Auxia Japan、メルカリのAIマーケティングでCVR改善

Auxia Japanは、株式会社メルカリへのAIマーケティング基盤「Auxia」の導入事例を公開しました。
Auxiaは、顧客ごとに反応しやすい提案を予測し、配信内容を最適化するAIエージェントです。
メルカリではCTRが継続的に改善し、一部施策でCVRが2%以上改善しました。

記事の概要

Auxia Japan株式会社は、株式会社メルカリへのAIマーケティングプラットフォーム「Auxia」の導入事例インタビューを公開しました。
メルカリは「メルカリ」「メルペイ」「メルコイン」などを1つのアプリ上で展開しています。
導入前は、どのサービスを訴求するかを主にビジネス側の優先順位で決めていました。
導入後は、顧客がどの提案に反応しやすいかを加味して判断できるようになりました。
Auxiaは複数のコンテンツ候補と顧客の組み合わせを予測し、最適な提案を選択します。
その結果、CTRが継続的に改善し、一部施策ではCVRが2%以上改善しました。
現在はインアプリコミュニケーションの一部で活用しており、今後は適用領域の拡大を目指します。

記事のポイント

1. 導入の背景： メルカリは1-to-1マーケティングを自社構築すると2〜3年単位となる可能性があり、導入しやすいAuxiaを選びました。
2. AIの判断方法： AIが複数のコンテンツ候補と顧客の組み合わせを予測し、反応可能性を踏まえて最適な提案を選択します。
3. 導入後の成果： インアプリコミュニケーションの一部で活用し、CTRを継続改善したほか、一部施策でCVRが2%以上改善しました。

このニュースがもたらす影響

• 導入検討企業： 自社構築に2〜3年単位を要する可能性がある領域でも、既存システムに組み込みながら小さく検証できるため、開発期間だけでなく検証の速さと拡張余地を比較する必要がありそうです。
• CRM担当者： 施策ごとの優先順位だけで配信対象を決める運用から、顧客ごとの反応可能性を踏まえて配信を組み立てる運用へ移るため、AIの選択結果を評価し改善につなげる体制が求められそうです。
• マーケ支援会社： CTRやCVRの改善に加え、AIをCRMへ適用した経験が組織の次の活用を促す材料になります。支援会社には、導入後の検証設計や適用領域の拡大まで伴走する提案が求められそうです。

このニュースの背景

メルカリは複数サービスを1つのアプリで展開しており、顧客ごとに関心を持つサービスや利用タイミングが異なるため、提案内容の出し分けが課題になっていました。
1-to-1マーケティングを自社で構築すると2〜3年単位になる可能性があり、技術的なハードルや投資負担が導入の壁になっていました。
今回の導入では、既存システムを活かしながらAIによる顧客反応の予測を取り入れ、マーケティング判断をビジネス側の優先順位中心から顧客起点へ移す流れが示されています。

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