レコメンデーションBLOG

ボーディングスクールの合格通知もパーソナライズされていた！

米国東海岸のあるボーディングスクールに、この秋から息子が行くことになったのですが、学校から送られてきた合格通知が、コピペの文章でなくパーソナライズされていたので、感心しました。

「君は数学に強いようなのでその点を評価したし、これまでやってきたスポーツもわが校でも力を入れてやっているので、君にぴったりだと思う」という感じです。

別のボーディングスクールに受かった知り合いの息子さんのところも聞くと、インタビューのときに話をしたことに触れて、「君のようなマルチに才能をもっている学生は自分たちの学校に合っている」と合格通知の中でいっていたということでした。

ここ最近、米国内だけでなく、アジアからの受験生の数が異常といえるほど増えて、東海岸のボーディングスクールはブランド校であればあるほど、狭き門となっています。ですので、ボーディングスクールを受験する子供たちは1校の決め打ちでなく、数校を受験するわけです。ここでおもしろいのが、合格するまでは学生を選ぶ権利は学校側にあるのですが、いったん合格通知が出されると、今度はどの学校を選ぶかという権利は受験した側、つまり学生側にうつるのです。成績優秀で、リーダーシップのある学生はどのボーディングスクールでも欲しい人材です。このような学生の場合、数校に合格するということも珍しいことではありません。合格通知が出されたあとに、再度学校を訪問するrevisit dayが通常設けられており、その学校に行くかどうかを迷っているような場合に訪問して、最終的に1校にコミットするのです。

学校側にとっては、自分の学校への、いわば、ロイヤルカスタマーを作らなければならないため、受験プロセスの間中、あの手この手で学校のアピールを学生たちにするわけです。そのひとつが合格通知のパーソナライズでしょう。自分のためだけに書かれた合格通知を受け取ったほうが、明らかに全員に対して同じ内容の合格通知を受け取るよりも、その学校に対する印象はよくなって当然です。

企業でも真似できるところはたくさんありそうです。

CNETにファミマドットコム様との対談が掲載されました！

CNET　Japanに、ファミマドットコムの事業開発本部 EC事業開発部 商品企画グループの平瀬修平様との対談が記事として掲載されました。

ファミマドットコム様のサイト・パーソナライゼーションの取り組みは、非常に先進的です。

トップページに行くと、ユーザーの行動に合わせて、ページの内容がどんどんユーザーの嗜好に

あったものに変わっていきます。この背景にあるのが、弊社のレコメンド技術です。

レコメンド技術は、膨大な顧客の行動データを収集し、解析して、次に取るべきアクションを

最適化していく技術です。日本では、レコメンド＝「商品のおすすめ」というイメージが大きいですが、

すでに世界では、レコメンド技術はサイト全体のパーソナライゼーションのために使われています。

日本でもこのように、アルゴリズムをベースにしてサイトを作っていくことが、今後どんどん増えると思ってます。

対話型レコメンドサービス「おしえてアイジェント」が絵本ナビの新サービス「絵本コンシェル」で採用になりました！

2014年2月13日に、弊社のレコメンドサービス「アイジェント・レコメンダー」の新オプションサービスである「おしえてアイジェント」が使った株式会社絵本ナビの情報ECサイト「絵本ナビ」の新機能「絵本コンシェル」がリリースされました。

子供さんも、好きな絵本や年齢、読書環境によって、次に何を読んだらいいのかの答えは一人ひとり違っています。一人ひとりのお子さんに合った作品をおすすめしたいという絵本ナビ様のご要望に対して生まれたのがこの「絵本コンシェル」という機能です。

従来のレコメンドサービスは、ユーザーの行動データを収集し、それをもとに、プッシュ型で最適なコンテンツを提示する形がほとんどですが、「おしえてアイジェント」では、ユーザーが自発的に提供するデータをもとに、そのユーザーにあった内容を返す対話型となっています。これにより、ユーザーとのインタラクションの機会が増え、結果的により親密なユーザー・エクスペリアンスを実現することができます。

パーソナライゼーションの良いアプリケーションの例です。

「絵本コンシェル」

クリーニング業界でのパーソナルデータ活用

昨日、ハッピーというクリーニング業界で新しいイノベーションを起こしている会社の社長さんに

お話を伺う機会がありました。橋本社長は、「自分たちはクリーニング屋でなく、

ケアメンテサービスの会社なんだ！」とおっしゃってました。

 

クリーニングに高級な服をだして、服が傷んでしまって取り返しがつかなかった、

クリーニングに出してもしみが取れなかった、という経験がありませんか。

通常の技術だと、クリーニングに服を出すと服が傷んじゃうことが多いそうです。

（高級な服であればあるほどそうだというのは橋本社長談。。）

ハッピーに出すと、どんな高級な服でも本当にきれいになって返ってくるし、

どこに出してもとれなかった黄ばみやシミまでとれて返ってくる。

よい服を長く楽しめるということで、衣服の「ケア」をする仕事だというわけです。

その代わり、通常ワイシャツ150円のところを2000円ぐらいとられるんですが。

 

この会社は店舗はもたず、宅配とインターネットだけで商売しているそうです。

どんな「しみ」や「黄ばみ」もほぼ修復できる技術を開発したこともさながら、

洗濯を依頼された顧客とその衣服の状況を3000項目に分けて情報項目としてデータベース化

しているというところに興味をひかれました。

例えば、スーツを持ち込んだとする、素材はウール、ボタンは貝、汗じみありから始まって

項目をどんどんつけていくようです。つまりタグづけですね。

そのタグをシステムに照会すると、その衣服に最適なクリーニング方法が

画像でステップバイステップに示されるということらしいのです。

橋本社長が、「肉をよく食べてる人と野菜をよく食べてる人の汗は違うんだ。汗が違うと

クリーニング方法も異なる。だから個別に対応しなければだめなんだ」とおっしゃってました。

クリーニングというと、釜にいれていっしょに洗えばいいんじゃないのと思ってましたが、

こんなところでもITを使ったパーソナル対応をすることでイノベーションをおこしている

そんな会社があるんですね。

「期待を超える」マーケティング

オンライン、オフラインにかかわらずキャンペーンでない限り、ふらった立ち寄る一般客が最初からものすごく「期待」して来店するということは少ないと思います。裏を返せば、あまり期待してなかったお客様にその期待を上回る経験を提供することができれば、そのお客様は間違いなくそのショップのファンになり、他のショップと大きな差別化ができるのです。

サービス産業において、このお客様の「期待を超える」ことが非常に重視されています。マニュアルどおりの接客サービスではなく、「ホスピタリティ」が注目されているのもそのためです。「ホスピタリティ」とは一般的に「おもてなし」と訳されますが、これは単にお客様をもてなすという範疇をはるかに超えるものです。たとえば、レストランに予約をして行った時に、こちらが小さい子供がいることがわかってその時点で店側が配慮してくれて個室に変更してくれたといったようなことも良い「ホスピタリティ」の例といえると思います。

この「期待を超える」という要素がますますオンライン、オフラインを含めた小売店にも必要になってきていると思います。これを実現するための重要な要素にカスタマー・エンゲージメントというものがあります。エンゲージメントとは、「がっちりと巻き込む、引き込む」という意味で、カスタマー・エンゲージメントとは、「お客様の心をつかむための一連のマーケティング活動」ととらえると理解しやすいです。

実店舗でのカスタマー・エンゲージメントの例として、こちらのブログに掲載されていたものをご紹介します。このブログのライターの奥様は、自分でアートや家具を販売しているショップを経営しているのですが、店舗にてお客様にタブロイドで商品紹介をしたいと思い、アップルストアにいったそうです。iPadとそれをおくスタンドも買う予定でしたが、自分の店にあうデザインのスタンドをアップルストアで見つけられる「期待」はしてませんでした。ところが、彼女に応対した若い男性の店員は、アップルストアにおいてあるプラスチックのスタンドでなく、木のスタンドを彼女が探していることを知ると、自分のiPadをおもむろにだし、そのようなスタンドを販売しているウェブストアを出して彼女のニーズにあったものをその場で注文してくれたということです。さらには、iPadの使い方セミナーがちょうど始まったところだったので、そのセミナーにもサインアップしてくれたということです。もちろん彼女の中のアップルストアに対するロイヤリティがものすごくアップしたことは間違いありません。

このように顧客の期待を超えるための重要な要素に、ショップで直接顧客に対応する販売員がどれだけプロアクティブな対応ができるかとことがあります。顧客のニーズや好みを良く知って、それにあったパーソナルな対応ができるかどうかで、カスタマー・エンゲージメントの質が変わってくるのです。

実店舗では、販売員の教育によってこのようなカスタマー・エンゲージメントは実現できるのですが、さて、販売員のいないオンラインショップではどのようにしたらよいのでしょうか。その答えに「レコメンデーション」というものがあります。「レコメンデーション」は、そもそも、単なるおすすめをして購買意欲を促すだけのものではありません。実店舗であれば、店員が顧客との対話の中でその顧客の好みを把握していくところを、レコメンデーションエンジンが、顧客のウェブ上の行動履歴から個別顧客の好みを把握し、あたかも店員が個別の顧客にあったニーズにこたえていくかのように、一人一人のお客様にあった商品を提示するというものなのです。

現状では、通常サイトの商品詳細ページでアイテムの横に「おすすめ」という形で枠にいくつか表示されることが多いのですが、今後、それだけでなく、人間の店員ができるような”パーソナル”な応対をレコメンドエンジンがオンラインショップで実現していくことになれば、オンラインショップでも「期待を超える」マーケティングがより有効的に実現していけることと思います。

 

2012年のレコメンド市場のふりかえりと今後の展望・・米国でも紹介されました

毎年書いているその年のレコメンド市場のふりかえりですが、

今回、カスタマー・エクスペリエンスで大変著名な

米国のコンサルティンググループであるパトリシア・シーボルド・グループに

日本のレコメンド業界の代表的カンパニーということで

取材していただきました。（すごく光栄です！）

今回は、その記事を転記しました。元文の英語もつけときます。(English below)

質問：2012年の日本のレコメンド市場において見られた動向とは？

レコメンドシステムは、ＥＣサイトの必要不可欠な要素となった。複数商品を取り扱う主要なサイトでは、なんらかの形のアイテム・レコメンデーションが提供されている。ほとんどのサイトが、(自社開発よりも）コスト効率の良い*サードパーティのＳａａＳタイプのレコメンデーションサービスを利用している。

市場規模について最新の正式な市場調査はなされていないものの、我々の見解としては、日本のレコメンデーション市場はまだ成長しているものと思われる。しかしながら、日本の経済環境は不況であり、過去数年間にスタートしたレコメンドサービスも苦戦しているところが多いと思われる。ニッチ市場にフォーカスしたり、ビッグ・データ分析、ソーシャルネットワークなどの関連市場にフォーカスをシフトしているベンダーもでてきている。

*高度なレコメンドシステムの開発は専門的技術知識を要するため。

質問：2012年の貴社におけるもっとも誇らしい成果は何か？

弊社独自の技術プラットフォームをベースとする２つのサービスをローンチできたことである。ひとつは、リターゲティング広告サービスであり、またパーソナライズドＬＰＯサービスだ。

質問：パーソナルな顧客経験(カスタマー・エクスペリエンス）をますます促進していく上で、レコメンド・システムが果たす役割とは何か。

良いサイトというのは、顧客に対して、商品を探す手助けをする複数の商品提示（プロダクト・オファリング）の手段を提供しているべきだ。この手段のそれぞれが、ある意味で、レコメンドだといえる。つまりレコメンドとは選択の幅を提供するということだ。また、レコメンドによる商品提示をするということは、異なるニーズと興味を持った顧客がそれぞれに合った形でサイトを体験できるようになるということだ。これを理解し実現するECサイトでは、レコメンドはもはや単なる脇役でなく、主役となる。

質問：レコメンドシステムとパーソナライゼーションは今後何をもたらすのか。

我々はまだ氷山の一角しか見ていない。今日われわれの前にあるのは、「最適化」を待つ「未踏の島々」だ。レコメンデーションは、広告キャンペーンやランディングページとまだ上手くコーディネートされていない。そして消費者からの情報も企業がすべて受け取っているわけではない。パーソナルなウェブ経験を提供し、サイト外（オフライン）の顧客にもリーチしてトラフィックを自社ビジネスに呼び込むには、完全に統合された、数量的でクローズドループな方法を必要とする。そのためのツール、テクニック、手段をもつ企業には大きな勝算が生まれる。そのような企業がでてきたときには、数アイテムを枠内にレコメンドとしてだけみせるというようなことは、古臭いものになるだろう。今後、多くのサイトが、個別顧客のディープなナレッジモデルを活用した、革新的なパーソナライズドなアイテムナビゲーターを提供することになるのではないかと考えている。

(以下、原文）

Question: How has the recommender systems market in Japan changed in 2012?

Recommender systems have become an integral part of EC sales in Japan. Almost all major sites with more than a few dozen products now offer some form of item recommendation. Because it is more cost-effective, most sites use third-party, SaaS recommendation services.
There haven’t been any recent market studies, but our view is that the Japanese market for recommendation services is still growing. However, the economy is sluggish. Some new recommendation services launched in the past few years have struggled — and a few have refocused on niche markets or moved on to related markets such as big data, or social-networks.

Question: What are your proudest accomplishments for 2012?
We successfully launched two services based on our integrated technology platform;
a retargeting ad service and a personalized landing page optimization service.

Question: What part will recommender systems play in enabling an increasingly personalized customer experience?
The best sites offer customers multiple, complementary ways to explore the product offering. Each is, in some sense, a form of recommendation. It is all about providing choices — allowing different kinds of customers, with different needs and interests, to experience the products in different ways. On sites that understand this, recommendations are not a sideshow, they are the main act.

Question: What does the future hold for recommender systems and personalization?
We have only seen the tip of the iceberg. Today we have islands of optimization. Recommendations are not well coordinated with advertising campaigns and landing pages, and powerful signals from consumers are being ignored. The process of driving traffic, providing personalized web visits, and reaching-out to offline customers should be managed in a thoroughly integrated, quantitative, closed-loop fashion. There is money on the table for companies that have the tools, techniques, and wherewithal to pull this information together. When they do, a web page showing a few item recommendations in a box will seem quaint. In a few short years, most sites will offer innovative, personalized item navigators powered by deep knowledge models of individual customer interests.

 

ホスピタリティ・コーディネーターの資格試験が大阪で2月開催されます。

ウェブでもおもてなしという言葉が聞かれますが、英語でいうと「おもてなし」は「ホスピタリティ」といいます。

もともと、ホスピタルとかホスピスも源流は同じ言葉からできているのです。現在の社会には、おざなりなサービスではなく、「もう一歩」進んだおもいやりの心や、慮る心がますます必要とされていると思います。このホスピタリティを推進している協会が、日本ホスピタリティ推進協会（JHMA)ですが、実は私はここの協会の理事をしています。

私としては、ウェブのパーソナライゼーションも、いいかえると、ウェブでのサービスの差別化を果たすために個別レベルでのホスピタリティを実現することだととらえることができると思っています。

日本ホスピタリティ推進協会（JHMA)では、ホスピタリティを実際の社会で生かしていただくために、コーディネーター制度という資格制度を運用しています。ホテルや外食、航空業界といった様々な業界から、ホスピタリティを勉強してそれを業務に生かそうという人たちが、これまでも数多くこのホスピタリティ・コーディネーター資格をとられてきました。

今後2月12日と13日に大阪にて、ホスピタリティ・コーディネーター資格の研修とテストが開催されます。なかなか日本ではホスピタリティを体系だって教えてくれる講座はありませんし、今回はユニバーサル・スタジオの方も講師として登場されるので、体系だった話と実地のお話の両方を聞くことができ、一挙両得です。ぜひこの機会にご参加いただいたらと思って紹介しました。

参加要項は下記のホームページの認定資格のタブをおしていただくと見ることができます。

http://www.hospitality-jhma.org/

みんなでホスピタリティの輪を広げ、暖かい、思いやりのある、よりよい社会になればいいですよね！

 

 

 

2010年のレコメンド市場を振り返って

昨年10月頃でしたか矢野経済研究所の方から取材協力依頼がありました。今回はウェブ、ネット-マーケティングのツールのひとつとしてレコメンドツールを取り上げたいということでした。（以前には、レコメンド市場単体でレポートを出されています。）取材された方も、レコメンドは完全にウェブサイトのツールとして定着した感があるということをおっしゃってましたが、１９９８年から日本初のレコメンド専門企業としてやってきた私たちとしては、そのコメントをお聞きして「ようやく」という感がありました。このお正月に、2010年のレコメンド市場を振り返ってみました。

昨年2010年のレコメンド市場に見られた特徴的な現象のひとつとして、レコメンドへの新規参入が引き続き見られたということがあります。実は私は、2010０年度には結構レコメンド企業の淘汰が始まるのではないかと思っていました。市場の拡大スピードよりも、サービス提供ベンダーの数の増加スピードが上回っていると思われたからです。事業再編を余儀なくしたところもあったようですが、淘汰にはいたらず、それよりも2010年、レコメンドサービスを提供するという企業の数はまた増えました。

新規参入した会社としては、弊社シルバーエッグのように、レコメンド専業というよりは、レコメンドはメインではなく、アクセス解析ツールや口コミツール、データマイニング（ウェブサイト作成といったところもあります）が実はメインで、プラス、レコメンドも販売してますという企業が増えたという印象です。

（ここでいう新規参入には、ECパッケージの付属機能としてのレコメンド提供についてはいれてません。現在、多くのECパッケージにレコメンド機能が付属としてついているようです。これには、自社開発版とOEM版がありますが、私には、10年前ほどに大型CRMパッケージに付属としてついていたパーソナライゼーション機能と位置づけが似ているように見えます。つまり、融通がきかない、拡張性がない、簡易なものが多いといった点です。ただし、付属機能であるので、サービスを新たに導入するときの手間が省けるといったメリットはありますが。）

昨年レコメンドへ新規参入した企業規模はNTTレベルの大企業からベンチャー系までと様々でしたが、やはりベンチャー系が主流でした。

一体なぜこのように多くの企業が「レコメンド」に参入してくるのか。

ひとつには、レコメンドが新たなウェブツールとして市場で認識されたため、後追い参入が発生したこと。また、最適な情報をフィルタリングすることができる技術としてソーシャル時代のウェブにおける重要性がますます注目されていることがあげれますが、

ただ、もうひとつとして、参入の壁が低いことがあげられるのではないかと思います。非常に高度で質の高いレコメンド技術をサービス化していくのはかなり専門性がいりますが、相関を形成する技術の情報は、ネット上でも多く公開されていますし、大学などでも教えるところが増えているので、「レコメンドサービス」というものを作るということだけであれば、比較的簡単に作ることができると思います。そういった意味で、今後もっとレコメンドをやっているというベンチャーが増えるのではないかと思います。

もうひとつの2010年の流れとして、大手ECサイトへのレコメンド導入が一巡したと見られ、中小サイト向けのサービスの提供が開始され、それにつれサービス提供価格の下落傾向とサービスの簡易化が見られたことがあります。

しかしながら、そういう中で、レコメンドを導入したサイトの中では効果がでなかったということでレコメンドサービスを取りやめた企業が複数でてきたという憂うべき事実があります。弊社シルバーエッグ代表トム・フォーリーは、常に、『悪いレコメンドならばやらない方がまし』といっていますが、まさしくその通りになってしまった例です。憂うべきことです。

現在のレコメンド業界は、いっときのアフィリエイト業界の流れと似ているのではないかと思います。

アフィリエイトというサービスが注目を集めると、どんどんと新規参入がおこり市場が作られる。新規参入組は、どちらかというとサービス価格を抑えて市場シェアをとろうとするが、価値の感じられないサービスはどんどん淘汰されていったという流れです。

現在、レコメンドに対する市場認識は、売上アップやトラフィックアップのためのサイト内ツールであるというところが大勢ではないかと思います。しかしながら、レコメンドとは、本来は単なる「おすすめ」機能ではなく、サイトが個別ユーザーに対して、ベストなサービスを提供できるようにするためのものです。サイト・パーソナライゼーションのためのレコメンドの在り方について、今年は提供者側がより市場啓蒙をすべき時期であるように思えます。

今年、より様々なサービスやアプリケーションとレコメンドとの連携が進むのではないかと思っています。すでに2010年から見られていた動きではありますが、メール、LPO、アクセス解析などとの組み合わせがますます進むと思います。これについては、また別途どこかでまとめてみたいと思っています。

今年は「さらなるレコメンド拡大の年」？

（Note: 本ブログに掲載している内容はあくまでも私個人の見解であり、シルバーエッグ・テクノロジー株式会社の会社としての見解を述べているわけではありませんので、あらかじめご了承いただきますようお願いします。）

 

 

 

 

 

セグメンテーションとパーソナライゼーション

1to1を嗜好しているという企業であっても、まだセグメンテーションという言葉を重視する傾向があるというのはどういうことなのでしょうか。

個別のユーザーに対して、ベストは個別にあった内容を提供していくことに対して、セグメンテーションというものは真っ向に対峙するものであるはずです。

でもやはりこれまでのデータマイニングやマーケティング手法は年齢、地域、性別などをベースにしたセグメンテーション（クラスタリングも結局グルーピングしていくので、ある意味でのセグメントをデータの中に作っていくという意味で一緒ですね）であり、そこを教えられた人たちに、ここから脱却して真の1to1に行こうというのは、意識がなかなか抜けきらないということでしょうか。

ルールを作るというのは大変日本人は好きなような気がします。型にはめると大変やりやすい側面は確かにあります。ただ、一人一人の人に別々のルールを作るのはマニュアルでは不可能なので、セグメンテーションにわけてルールを設定する手法以外はないわけです。ルールは増えることはあっても減ることはありません。

そうなるといつか運用ができなくなってしまうわけですが、それでもルールが必要だという主張は強いのではないかと思います。

ある程度の商売上の決まり事はルール化できるでしょうが、やはり個別のユーザーはそれぞれ違うニーズをもっています。それら全て想定したルールは絶対に作れません。

CRM＝顧客対応ルール＝マニュアル化はやはり違うと思います。実店舗でもウェブの店舗でも、望まれるのは個別ユーザーへの臨機応変な対応。そしてウェブは、それを実現する技術が台頭してきているはず。また真のパーソナライゼーションはウェブだからこそ実現しやすい。

ルールを否定するわけではありませんが、やはり過去のデータを切り出して、マイニングすることと、次に何をユーザーが欲するのかを「予測」して一歩先の対応することと意味が大きく違います。

予測の力ーーこれこそ、先端技術のもたらすパワーです。