カゴ落ちを防ぐ3つの施策に関するホワイトペーパーを公開

かご落ちを防ぐ3つの施策

株式会社Sprocket（本社：東京都目黒区、代表取締役：深田浩嗣、以下 当社）は、カゴ落ち（=カート離脱）を防ぐ代表的な3施策と成功事例などをまとめたホワイトペーパー、「カゴ落ちを防ぐ3つの施策」を公開いたしました。

画像 : https://newscast.jp/attachments/zXp3EEQvr81vOgXqebBQ.png
かご落ちを防ぐ3つの施策

■概要

ホワイトペーパーの目次は以下の通りとなっています。

・カゴ落ちとは？

・カゴ落ちが発生している理由

・カゴ落ちを回避するための解決策

・Sprocketの成功事例

・業界別調査データ(当社調査による)

■背景

ECサイトでショッピングカートに商品を入れたものの、購入せずに途中でユーザーが離脱してしまう「カゴ落ち」=カート離脱。オンラインショッピングを利用する消費者の約7割は、購入を完了する前にカート離脱していることが、さまざまな調査で明らかになっています。

また、スマートフォンの普及により、今後ますますカート離脱率は高くなる傾向にあると考えられます。

そこで、ECサイトを中心にさまざまな企業のCV改善施策をお手伝いしてきた弊社の知見と収集したデータをもとに、代表的な3つのカゴ落ち防止施策とWeb接客ツールによる成功事例をまとめたホワイトペーパーを公開することにいたしました。

ECの売上を増やしたい方、カゴ落ちの対応策を探している方など、情報収集の一助となればと考えております。

■ダウンロード方法

ホワイトペーパーは下記よりダウンロードいただけます。

URL https://www.sprocket.bz/download/cart_abandonment_dl/

---

■ おもてなしデザインプラットフォーム「Sprocket」について

おもてなしデザインプラットフォーム「Sprocket」は、ユーザーのオンライン行動データ（ページ閲覧、スクロール、クリックなど）を活用し、カスタマージャーニーに合わせて最適なタイミングでWebサイト上に接客ポップアップを表示することで、理想的な顧客体験を実現します。ユーザーの態度変容を促し、購入や申し込み、資料請求などのコンバージョン率の向上や、離脱率の低下といったKPIの改善をはかることが可能です。高速でPDCAを回すため、ヒートマップなどの様々な分析機能のほか、一定期間の行動データを学習データとするAI（人工知能）「AutoScoring」や自動セグメンテーション最適化機能「AutoSegment」、カートAIなど、最先端の機能を搭載しています。シナリオはコンサルタントが作成し、配信するユーザセグメントはAIが分類するため、担当者は重要な意思決定に集中することができます。ECサイトだけでなく、銀行、証券、保険などの金融機関をはじめ、多くの企業のWebサイトで採用されています。

詳しくは、https://www.sprocket.bz/をご参照ください。

---

■ 株式会社Sprocket 概要

マーケティング領域において、Web接客手法を使ったコンバージョン最適化を実現するプラットフォームを提供することで、デジタル時代ならではの企業とエンドユーザーの結びつき（エンゲージメント）を創造していく会社です。豊富なコンサルティング経験を持ち、企業ブランドサイト、コミュニティサイト、ECサイトなどで入会率や購入率などのCVR（コンバージョン率）を120%以上向上させた実績が多数あります。

名　称 ： 株式会社Sprocket（英文社名 Sprocket Inc.）

設　立 ： 2014年4月

所在地 ： 〒153-0043　東京都目黒区東山1-2-7　第44興和ビル 2F

事業内容 ： おもてなしデザインプラットフォーム「Sprocket」の開発・販売・運用

代表者 ： 深田 浩嗣（ふかだ こうじ）

---

本リリースに関するお問い合わせ

株式会社Sprocket　マーケティング＆コミュニケーション

Tel：[phone]　Email: [e-mail]