PC×モバイルで同一ロジックのレコメンドを実施し、チャネルを横断しても変わらぬ「おもてなし」を実現。毎週更新の商品スピードに対応したレコメンドを実施できるのは、ルール×自動レコメンドを自由に組み合わせられるRtoasterならでは。

◆日本初のギャザリングサービス提供サイト
購入申込数に応じて価格が下がる独自の共同購入の仕組みを「ギャザリング®」と名付け、国内で初めてサービスを開始した株式会社ネットプライス様（以下ネットプライス）。ネットプライスという会社について、株式会社ネットプライス　広報担当者様にお伺いいたしました。

「ネットプライスは、2000年に日本で初めて共同購入を開始した会社です。サービス開始から11年がたち、今年4月にはサイトを全面リニューアルいたしました。
ネットプライスからお客様へ商品との「発見のよろこび」「出会いのたのしみ」を提供し、そして、お客様からもネットプライスへ「参加」「共感」していただく。そんなお客様との“いいことをおしえあう”関係性を築けるようなサイトを目指し、日々サービス提供しております。」

「Rtoasterの導入前、ネットプライスでは他社のレコメンドエンジンを利用していました。とくに不満があったわけではないのですが、そのレコメンドエンジンで実現できたのは、商品に基づいておすすめ商品を自動で紹介する商品の自動レコメンドだけでした。Rtoasterは、来訪者の流入経路や過去のページ閲覧行動の特徴から、そのお客様にあわせて表示させたいバナーや特集を自分たちで設定することができる「ルールベースのレコメンド」を自動レコメンドと組み合わせて使うことができる、という話を聞き興味を持ちました。

その他にも、Rtoasterは「ユーザーのサイト内行動をcookie単位で取得しデータ出力できる」、「顧客のオフラインデータとWeb上での行動データをマッチングできる」と、Webマーケティングの高度化にとって必要な機能が揃っていたことも魅力的でした。

しかし、既に実現されていた自動レコメンドでお勧めされる商品の精度を落とすことはできません。そこで、本番導入前に既存のレコメンドエンジンとRtoasterとで、商品ページの自動レコメンドでABテストを行い、機能を比較しました。
ネットプライスのように、1週間で商品が続々と新規入荷されるサイトでは、商品の自動レコメンドを行うための学習期間が短く、レコメンドのロジックが悪いと効果が落ちてしまうことが考えられ、心配しておりましたが、結果として既存のレコメンドエンジン以上の良好な結果であったため、正式導入することを決定しました。」

「例えば、特集バナーを表示する場合、過去のページ閲覧履歴から、このページを見た人にはこのバナーを表示したい、というルールを考えます。このとき、運営サイドの希望や過去の経験を元に考えますので、バナーとルールの組み合わせが最適かどうかがわからないという問題があります。

ところがRtoasterでは、クリックや購入率がよいバナーを自動でテストしながら最適表示してくれる機能があります。ルールにより分類したユーザーセグメントごとに複数のバナーを表示できるように設定し、はじめはランダムに表示します。その後、それらのバナーがクリックされることで学習が進み、それを元に自動でユーザー一人ひとりに合わせたバナーを優先的に表示するようになります。これが非常に有効で、コンバージョン率の向上につながりました。

特にネットプライスのように頻繁に新しい特集が企画されるサイトの場合、すべてのバナー表示を人の手だけで最適化するのは不可能です。Rtoasterの導入によって、「人の経験×機械による自動学習」で、商品や特集バナーを常に最適な状態でユーザー個別にレコメンドすることができるようになり、本当に助かっています。」

画像左：ネットプライスPCサイト、右：ちびギャザサイト

2011年4月より、モバイルサイト「ちびギャザ®」（以下ちびギャザ）でもRtoasterをご活用いただいているネットプライス様。モバイルサイトではどのように利用されているのかを教えていただきました。

「基本的に、モバイルサイトでもPCサイトと同じようにトップページの特集バナーと商品情報をルールベースのレコメンド×自動最適化で出しわけています。これにより沢山の特集がある中で、一人ひとりの閲覧履歴を元に興味ある特集バナーを表示することができます。結果として、PCサイトよりも表示領域が小さく、提供する情報の選択が難しいモバイルサイトでも適切なバナー提示を行えるようになったことで、クリックレートの向上につながりました。

また、遷移先の各商品ページ、カートページでは、商品の自動レコメンドで他の商品もお薦めし、PCサイトと同様、良好な結果を得ています。Rtoasterの機能をフル活用することで、ユーザーがどのチャネルからアクセスしても必要な情報が容易に入手できるようになりました。

ただ、モバイルサイトに特有の問題点として、PCサイトと比べレスポンス速度が遅いと離脱につながる割合が高いため、レコメンドを入れた場合、レスポンスが遅くなってしまうのでは？と心配していました。しかし、結果としては、テストでもレスポンス速度が気になる事はなく、ちびギャザにRtoasterを導入してから半年ほど経過した今までお客様からそのようなご意見を頂くこともありませんので、安心して利用しています。」

最後に、Rtoasterを使って今後実装してみたい、と思っている機能をお伺いいたしました。  

「Rtoasterは、Cookieで個人単位のサイト内行動データをトラッキングして見ることができる上、顧客データベースと連携してこのCookieは会員のAさん、こちらはBさん、とそれぞれの会員単位で行動データとオフラインのデータを統合できます。この機能を活用することで、最近「購入はして頂けていないけれど、サイトには来訪している」というような条件でユーザーを抽出し、その人のページ閲覧履歴から最適なコンテンツを配したレコメンドメールを配信してみたいですね。
その他、スマートフォンでも「ちびギャザ®」アプリを提供しており、特にAndroidの売上高は急速に伸長し2011年5月にはiPhone売上高を上回っています。Rtoasterはスマートフォンアプリにも対応できるということですので、今後はアプリでもレコメンドを実施するなど、よりマルチデバイスでのOne to Oneマーケティングを推進していきたいです。」
お客様と「いいことをおしえあう」関係性を持ったサイトを目指し、サービスを提供するネットプライス社にとって、統合レコメンドエンジン「Rtoaster」は今後も欠かせないツールとなっていくことでしょう。

 

※記載されている商品名、会社名等は、各社の商標または登録商標です。