LEEEP、EC・店舗を横断するレビュー収集・分析機能を拡充

店舗とECの両方で商品を販売する事業者では、購入チャネルやブランド、商品点数が増えるほど、レビューの収集・分析・活用にかかる運用が複雑になります。たとえば、店舗で購入したユーザーの声をECサイト上に反映したい、ブランドごとのレビュー傾向を確認したい、カラーやサイズごとの関心をSKU単位で把握したいといったニーズがあります。一方で、レビュー依頼の配信内容や対象の出し分け、インセンティブの設計、集計・レポート作成までを細かく管理するには、EC運営担当者の負担が大きく、蓄積したレビューを十分に活用しきれないケースもあります。LEEEPはこうした課題を受け、レビューの収集から分析、活用までをより柔軟に行える環境の整備を進めてきました。

今回の機能拡充では、主に5つの観点からレビューの収集・分析・活用を支援します。1つ目は、ECと店舗を横断したレビュー収集状況の可視化です。レビュー用ダッシュボードをアップデートし、Web注文と店舗注文それぞれの「注文数」「レビュー依頼送信数」「レビュー獲得注文率」をチャネル別に比較・分析できるようになりました。また、レビューの獲得経路を「Web注文後の依頼」「店舗注文後の依頼」「自主投稿」に分けて可視化し、どの顧客接点からレビューが集まっているかを把握できます。

2つ目は、購入ブランドや店舗に合わせたレビュー依頼です。レビュー依頼メールに購入ブランド名を表示できるようになったほか、レビュー依頼・サンクスメールの本文に、購入店舗名や付与ポイント数を差し込めるようになりました。複数のブランドや店舗を展開するEC事業者でも、購入者一人ひとりの購入情報に合わせた案内を配信できます。3つ目は、商品ごとにレビュー収集施策を設計可能になった点です。レビュー投稿時に付与するインセンティブを、商品または商品グループ単位で設定できるようになりました。新商品や注力商品など、レビューを重点的に集めたい対象に絞って施策を設計できます。インセンティブの付与条件もEC事業者の運用方針に応じて設定できるため、商品戦略やレビュー収集の目的に合わせた柔軟な運用が可能です。

4つ目は、SKU単位で商品への関心を分析できるようになったことです。お気に入りレポートをSKU単位で集計できるようになり、SKUコード、カラー、サイズごとの累計・期間別のお気に入り数を確認できます。商品への関心を示すお気に入りデータをSKU単位で捉えることで、商品単位の集計だけでは見えにくかったカラーやサイズごとの傾向を把握し、商品企画や在庫管理、販売施策の検討に活用できます。5つ目は、複数ブランドのレビュー分析・活用基盤の強化です。レビューAI要約をブランドごとに絞り込めるようになり、複数ブランドを展開するEC事業者でも、ブランドごとのレビュー傾向を効率的に把握できます。得られた情報は、商品ページの改善や商品企画、マーケティング施策、社内レポートなどに活用できます。あわせて、レビュー情報の取り込みや移行に関する運用機能も拡充し、複数ブランド・多数商品のレビューを継続的に管理・活用しやすい環境を整えました。

A. ECサイトと実店舗の両方で商品を売る事業者向けに、レビューの収集から分析、活用までを一貫して支援するプラットフォームです。

A. ECと店舗のレビュー獲得率比較、ブランド・店舗別の依頼配信、商品・SKU単位の分析やインセンティブ設定ができます。

A. 複数ブランドや多数の商品を展開するEC事業者に向いています。ブランドごとのレビュー傾向の把握や、カラー・サイズ単位の需要分析に役立ちます。

• LEEEP公式サイト
• https://regali.co.jp/

O!Productニュース編集部からのコメント

店舗とECのレビュー獲得状況を同じ画面で比較できます。マーケティング担当者がチャネル別の依頼方法や施策を見直す際に使えます。

引用元：PR TIMES