Personalize
ユーザーの行動ログから趣味嗜好を解析し、個人個人に適した検索結果を表示します。また個人以外にも「性別」「年齢」「エリア」などの任意のセグメントごとの購買傾向を学習し、セグメントベースの表示も可能です。パーソナライズ検索は商品とのマッチ度を高め、コンバージョン率をアップに貢献します。
パーソナライズの重要性
近年、個人の行動や趣味嗜好に合わせたパーソナライズが注目されています。リアル店舗と異なりECサイトにはユーザーの行動ログがすべて残っているからこそ、ログを活用して「個人に合わせたサービス」を提供することは重要です。
パーソナライズはレコメンドやメールなど様々な領域で行われていますが、中でもユーザーからの要望が高く売り上げに結び付きやすいのは「検索」です。
ECサイト利用者にアンケートを取ったところ、最もパーソナライズ化してほしいと要望が強かったのは検索結果画面でした。これは「検索結果は膨大な量となっており、その膨大な結果の中から自分に適したものに早く出会いたい」ためと思われます。
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検索パーソナライズの手法
gooサーチソリューションでは、2つの手法でパーソナライズを提供しています。それぞれサイトの特性に合わせ、手法をご提案させていただきます。
1. 個人パーソナライズ
ログを解析し、個人の行動や趣味嗜好に合わせて検索結果を出し分けます。参考にする情報は「閲覧履歴」「購入履歴」「お気に入り情報」など、ご要望に応じて対応します。個人ごとに傾向が異なる場合に有用です。
2. 属性パーソナライズ
「性別」「年齢」「エリア」「法人／個人」など、任意のセグメント情報をベースにパーソナライズを行います。ログ情報が個人より多くなることから、セグメントごとに傾向がはっきり出る場合に有用です。
例えば、40代の女性に20代のブランドばかり表示すると、40代女性には「このサイトには自分に合う商品がない」と思われてしまいます。属性毎に傾向が出る場合は、属性パーソナライズを行うことで「本当はあるのに無いと思われる」損失を防ぐことができます。
利用例
１. 個人パーソナライズ
例：ファッションサイト
ユーザーによってよく購入するブランド傾向が異なる場合、ユーザーの趣味嗜好に合わせて検索結果を出し分けるケースです。
同じ「靴」を検索している場合でも、AさんはブランドXを主に購入しており、BさんはブランドYを購入する傾向がある場合、検索結果を特定のブランドに重みを付けて表示することで、ユーザーはよりニーズの高い商品に出会いやすくなります。
2. 属性パーソナライズ
例：食品サイト
個人、法人の両者が顧客にいる場合、同じものを探していても、法人と個人ではニーズが異なります。例えば「砂糖」を検索する時、法人は「10kg（業務用）」を探している可能性が高いですが、個人にとって「10kg」は大きすぎ、求めているのは「1kg（個人利用用）」サイズです。
そのため法人アカウントと個人アカウントで検索結果を出し分けることで、両者にとってほしい商品が見つかりやすくなります。
パーソナライズ導入事例
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