CNMENUサードパーティCookie規制後は「LTV向上」が鍵、焦点はレコメンドエンジンにTweet(本記事はWeb担当者フォーラムからの転載です)長らくネット広告の中核技術であったサードパーティCookie廃止後のWebマーケティングはどうあるべきなのか。Value:顧客生涯価値)を最大化するという考え方だ。AIを使ったレコメンドエンジン「アイジェント・レコメンダー」でWebマーケティング業界において存在感を発揮しているシルバーエッグ・テクノロジーに話を聞いた。・メールや店舗アプリも加えた、総合的なパーソナライズド・マーケティング顧客のLTVをいかにして高めるか一度検索したことのある商品の広告が、ほかのWebページを見たときに繰り返し表示された経験をもつ人は多いだろう。この「リターゲティング広告」が使えなくなることが、サードパーティCookieの廃止に伴う大きな問題となる。リターゲティング広告は、ウェブサイトに一度来訪したユーザーを再び来訪させ、購入を促す手段として使われてきたが、それが今後使えないとなると、別の方法でリピーターを呼び込み、購入頻度や購入単価を上げていく必要がある。執行役員マーケティング部ディレクター、倉石英典氏だ。あるECサイトで一度購入経験のあるユーザーに、もう一度そこで買いたいと思わせるには顧客体験が重要になる。優れた顧客体験を提供するために、企業はウェブのポップアップ、アプリのメッセージング、CRMによる顧客分析などを利用するが、ECサイトとして何よりも肝心なのは、訪れたユーザーにとって価値のある「商品」や「コンテンツ」をレコメンドしてくれるかどうかだ。自分がほしい商品を見つけられるか、購入後に適切な情報提供があるか。それができなければ、ユーザーはそのサイトに魅力を感じてくれない。「消費者が利用するECサイトは、徐々に固定化されていくものです。1カ所で購入した方が便利だからです。お客様一人一人をパーソナライズして、『ここに来れば自分に適した商品がそろっている、探しやすい』という快適な売場環境を作りだす必要があります」(倉石氏)顧客の商品選択をAIが助け、選んだ結果をAIが学習シルバーエッグは1998年の設立以来、一貫してLTVの最大化を実現するパーソナライゼーションに取り組んできた。その中核となっているのが、AIレコメンドエンジンの「アイジェント・レコメンダー」だ。ユーザーの行動データを収集・分析し、1人ひとりのニーズに合致する商品・情報をリアルタイムで予測して、レコメンドすることが可能になる。いった商品・情報の多いサイトでのマッチングにも非常に効果的だ。図1:閲覧履歴から店頭接客のように個別ユーザーの嗜好にあった情報をリアルタイムでレコメンドリターゲティング広告は、ネットショップにセーターを買いに来た顧客がサイトを離脱したあとも、ユーザーを追跡し、未購入のセーターやそれに関連する広告を繰り返し出すことで顧客の関心を促していく。アイジェント・レコメンダーは、ユーザーがサイトを離脱する前の僅かなサイト内の行動から、ユーザーの潜在的な嗜好やニーズを予測し、セーターと組み合わせて着られそうなパンツやアクセサリー、ストリートフォトの写真、スタッフのブログ記事など、ユーザーにとって魅力的な多様なレコメンドを提示し、サイト内での顧客体験をリッチにすることで、購入の確率や購入単価を上げてゆく。「膨大な商品やコンテンツの中から、『このお客様だったらこれを選びそうだ』というものをAIが探して提案するとともに、その結果をAIが学習することで、より精度を高めていきます。シニアマネージャーの園田真悟氏だ。園田氏によると、アイジェント・レコメンダーを使うことで、レコメンドエンジンを使わないときと比べて10%から15%程度コンバージョン率が上がる、またAIを使っていない既存のレコメンドエンジンに比べると2割程度効果が高くなったという結果もあるという。800万種以上のアイテムを扱う中古ネット通販ショップ「まんだらけ」では、AIレコメンドによる売上が、EC全体の5%以上を占めているという事例もある。店舗の商品プロフェッショナルが想像もしない商品をAIがレコメンドし、店舗スタッフのおすすめ商品よりも数多くクリックされるケースも多いという。いった効果が期待できる。してサイトのレピュテーションを向上させることが、結果としてファーストパーティCookieへの同意にもつながる。「信用力や魅力のないサイトでCookieへの同意を促されても、多くのお客様は同意しません。優れた顧客体験を提供できているサイトでなければ、Cookieへの同意も増えないのではないでしょうか」(倉石氏)メールや店舗アプリも加えた、総合的なパーソナライズド・マーケティングシルバーエッグでは、メールでのパーソナライズを可能にするサービス「アイジェント・レコガゾウ」も提供している。メールマガジンや購入後のフォローアップメールの本文に、一人ひとり異なる商品をレコメンドできるシステムで、優良顧客に対してはもちろん、再訪してくれない顧客の再訪・再購入も促すことができる。アイジェント・レコメンダーとアイジェント・レコガゾウの組み合わせで、総合的なパーソナライズド・マーケティングが可能になるというわけだ。実店舗のPOSデータを取得して分析し、会員IDごとに購買履歴からその人が次に買いそうなものを高精度でレコメンドすることも可能だ。「単にメールでセールを告知するだけではなく、『こんな商品がオフです』と具体的に提案することで、お客様のモチベーションを高められます。会員アプリがあれば、次のおすすめ商品をプッシュ通知するなどの利用法も可能です。することで、店舗への再訪だけでなく、店舗顧客のECサイト利用を促すことも可能です」(園田氏)図2:ウェブと実店舗を連携させたレコメンドリターゲティング広告は、しばしばユーザーに煩わしさを感じさせる。その時点ですでに顧客の気持ちを無視した施策だと言える。個々の顧客に価値ある情報を伝えることで心をつかみ、LTVの最大化を図ることこそが、ビジネスの王道であろう。それを実現するうえで、AIレコメンドエンジンによるパーソナライズが果たす役割は大きい。Tweetブログ一覧へシルバーエッグ・テクノロジーの最新のニュースや導入事例等は、メールマガジンでもご紹介しております。メールマガジンの配信をご希望の方は、下記お問合せフォームよりご連絡下さい。製品に関するお問合せや導入のご相談は、下記お問合せフォームおよびお電話にて承っております。Reserved.このページの先頭へ。