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Nexalコラム

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新型リコメンドツール(レコメンドツール)

一般的にレコメンドツールというと、協調フィルタリングツールが多い。IT用語辞典e-Wordによると、『ユーザの嗜好を過去の行動という形で記録し、そのユーザと似たような行動を取っているユーザの嗜好情報をもとに、ユーザの嗜好を推測するシステム。』

今までのレコメンドツールは過去の履歴から商品をプッシュするようなモデルが多く、会員サイトであれば顧客の属性と過去の購買履歴から、ある一定のルールに基づき関連製品をどんどんプッシュしてくる。
言い方を買えれば、押し売り営業型。「これは?これもどう?」と店員が商品をどんどん持ってくるようなイメージに近い。

以前、某大手通販サイトのSさんと夕食を食べた際に、言っていた言葉が耳に残っている。

『魚屋を例に取った時、魚屋の前を近くの主婦が通りかかった。魚屋から見れば、この主婦の家族構成、魚の嗜好、過去に買った魚等々分かっているが、何と声をかけるべきかが難しい。。』と。


主婦の家族構成、魚の嗜好、過去の購買履歴から、この魚はどう?と声を掛けるのは、今までの協調フィルタリング型レコメンドツール。
主婦の足取り、興味がある魚、一度は店を去ったが、また店に来たという行動パターンから、

『今、この魚は旬だよ、今日はいい魚が入ったよ!』

『今日は、元気ないねぇ。この魚でも食べて元気だしな!』

と、声を掛けキャンペーンに繋げると、購買効果に繋がる。


最近、行動ターゲティング型の広告が注力されているが、本来の意味での行動ターゲティングとは、行動パターンから広告効果分析することではなく、最終的に、購買に繋げるためのレコメントではないかと思う。
最終的に嗜好や購買履歴、属性や家族構成などデータ連携し、WebだけでなくメールやDM、来店記録等々と組み合わせないと最大効果は得られないと考えている。




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