株式会社プレイド（東京都中央区：代表取締役CEO 倉橋健太）は、同社が提供するCX（顧客体験）プラットフォーム「KARTE」の新機能として、「レコメンド機能」の提供を開始します。レコメンド機能は、ユーザー毎の属性・行動といった顧客データに加えて、その人の状況や文脈、オフラインデータも相互に関連付けて、精度高くパーソナライズされたレコメンドを提供することができます。「ウェブやアプリのユーザーの行動や感情をリアルタイムに解析し、一人ひとりに合わせたコミュニケーションを提供する」というKARTEの特徴を、商品レコメンドというアクションに特化して提供する新機能です。レコメンド機能は、株式会社パルで一部先行導入いただいております。

81.8%が「自分に合っていないレコメンドを受けたことがある」と回答。 一方、45.4%が「自分に合ったオススメ商品の購入経験あり」

レコメンド機能の特徴：一人ひとりに合わせた最適な商品レコメンドをリアルタイムで実現

オムニチャネル実現に向けたデータ統合

ウェブサイト、アプリ、オフラインにおけるデータを「一人のユーザー」に統合してレコメンドを提供します。KARTEによって収集・解析したデータだけでなく、社内の基幹システムや様々な外部サービス・プロダクトに存在する顧客データもKARTEに統合することで、精度の高いパーソナライズを実現します。

複数イベントによる重み付け

レコメンド機能では、閲覧や購入以外の複数イベントをレコメンドロジックに加味することができます。例えば「その商品のページに90秒以上滞在している」という行動をその商品への熱量と解釈し、重み付けをすることが可能です。

複数チャネルによるコミュニケーション

ウェブサイトのみならず、 様々なコミュニケーションチャネルで、リアルタイムに商品レコメンドを提供することができます。ウェブサイトでもポップアップだけでなく、ページ埋め込みによる表現も可能で、表示場所やデザインも柔軟に調整することができます。

レコメンド機能では商品データを連携し活用することになるので、レコメンドに加えて、一定期間内に売れた商品などの「ランキング」や、カート投入後・お気に入り登録後に離脱してしまったユーザーへの「リマインド」、新商品発売時やセール時に、ユーザー毎にパーソナライズした商品提案を行う「特定商品の訴求」といった施策も実施できます。

今後の展望

今後の展望として、KARTEを通して得られたユーザーの生の声を元にユーザーのタイプ分けを行い、その結果をレコメンドに活かすということも実施していきます。行動履歴だけではなく、ユーザーが持つ意向や好みを直接聞き加味することで、レコメンドの精度を上げるという試みです。また、集めたユーザーの声と、店舗スタッフの接客スタイルや強みのデータをかけ合わせ、店舗におけるスタッフとお客様のマッチングの最適化にも応用していきます。

レコメンド機能は、KARTE Datahub（https://karte.io/product/datahub/）を利用することで実現できる機能の一つです。ご利用いただく場合には、KARTE Datahubのご契約が必須となります。

株式会社パル　プロモーション推進部部長 兼 コミュニケーションデザイン室 室長 兼 WEB事業推進室 室長　堀田覚氏のコメント

「精度の高くないレコメンドは、かえってユーザーの購入体験を損ねてしまうのではないか」ということを常々考えています。KARTEのレコメンド機能で最も気に入っている点は、表示場所やデザイン、そして表示タイミングもかなり柔軟に設定できるところです。自分たちのサイトのトーンや実際に利用いただくユーザーの視点に立って自由に、最適なタイミングでレコメンドを提供することができます。ユーザー毎に細かくロジックを調整できるので、思いついた仮説をすぐに実行して検証し、その人に合ったレコメンドの精度をどんどん高めていくことも可能です。

ファッションECサイトでのレコメンド経験者の81.8%が「自分に合っていないレコメンドを受けたことがある」と回答。一方、45.4%が「自分にあったレコメンドをきっかけに商品を購入した経験あり」

ファッションECサイト利用者1,035人を対象に「商品レコメンドを受けたことがあるか」を尋ねた*ところ、全体の81.6%が「ある」と回答しており、ファッションECサイトにおいてレコメンド機能が広く浸透していることがわかります。一方、「レコメンドが『自分に合ってない』と感じた経験があるか」という質問について81.8%の人が「ある」と回答。レコメンド機能は一般化しているものの、まだまだユーザーの好みを適切に捉えきれていないようです。

「自分に合った商品がレコメンドされたことをきっかけに、その商品を購入した経験があるか？」という質問には45.4%が「ある」と回答し、約半数にとって適切な商品レコメンドは購入促進につながることが示唆されます。「自分に合った商品がレコメンドされることについて、好ましいと感じるか？」という質問には、74.9%がポジティブ（「好ましいと感じる」+「やや好ましいと感じる」の回答者合算）な回答をしていることもわかりました。

KARTEのレコメンド機能であれば、ユーザーに対して精度の高い有益なレコメンドを提供することが可能です。KARTE上で収集したデータだけでなく、店舗などオフラインのデータも統合し、購入や閲覧以外といった通常参照されることが多い要素以外のイベントもレコメンドロジックに加味することができます。

また、ユーザーの状況や特定の行動をとったかどうかに応じてその人に採用するレコメンドロジックを調整したり、商品レコメンドの表現や表示位置・タイミングも柔軟に設計したりすることも可能です。テンプレートも豊富に用意されているので簡単に、一人ひとりに対して有益なレコメンドを、その人に最適なタイミングで実現することができます。

調査概要

・調査期間：2019年4月1日〜4月2日
・調査対象：ファッションECサイト利用者1,035名
・調査方法：インターネット調査
・調査委託先：株式会社マクロミル
・調査主体：株式会社プレイド

関連リンク

●KARTE
●株式会社プレイド
●KARTE、人軸に統合した様々なデータからその人に合った商品を オススメできる「レコメンド機能」の提供を開始