会社紹介

【本ウェビナーについて】 ・タイトル：レコメンドツールでかんたん実現！ ECの収益性向上 3つの方法 ・進行役：園田 真悟 ・会社：シルバーエッグ・テクノロジー株式会社 　-AI（人工知能）技術をベースにしたWebマーケティングサービスの開発・提供 　-国内トップシェアのサービス 　-商材：レコメンドエンジン（ECサイトにてユーザーの情報を分析、パーソナライズされたアイテムを提供） ・テーマ：レコメンドエンジンを使いこなし、サイトの売上を+10%底上げ 【SEMPRE. JPにおける実現例】 ・サイトにレコメンドを表示 　-受注件数16.4%増 　-売上13.8%増 【本ウェビナーのスピーカー】 ・セールス部部長　清水 洋明 ・マーケティング部副部長　園田 真悟

ページ目的に応じたAIアルゴリズムの最適化

【アイジェント・レコメンダーとは】 ・ユーザーの行動情報（閲覧、検索、CVなど）を蓄積、AIがリアルタイムに分析・予測・自動学習を実施することで、ユーザー1人ひとりの「いまのニーズ」を予測し提案するレコメンドサービス ・特徴：利用シーンに応じたAIのチューニング、ユーザーが求めるものを想定して選択 　-チューニングの提案・実施はコンサルタントが対応、ユーザー側の運用は必要なし 【レコメンドアルゴリズム（レシピ）例】 ・行動相関レコメンド 　-閲覧×閲覧、同時購買、閲覧×購買、過去購買×購買、カテゴリ／キーワード×閲覧 ・特徴量レコメンド 　-言語解析、画像認識 ・フィルタリング 　-カテゴリフィルタリング、価格フィルタリング、アイテムフィルタリング ・その他 　-閲覧履歴、購入履歴、ランキング

ファネルに応じたレシピの活用

【サイト内における顧客行動】 ・TOPページ→一覧ページ→詳細ページ→カート→購入・会員登録→マイページ 【レシピの種類とタイミング】 ・サイト訪問・商品検索時：絞り込み・最短ナビ／閲覧×閲覧、過去購買×購買、ランキング ・比較検討・商品選択時：惹きつける／閲覧×閲覧、閲覧×購買、閲覧履歴 ・注文決済時：ついで買い・次に買うなら／同時購買 ・お気に入り登録・履歴確認：あなただけの／閲覧×閲覧、購入履歴 【商品詳細ページ例】 ・商品詳細の直下に2種のレコメンドを掲載 ・①比較・回遊の促進 　-閲覧中の商品カテゴリに絞り込んで最短ナビ ・②気付き・出会いの演出 　-閲覧中の商品カテゴリを除外してジャンル横断

「レコメンドまとめページ」によるリピーターとの関係性強化

【サイト内でレコメンドをどう表現する？】 ・Webページ内のレコメンド掲載箇所・掲載数によってユーザー体験が変化 ・「より買いやすい」「また来たくなる」サイトデザインをレコメンド機能を軸に作成できる 【効果に影響するポイント】 ・位置／商品カテゴリTOPページ例 　-トップに比べ、最下部はCTR（クリック率）約50%減 　-パーソナライズ化された顧客優先のサービスが大切 ・表示点数／TOPページ例 　-タイル貼り多点表示に比べ、カルーセルスライダーのCTR約40%減 　-1枚目画像CTR90%、2枚目3%のように、機会損失が起きやすい 【レコメンドまとめページの勧め】 ・レコメンドのみ20点以上表示、自分だけの「パーソナライズカタログを実現」 　-CTR30%増、CVR9%増 ・メニューに「おすすめアイテム」を設置 　-リピーターに対してのサービスになる

既存メールシステムを強化する「パーソナライズドメール」

【レコガゾウとは】 ・リアルタイムメールレコメンド ・メール開封時にレコメンド結果をリアルタイムに抽出、メールに表示 【よくある課題】 ・ユーザーが開封＆クリックしたときには、既に売り切れ ・ユーザーの過去履歴を元におすすすめ表示するため、ユーザーの開封時点での目的や興味を捉えきれない ・おすすめ表示が売れ筋商品に偏る 【レコガゾウで解決】 ・メール開封と同時にレコガゾウタグが発火、そのユーザーの直近の行動履歴と登録商品を元に、リアルタイムにAIがおすすめを計算＆表示 ・One to Oneでの「パーソナライズレコメンド」を実現、商品網羅性の向上 【活用シナリオ】 ・①購入後フォローメール ・②ポイント有効期限リマインド ・③カゴ落ち即日フォロー ・④新着商品お知らせ ・⑤ポイント付与メール ・⑥クーポン配信メール ・⑦直近半年購入なし

PEACH JOHNの事例

【施策】 ・別のレコメントエンジンからレコガゾウに変更、CPR1.25倍、経由受注額3倍に ・おすすめ一覧ページをメールで実現、パーソナライズカタログが表示されて受注率アップに貢献 【評価ポイント】 ・膨大な会員毎のレコメンドバッチ計算が不要に ・ひとり一人に最適化したおすすめを実現 ・CTR／売上UP

メール以外のツールと連携による相乗効果

【他ツールとの組み合わせ】 ・ポップアップ、シナリオメール、チャット経由などでレコメンドを表示 【パーソナライゼーションの実現】 ・最適なアイテムを、最適な時・経路・手法で、最適な人に届ける ・レコメンドを起点として広がっていく ・ツールの組み合わせで構築していきたい