析基盤レコメンドロジック開発にも取り組みましたが、具体的な作業内容は以下となります。

カテゴリー基準メニュー多様性増加時の維持率増大優秀確認

①アイゲンは「似合うメニューおすすめ」ロジック開発し、同じメニュー基準で単純購入頻度が増加する会員より新しいカテゴリーメニューに対する経験を通じて購買頻度が増加する会員が今後顧客価値および維持率改善により効果的であることを確認しました。また、この結果に基づいてスマートオーダー内の他のカテゴリーメニューへの拡張経験を誘導する「似合うメニューおすすめ」ロジックを開発しました。

②店舗経験多様性増加時の維持率増大優秀確認→ 「好み/優秀店舗レコメンド」ロジック開発(満足な顧客経験誘導) また、店舗の多様性も顧客価値および維持率に良い影響を及ぼすことを確認し、会員により良い経験を誘導できる「選好/優秀店舗レコメンド」ロジックを追加開発しました。

🔹主要事前分析＆スマートオーダーレコメンドロジック構築

アイゲンは主要事前分析及びAPP Log分析結果を基盤として以下のようになスマートオーダー各領域別レコメンドロジック構築しました。

パーソナライズおすすめメニュー

・ロジック概要:F&B同種業界会員のリピーター特性を反映(好んで飲むドリンクやフードをリピーターする割合が高いことが確認)

・機能:会員別POS注文履歴、スマートオーダー注文履歴に基づいて個人が好むメニューをより簡単かつすぐ注文可能

・効果:スマートオーダー進入時、個人別に好むメニュー、該当メニューに合う関連メニューをおすすめして注文の迅速性と利便性を改善

時間帯及び店舗別の時間帯基準人気メニューおすすめ

・ロジック概要:時間、場所別人気メニューの多様性を反映(時間帯と店舗の位置によって販売されるメニューの特性が異なることを確認)

⑴時間帯別特性

🕙午前の出勤時間帯、お昼時間帯▶食事代用フードとコーヒー類飲料人気

🕝午後の時間帯▶コーヒー類以外にも、様々なドリンクとデザート類のメニューが人気

🕖夕食の時間帯▶カフェインがやや低い飲み物が人気

⑵店舗立地別特性

都心、大学街、病院街、住居地域など店舗が位置している商圏および時間帯基準代表メニューの販売量が異なる

-機能及び効果:この時間帯に一番人気のある様々なメニューと店舗ごとに特化されたメニューを簡単に確認