はじめに
突然ですが、レコメンデーションという言葉を知っていますでしょうか？
簡単に説明すると、ECサイトなどで顧客の訪問履歴や購買履歴などのデータに基づき、顧客に自動的に商品やサービスなどをすすめる仕組みのことをレコメンデーションと呼びます。
まあ、通販サイトを利用してる時に「あなたにおすすめ」や「この商品をチェックした人はこんな商品もチェックしています」という感じで表示されてる商品リスト的なあれです。
ところで、この仕組みを自社サイトなどに導入するのって大変そうに感じないでしょうか。。。？
安心してください！Amazon Personalize を利用すれば、これまでのレコメンデーションシステムの開発時間を大幅に短縮することも可能です。
今回はそんなAmazon Personalize を自社サービスに導入したことでユーザーエクスペリエンス向上に成功した事例を2つほどご紹介いたします。
Lotte Mart
Lotte Mart とは？
さまざまな食料品、衣料品、おもちゃ、電化製品などを販売する韓国の大手スーパーマーケットです。
ユースケース
Amazon Personalize で顧客の嗜好を分析し、顧客ごとに最適化されたクーポンを発行しました。
課題
従来利用していたレコメンデーションシステムは繰り返し購入を促進する効果はありましたが、下記のような課題がありました。
- 新商品の購買を促すことができない
- 顧客のニーズの変化に対応できない
- 分析エンジンの構築にリソースがかかりすぎる
成果
- 新製品の購入頻度が1.7倍に増加
- クーポンの利用率が2倍以上に増加
- 全体の開発時間を半分に短縮
StockX
StockX とは？
スニーカーやストリートウェアなどの商品を取り扱うECサイトを運営する企業です。
ユースケース
サイト上に顧客ごとにおすすめの商品を表示することで、ユーザーエクスペリエンスの向上を目指しました。
課題
当初、StockX 社内では下記のような課題を抱えていました。
- 製品への関心の多様性が急速に広まっていった
- 最新のユーザーの嗜好をレコメンデーションに反映したかった
成果
レコメンデーションモデルの構築後、A / Bテストを実施することで効果測定を実施しました。テストの結果、下記のようなマーケティング効果がみられました。
- 全体的な顧客エンゲージメントが50％増加
- 人気のある商品一覧のクリック率をおすすめ商品一覧のクリック率が上回った
- ユーザーのアクションから推奨事項を数秒で変更できるようになった
おわりに
以上、代表的な事例をご紹介させていただきました。
今回ご紹介させていただいた事例以外にも、
Amazon Personalize はYamaha、NAVITIME、Subway、Domino's Pizza などでも利用されています。
あなたも試してみませんか？