Rtoasterを利用して、どうレコメンドするか
今日は、レコメンドツールRtoasterについて詳細に書こうと思う。
製品ページの詳細機能については、開発元ブレインパッド社のこのページを見てください。
導入実績としては、HMVジャパンさん、JALさん、東急リバブルさん、アスクルさんなど大手で採用されている。これららの企業は報道発表されている企業名であるが、それ以外の導入実績も大手が多く、協調フィルタリングのルールベースエンジンを搭載しているので、かなり細かなレコメンドルールを自社マーケティング用に設定することができる。
Web戦略コンサルタントを生業として弊社としては、ECサイトを中心に全体の受注拡大、1件当たりの購買金額、1人当たりの購買単価を上げていく施策として、レコメンドについてもいろいろ助言をさせてもらっている。
その中で、有効的な利用方法について紹介したいと思う。
▼アクセス元情報からのレコメンド ・チラシを見てサイトに来た場合、チラシ別にＵＲＬを変えておく、またはモバイルの場合はQRコードをユニークにしておかない限り効果測定ができない。 しかし、アクセス元のIP別（都道府県別）に入ってきた客に応じて、チラシバナーを地域特性別に表示させてしまう。 例）今日の●●新聞の朝刊を見られた方はここからお入りください。 などのバナーをアクセス元の都道府県別に表示してしまう。
▼属性からのレコメンド ・類似商品を出すだけでなく、同年齢、性別など似たような属性を持った人が何を購入しているのか、商品を出す。 例）30歳代の独身女性が同時に購入している商品アイテムはこちら・・・など
▼購買履歴からのレコメンド ・アマゾンサイトのように、この商品を見ている人の何％が購入しているのか、割合を表示してしまう。％の高いもの程、＝多くの人に支持されている商品＝良い商品という潜在認識が生まれ、カートへの投入率が高くなる。
▼回遊履歴からのレコメンド ・この商品を見た人は、この商品を見ているというアクセス履歴情報から、回遊させるための商品表示に使う。 ⇒単純にサイトから離脱させずサイト内に留まってもらうための施策
▼購買誘導を行うレコメンド ・例えば3000円以上買うと、送料無料の場合、現在のカートの合計金額から送料無料になるまでの差額の商品をカートの下に表示し、購買誘導に繋げる。 ⇒送料を取られるくらいなら、その差額で何か購入したい、という女性心理に基づく。
▼顧客育成を行うレコメンド ・顧客の会員情報から、例えばシルバー会員の方で3回以上の購入＆合計10万以上の購入者に対して、ゴールド会員への誘導キャンペーンを、そのアクセス履歴に応じて誘導バナーを表示。 ⇒個人の会員属性や購買特性に応じて、誘導バナーの表示有無を決めてしまう。
上記の施策は、全てRtoasterでできるレコメンドである。 様々なレコメンドASPがある中で、スコア化したい項目を選べルールをサイトの特性毎に使えるサービスはなかなか無い。
レコメンド機能も使い方次第で、顧客側の使い勝手の向上や売上向上に繋がる。（何をレコメンドすべきか、を本来は先に検討すべきです。他社の真似をして全てのECサイトがうまくいくとは限りません）
導入実績としては、HMVジャパンさん、JALさん、東急リバブルさん、アスクルさんなど大手で採用されている。これららの企業は報道発表されている企業名であるが、それ以外の導入実績も大手が多く、協調フィルタリングのルールベースエンジンを搭載しているので、かなり細かなレコメンドルールを自社マーケティング用に設定することができる。
Web戦略コンサルタントを生業として弊社としては、ECサイトを中心に全体の受注拡大、1件当たりの購買金額、1人当たりの購買単価を上げていく施策として、レコメンドについてもいろいろ助言をさせてもらっている。
その中で、有効的な利用方法について紹介したいと思う。
▼アクセス元情報からのレコメンド ・チラシを見てサイトに来た場合、チラシ別にＵＲＬを変えておく、またはモバイルの場合はQRコードをユニークにしておかない限り効果測定ができない。 しかし、アクセス元のIP別（都道府県別）に入ってきた客に応じて、チラシバナーを地域特性別に表示させてしまう。 例）今日の●●新聞の朝刊を見られた方はここからお入りください。 などのバナーをアクセス元の都道府県別に表示してしまう。
▼属性からのレコメンド ・類似商品を出すだけでなく、同年齢、性別など似たような属性を持った人が何を購入しているのか、商品を出す。 例）30歳代の独身女性が同時に購入している商品アイテムはこちら・・・など
▼購買履歴からのレコメンド ・アマゾンサイトのように、この商品を見ている人の何％が購入しているのか、割合を表示してしまう。％の高いもの程、＝多くの人に支持されている商品＝良い商品という潜在認識が生まれ、カートへの投入率が高くなる。
▼回遊履歴からのレコメンド ・この商品を見た人は、この商品を見ているというアクセス履歴情報から、回遊させるための商品表示に使う。 ⇒単純にサイトから離脱させずサイト内に留まってもらうための施策
▼購買誘導を行うレコメンド ・例えば3000円以上買うと、送料無料の場合、現在のカートの合計金額から送料無料になるまでの差額の商品をカートの下に表示し、購買誘導に繋げる。 ⇒送料を取られるくらいなら、その差額で何か購入したい、という女性心理に基づく。
▼顧客育成を行うレコメンド ・顧客の会員情報から、例えばシルバー会員の方で3回以上の購入＆合計10万以上の購入者に対して、ゴールド会員への誘導キャンペーンを、そのアクセス履歴に応じて誘導バナーを表示。 ⇒個人の会員属性や購買特性に応じて、誘導バナーの表示有無を決めてしまう。
上記の施策は、全てRtoasterでできるレコメンドである。 様々なレコメンドASPがある中で、スコア化したい項目を選べルールをサイトの特性毎に使えるサービスはなかなか無い。
レコメンド機能も使い方次第で、顧客側の使い勝手の向上や売上向上に繋がる。（何をレコメンドすべきか、を本来は先に検討すべきです。他社の真似をして全てのECサイトがうまくいくとは限りません）
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