株式会社ローソンHMVエンタテイメント様 導入事例 業界別

株式会社ローソンHMVエンタテイメント

株式会社ローソンHMVエンタテイメント様

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株式会社ローソンHMVエンタテイメント様

http://www.lhe.lawson.co.jp/

小売

レコメンデーション

CD、DVD等、音楽と映像関連商品の販売を手掛ける株式会社ローソンHMVエンタテイメントの運営するECサイト「HMV ONLINE」にレコメンデーションシステムを導入。数百万点の商品を取り揃える大規模サイトにおいて、閲覧履歴、購買履歴の膨大なデータ分析から高精度のアルゴリズムを構築し、クリック率140%の向上と前年比で2桁近い成長率を達成。

日本全国で「HMV」の店舗を展開し、日本最大級の音楽映像サイト「HMV ONLINE」を運営しているローソンHMVエンタテイメントではオンラインストア(ECサイト)「HMV ONLINE」において、顧客の購買履歴に基づくレコメンデーションを実施しておりました。しかしながらこのレコメンデーション方法は購買履歴データのみを利用しており、満足できる精度ではなく、また処理時間が膨大に必要で、運用コストも負担になっておりました。
そこで当社がKXEN」、「RTmetrics®」、「SybaseIQを組合せたソリューションを提案。既存システムへの改編を最小限に抑えたレコメンデーションシステムを構築、導入いたしました。
当社から導入したレコメンデーションシステムは従来の購買履歴データだけでなく、閲覧履歴(サイト内の行動)も加えることにより、顧客が購入まで至らなくとも購買しようとした、という購買の予兆情報も加味することで、顧客の趣味、嗜好に適した商品をより高い精度で推奨することが可能になりました。
また、ローソンHMVエンタテイメントでは当社が導入したレコメンデーションシステムのアルゴリズムをオンラインストア内での利用だけではなく、メール配信や「HMV」店舗のKIOSK端末などでも利用しており、ECサイトからリアル店舗までの幅広いビジネス領域において当社のアルゴリズムを活用して頂いております。

閲覧履歴、予約数データを利用した分析で、新商品も高精度に分析

「HMV」店舗及び「HMV ONLINE」が取り扱われるCD、DVD等、音楽と映像関連商品は、非常に速いサイクルで新商品が発売されます。その為、過去の購買履歴だけでは発売後間もない新商品はデータが蓄積されていない為、十分に分析ができません。
そこで当社ではサイト内での閲覧履歴データを利用することで、顧客が興味・関心のある商品の関係性についての分析を実施。さらに新商品の予約数データを利用することで、新商品の分析を高精度なものとしました。

クリック率が140%に向上。導入後、前年比で2桁近い成長率を達成

「HMV ONLINE」は数百万点の商品を取り揃えており、また商品の特性上、日々その取扱い商品点数は増加し続けております。このような大規模サイトにおいて購買履歴に加えた閲覧履歴を利用した分析は非常に膨大なデータ量となりますが、大量データでも高速に処理可能なKXENと当社独自のアルゴリズムを組み合わせることで、数百万点におよぶ商品のレコメンデーションを実現可能といたしました。これにより、「HMV ONLINE」における推奨商品のクリック率は、導入前と比較して約140%に向上し、対前年比では2桁近い成長率を達成しております。

レコメンデーションのアルゴリズムをECサイト以外でも活用

ローソンHMVエンタテイメントでは当社のレコメンデーションシステムの導入当初から、このアルゴリズムをECサイト「HMV ONLINE」だけではなく、「HMV」店舗へも波及、展開していきたいとのご要望をお持ちでした。
そこで当社が導入したアルゴリズムを下記例のような様々なビジネス領域で展開しております。

「HMV」店舗誘導のメール配信での活用

  • 配信したメール文面にて当社アルゴリズムによる商品を推奨
  • 通常配信メールと比較して開封率、コンバージョンレート(販売・予約)共に3倍以上の導入効果

「HMV」店舗に設置したKIOSK端末での活用

  • 「HMV」店舗のKIOSK端末にて当社アルゴリズムによる商品推奨とパーソナライズ化した画面を表示
  • パーソナライズ実施後、コンバージョンレート(販売・予約)共に3倍近い導入効果

今回導入したシステムのイメージ図

  1. パケットキャプチャ型のWebサイトアクセスログ解析ツールRTmetrics®を拡張し、訪問者のサイト閲覧情報を収集
  2. 購買履歴、閲覧履歴をデータウェアハウスSybaseIQに取り込み
  3. データウェアハウスからレコメンデーション用の解析に必要なデータセットを適宜抽出し、データマイニングツールKXENで解析し、さらにKERNEL法をベースとした独自のアルゴリズムによる分析を実行
  4. 解析結果をサーバに反映し、レコメンデーションを実施

システムのイメージ図

株式会社ローソンHMVエンタテイメント様からのコメント

このシステムの導入により、250万点数を超えるCD、DVDの推奨を、お客様の過去の購買歴に加えて、閲覧履歴に基づいて実施することが可能となりました。これにより、新譜等の購買歴が十分に蓄積されていないような商品における推奨の精度の向上がなされ、(導入後1ヶ月間で)推奨アイテムのクリック率の大幅な改善が確認されており、今後、販促面でも高い効果を見込んでいます。