第8回 レコメンドウエアハウスのコンセプト

レコメンドウエアハウス®のコンセプト

レコメンドウエアハウス®の第8回です。 第8回は「レコメンドウエアハウス®」のコンセプトをご紹介します。

Webマーケティングの潮流

Webをマーケティングツールとして活用することが一般的になった今、ECサイトのみならず、どの業種の企業サイトでもWebは単なる会社案内・製品紹介から、営業支援ツールとしての役割が大きくなりつつあります。

Webサイトの潮流はサイト運営側が見せたいコンテンツをサイトを訪問する人に探してもらう、メニューやボタン、検索して 探してもらう従来の考え方から、訪問者の嗜好に合わせて、ユーザビリティ・ナビゲーションを高め、レコメンドする方向へ大きくシフトしています。

Webサイトの集客媒体は広告/SEOが重要なのは変わりませんが、いまや、広告を出稿してさえいれば集客効果が見込め、成果があがる時代ではなくなってきています。 ユーザ(消費者)はネットで調べ、ネットで比較・検討して、自分にあった商品・サービスを判断しています。 また、SNS/ブログ/Twitterに代表されるソーシャルメディアの口コミ・誘導も大きなウェイトを占めてきています。 Webサイトは潜在客から見込客へ、見込客から顧客へ、顧客から優良顧客へ転換させるための営業ツールであり、店舗となっています。 Webマーケティングは自社の視点中心から顧客視点中心の方向に流れているのです。

Webマーケティングの潮流

行動履歴の活用

顧客視点に立ったWebサイトを構築・運用するためには実際にサイトを訪問したユーザの行動が把握することが重要です。 そこで利用が進んでいるのが、Webサイトを訪問したユーザの行動履歴を分析・利用する手法です。

Webマーケティングで行動履歴を利用する機能(ツール)の種類には以下があります。

Webマーケティングツール

  • アクセス解析・効果測定
  • LPO
  • 行動ターゲティング
  • レコメンドシステム

現在、多くの企業では別々のベンダーのツールを導入・併用しているケースが多いようです。

Webサイトの行動履歴の取得

WebマーケティングツールはWebサイトの行動履歴(ログ)を利用します。

主なWebサイトのデータ取得方式には

  • ログ方式
  • パケットキャプチャ方式
  • タグ方式

があります。(データ取得方式の長所・短所はこちらをご覧ください)

データ取得方式

現在のWebマーケティングツールのデータ収集はタグ方式で外部のベンダーのサーバーへデータを置く方法が主流です。

しかし、このタグ方式が浸透したことにより、別の問題も顕在化してきています。

複数のWebマーケティングツールが混在

LPO、サイト内行動ターゲティング、レコメンド等のツールはタグ方式でデータを収集し、ASPサービスとして提供されているケースがほとんどです。

複数のWebマーケティングツールが混在

タグ方式の複数ベンダーのツールを導入するとWebページに複数のタグが設置されることになります。 基本的にJavaScriptタグは逐次実行で処理されます。 タグリクエスト実行の途中でブラウザが閉じられたり、別のページへ移動すると、下に設置してあるベンダーのタグが実行されず、データが渡りません。 また、各社の計測仕様の違いにより各ツールでのデータ取得数に差が出る場合があります。 複数タグの管理・メンテナンス等でWebサイト運用の負担になるケースもあります。

これらのマーケティングツールに必要なWebの行動履歴は元は同じWebサイトへのリクエストデータです。そもそもは同じデータにもかかわらず、 それぞれ別々のASPサービス(サーバー)で別々にデータを管理することになり、データの一元管理が困難になります。

複数のWebマーケティングツールが混在

レコメンドウエアハウス®のコンセプト

この連載で、データウエアハウスを取り上げました。データウエアハウスは企業内の散在しているデータを整理・統合して分析・加工をできるようにしたデータベースです。

Webマーケティングも同様に、データの統合化が求められています。 そのためには解析・LPO・ターゲティング・レコメンドで利用するデータを統合して、顧客に紐付けて活用する必要があります。

「レコメンドウエアハウス®」のコンセプト

Webマーケティングのためのデータウエアハウス、それが「レコメンドウエアハウス®」のコンセプトです。

レコメンドウエアハウスには以下の実装が要求されます。

「Single Data Source, Multi Use」(同じデータソースからアクセス解析・効果測定、行動ターゲティング、LPO、レコメンドを実現)
ひとつのタグで広告測定データ、ページ閲覧履歴データ、購入者属性データ、購買データを取得し、各データを統合化してアクセス解析、広告測定、売上貢献度分析のレポーティング、レコメンドとパーソナライズ化・LPO・ターゲティングに利用すること。
「Open API’s」APIによるデータ連携機能の提供
「レコメンドウエアハウス®」入出力APIを提供し、効果測定データやターゲティング、レコメンドデータを抽出可能にすること。他システムやメールシステム等の外部アプリケーション連携APIを装備すること。
「Run any platforms, any Devices」(どのような端末にも情報を表示・配信)
PCや携帯サイトはもちろん、スマートフォン等の新ネット端末への情報配信や表示に対応すること。

そして、上記の機能はすべて顧客中心の視点で設計されていなければなりません。