0

PROJECT01

エノテカ様 ECサイト
ソムリエレコメンド
実現プロジェクト

Work

ワイン専業商社であるエノテカ株式会社様が運営するECサイト内でワインのレコメンドを実施するプロジェクト。
プロジェクトのスタートは、Rtoasterの導入後、より高い精度のレコメンドを求めたことから始まりました。
Rtoasterに加えて導入したのは、より細かなレコメンドの設定を可能にするエンジン(Conomi)。
サイト内のユーザー行動履歴データをベースにレコメンドを生成するRtoasterではできなかった、
外部データを活用し、成果をあげた事例について、プロジェクトチームのみなさんに振り返ってもらいます。

Member

NAME 木原 基永
JOB マーケティングプラットフォーム本部 営業部

リスティング広告の代理店の所属していたころから、データに興味をもつ。その後、「自社製品で成果を出したい」という想いから、営業職としてブレインパッドに転職。

リスティング広告の代理店の所属していたころから、データに興味をもつ。その後、「自社製品で成果を出したい」という想いから、営業職としてブレインパッドに転職。

NAME 八木 理恵子
JOB マーケティングプラットフォーム本部 サービス推進部 コンサルタント

前職はブレインパッドのクライアントの立場としてRtoaster(アールトースター)を使用。その後、当時のマーケティングプラットフォーム本部唯一の女性コンサルタントとして、ブレインパッドに入社。

前職はブレインパッドのクライアントの立場としてRtoaster(アールトースター)を使用。その後、当時のマーケティングプラットフォーム本部唯一の女性コンサルタントとして、ブレインパッドに入社。

NAME 柳原 淳宏
JOB マーケティングプラットフォーム本部 開発部 エンジニア

SIer、フリーランスのエンジニアを経験後、ブレインパッドへ。分析案件やL2Mixer(エルツーミキサー)という製品の開発プロジェクトに参画し、現在はRtoasterのレコメンドエンジン開発を担当。

SIer、フリーランスのエンジニアを経験後、ブレインパッドへ。分析案件やL2Mixer(エルツーミキサー)という製品の開発プロジェクトに参画し、現在はRtoasterのレコメンドエンジン開発を担当。

Story

始まりはお客様の
「もっと心揺さぶるレコメンド、できないの?」
という一言からだった。

八木もともと当社のクライアントだったエノテカ様には、オンライン・サイトにRtoasterを導入していただいていたのですが、それでは思うような成果が出ないというお話をいただいたことが、このプロジェクトのスタートでした。「じゃあ、もっと面白いことを一緒にやってみましょうか」と、提案を重ねていったんです。

柳原Rtoasterはユーザーが「サイト上でどんな商品を買ったか」「サイト上でどんな商品を閲覧したか」の履歴と、そのユーザーと近い動きをしているユーザーの履歴をもとに、レコメンドが行われます。ユーザーの行動をどんどん学習して、ユーザーの中で起きているトレンドを表現するアルゴリズムなんです。でもそれだけだと、ワインのレコメンドって上手くいかなかったんですよね。

木原自分がワインのECサイトを見るときの気持ちになってみるとよく分かるんですが、ワインって、つい「この何十万円もするワイン、どんなのだろ?」という具合に、買う気がまったくない商品でも興味本位で見ちゃうことがある。でもその「見た」という行為がデータとして蓄積されてしまうので、「ほしい」という気持ちのない人のところへ何十万円もするワインがレコメンドされ続けるということが起こっていたんです。

柳原そういう勧め方じゃないことをやってみたいということで、「もっと心揺さぶるレコメンドを!」ってことになったんです。それで、Rtoasterと併用してConomi を導入することにしたんです。

※「Conomi」エンジンは、「Rtoaster」に搭載されたレコメンドアルゴリズムをベースに、より簡易なシステム・サービスへの組み込みと、精緻かつ柔軟なレコメンドチューニングを実現するためにブレインパッドが独自に開発した、レコメンドエンジン。

店頭でソムリエに勧めてもらうように、
サイト上でもワインを買いたいはずだ。

木原今回の試みは、やってみないと結果がわからないという面がありました。やったことのない、成功確率もわからないことに投資してもらうわけなので、営業の私としては、かなり気を遣いました。いかに信頼してもらい、関係を築いていくか。クライアントとの接点を増やして、ヒアリングをたくさん行い、こまめに説明をして納得感を得ていただくように心がけました。

柳原具体的にどのようなデータをつかって、どんな施策を行うかを考える段階になると、八木さんがかなりエノテカ様の店舗へ赴いたり、私たちもチームで集まって実際にワインを飲んでみたり、いろいろ挑戦しましたよね。

八木そうですね、ひたすら「心揺さぶるレコメンド」を求めて(笑)。実際に私もワインが好きなので、どんなことを考えてワインを買ったり飲んだりするか、じっくりと考えてみました。店舗の方に、お客様たちはどのようにワインを買うのかも聞いてみたりして、そのようなプロセスを経て、考えたのが「EC上でも、店舗でソムリエに勧められているかのようなレコメンドにしたい」ということだったんです。

柳原私たちはデータのプロ。エノテカ様はワインを求めているお客様に関するプロ。お互いの知見を存分に引き出しながら、データづくりを進めました。普段はほとんど無いことなのですが、エンジニアである私も、直接クライアントとの打ち合わせに出向き、直接エノテカ様の意見が聞けたので、実感をもって方向性を定めていくことができました。

八木注意深くお客様を意識すると、主にワインを選ぶための基準が大まかに存在するんですよね。ぶどうの品種、産地、そして価格。主にはこの3つのカテゴリで、好みや求めているものが絞られてきます。お店にワインを買いに来る人は、その要点をスタッフに伝えてワインを探している。だからサイト上でも、カテゴリごとのタグを付け、見ている人の嗜好に近そうなものをおすすめする形にしてみたんです。

木原そのタグの組み合わせ方にも、じつはセンスが問われるんです。「レコメンドの際には、産地より価格が大きく影響するようにしよう」といった、微妙なラインでの判断は八木さんのセンスが光っていたと思います。

八木Rtoasterに加えてConomiを使いましょう、と促すことは簡単です。でも、もっともデータを活かす形で使いこなせなければ意味がない。その部分は、お客様だけでは難しかったと思います。マーケティングをずっと支援してきた私たちだからこそ、「読める」部分がある。私たちの強みを存分に発揮できたと感じています。

味や香り。感覚的な部分まで、
データの力を活かせるかもしれない。

木原企画・提案から1年弱が経ちましたが、着実に成果を上げていると思います。RtoasterとConomiをサイト内で併用して、サイト内で取得できるカテゴリタグからのレコメンドと、サイト内で取得できない閲覧履歴等からのレコメンドが両方表示されている状態です。カテゴリタグからのレコメンドを上位に表示する形にしたので、全体のコンバージョンとしては下がるのではないかと推測していましたが、全体でCVRが2倍になるという大きな成果を上げました。

八木そうですね、Conomiを導入してこれだけ大きな成果を上げたことは、ブレインパッドの中でも象徴的な事例になると思います。現在のエノテカ様のECサイト内のカテゴリタグは、まだまだこれから精度向上できる部分があり、たとえば、味や香りの印象でのデータもこれから追加していけたらと考えています。エノテカ様のほうでも、今回の取り組みを通じて、より精緻なデータの整備を検討されていると伺っています。

柳原味や香りなどはカテゴリ分けが難しいですし、タグでの表現が難しい部分もありますから、そのあたりを細かくチューニングしていけると、ECサイト上でもよりユーザー個々の嗜好に合わせたレコメンドが可能となるはずです。私たちの目指す「最適化」がまたひとつ、実現できることを期待しています。