レコメンドで売上を最大化する!「効果がでる」レコメンドの活用方法(実践編)


皆様こんにちは、アクティブコアです。

今回は、レコメンドで売上を最大化する!「効果がでる」レコメンドの活用方法(実践編)をご案内いたします。
ご参考になれば幸いです。

基礎編のおさらい

さて、前回の基礎編では、レコメンドにはルール型とアルゴリズム型があるということ、そしてルール型・アルゴリズム型を実施する上でのポイントをご紹介いたしました。


まだご覧になっていない方は、是非「効果がでるレコメンドの活用方法(基礎編)」をご覧ください。


そして今回は実践編と題しまして、実際にレコメンドを行う上で重要なポイントを3つご紹介させていただきます。

「効果がでる」レコメンド活用のポイント

レコメンドの効果を出す上での活用ポイントは以下の3つです。

 

  1. 顧客接点(ウェブ・メール・LINE・アプリ)を跨いだレコメンドを行う
  2. 必ず効果検証を行う
  3. AI/ディープラーニングを使った精緻なレコメンドを行う


では詳しくみていきましょう。

1)顧客接点(ウェブ・メール・LINE・アプリ)を跨いだレコメンドを行う

昨今、ユーザが一連の購買行動を行う中で、様々な顧客接点が増えています。
多様化する顧客接点において、ユーザがどのチャネルに来ても、同じ内容で情報を提供することは、 ユーザの顧客満足度を上げる上でも非常に重要となります。


ユーザとの顧客接点においては、可能な限り一貫性を持ったコンテンツを訴求しましょう。

そして顧客接点を跨いだレコメンドを行う場合、大切なポイントがあります。
1つ目は、はじめはシンプルなシナリオで運用しましょう。初めから複雑なシナリオにすると作成までに時間がかかる他、 効果も出づらくなります。

2つ目は、レコメンドを大いに活用しましょう。ウェブとメールのレコメンドを活用することで、コンテンツ作成の時間が必要なくなります。

まずはスモールスタートで実施し効果が出たら拡張をしていきましょう。

2)必ず効果検証を行う

ポイントの2つ目です。必ず効果検証を行いましょう。

レコメンドの効果を出す上で非常に重要なことは、「きちんと効果検証をする」ということです。
レコメンドを入れたまま、効果測定をせずに放置してしまうと結局いいのか悪いのか判断がつかず、PDCAを回すことができません。




上記の内容は、レコメンドを入れた際に見るべき指標となります。
この指標については、レコメンド導入後の1ヵ月目、2ヶ月目と必ず推移を確認し、効果が出ていないようであればアルゴリズムの改善や表示位置の見直しを行うようにしましょう。

アルゴリズムの条件を見直す上で、一つお薦めしているテスト方法があります。同じレコメンド枠内で異なるアルゴリズムの条件をA/Bテストするという方法です。
例えば、トップページでは同じ枠内でランキングとパーソナルで比較、商品詳細ページでは同じ枠内で閲覧レコメンドと購買レコメンドで比較するといったように、
同条件(同じ場所・同じ期間・同じ表示回数)でテストをすることでより効果の高いアルゴリズムを見つけ出すことができます。


3)AI/ディープラーニングを使った精緻なレコメンドを行う

最後、ポイントの3つ目です。AI/ディープラーニングを使った精緻なレコメンドを行いましょう。

今様々な分野で使われているAIですが、レコメンド技術にも応用されています。
性別や年齢、居住地、閲覧履歴、購入履歴などのデータからAIが「特徴量」を作成、特徴が類似するユーザを抽出し、レコメンドを行うことができます。
実際AIを使ったレコメンドは、従来の協調フィルタリングのレコメンドよりも予測精度が上がり、購入率も向上する結果となっています。
またレコメンドのチューニング作業もAIを使うことにより不要となるため、AI活用は運用負荷の軽減にも役立ちます。




また最近では、自然言語処理や画像認識を使ったレコメンドも出てきています。例えば、自然言語処理のレコメンドでは、閲覧や購入履歴だけではなく、商品の説明文から類似性を見つけ出しレコメンドをすることができます。




メリットとしては、履歴データがなくてもすぐにレコメンドができるので、あまり見られていない商品をお薦めすることが可能です。
従来のレコメンドで効果がなかなかでない場合は是非お試しください。

まとめ「効果がでる」レコメンドの活用方法(実践編)

今回は、レコメンドで効果を出すための活用方法(実践編)をご紹介させていただきました。


皆様のご参考になれば幸いです。

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