少量でも買いたくなるECサイト

(BP-Affairs編集部)

実店舗なら、「いっしょに靴もいかがですか」と、買ったパンツの素材や色合いから薦められたり、「先月お買い上げになった帽子、同じデザイナーが秋に向けた新作を発表したんですよ」と顧客志向の対応をしたりできる。直接接客しないケースでも、一緒に購入して欲しい別のモノを横に積んだり、ポップで客の心を掴むといった工夫ができる。

売り手がサイバースペースにいるのだから、「おすすめ」(レコメンド表示)にめくじらを立てる必要はないはず。であると同時に、ECサイト側でも「ウザイ」と思わせない工夫と努力がいる。中小規模のサイトなら、そもそもレコメンドできるほどの顧客情報や購買履歴が蓄積できないことがある。

人工知能(AI)、メディア、IoTなどICTを活用した、大きな変革を起す社会に、新たな価値を生み出すソリューションを提供するNTTテクノクロス株式会社は、そんな中小規模のECサイトでもレコメンド効果が得られる、パーソナルレコメンドサービス「ShowBee(ショービー)」を発表。6月1日から販売を始める。

NTT研究所の特許技術であるパーソナルレコメンデーション技術を使って開発された。プレセールスで得た顧客の要望を取り入れ、少数の蓄積データからでも個人の趣向を判別し、消費者に合わせたレコメンド情報を提供するサービスだという。ShowBeeには、以下の特長が備わっている。

ー 少数データに対応したパーソナルレコメンド分析エンジンによるメール配信ASPサービス
複数エンジンの採用により、少数データからの多様なレコメンド提示を可能にするとともに、独自アルゴリズムを活用することで次回の購買タイミングを予測し、商品閲覧中に消費者が興味深い商品を抽出する機能を有す。また、従来の配信系ASPサービスと違い、サイト訪問なしの消費者にも趣向に合せたレコメンド情報をメールマガジンにて配信可能。
ー レポート機能
レコメンドの利用状況や売上額・ECサイトのPV(ページビュー)などの指標推移を、時系列グラフ、レポートにより一目で把握できる。
ー データサイエンティストによるオプションレポート
学会発表歴多数のデータサイエンティストが蓄積してきた過去データを利用して、上記レポート機能を超える分析レポートサービスを提供。

ShowBeeは、PDCAサイクルを意識した機能でその活動をスピーディーにするデジタルマーケティング製品「MarketingAuthority」との連携が可能であり、これにより収集したメール配信履歴やWebページのアクセス履歴を利用して、消費者に最適なコンテンツを抽出できる。またこのコンテンツをMarketingAuthorityのメール配信機能やWebサイト機能で消費者に最適なタイミングで提供できるようになるとのことだ。