検索はECにおける「接客」ーーパーソナライズ検索が顧客満足度を向上するカギになる

左から）
NTTレゾナント株式会社
スマートナビゲーション事業部　サービステクノロジー部門　担当課長
赤尾　一臣氏

スマートナビゲーション事業部　サービステクノロジー部門　担当部長
松野　繁雄氏

スマートナビゲーション事業部　サービステクノロジー部門　シニアコンサルタント
北岡　恵子氏

ECサイト向けのサイト内検索サービス「goo Search Solution」を提供するNTTレゾナントでは、2022年3月にEC利用者を対象に、アンケートを実施した。そこで明らかになったのは、個人の趣味趣向に合わせた検索結果を表示する「パーソナライズ」へのニーズが、今後若い世代を中心に高まっていることだ。同社では、個人の行動履歴に基づいた検索やレコメンドの「個人パーソナライズ」機能を実装している。今回はこのサービスの特徴と今後のECにおける検索の重要性について、同社の松野氏、赤尾氏、北岡氏に話を聞いた。

3人に1人は希望する「パーソナライズ」が当たり前に

ーー今回実施したアンケートについて教えてください

ECサイトの使いやすさ、使いにくさについて、お客様からの生の声を聞きたいという意図から2022年3月に実施したものです。1ヶ月以内にECサイトを利用した18〜69歳の男女、およそ1,000人から回答を得ました。NTTレゾナントでは毎年このようなアンケートを実施しているのですが、今回の調査結果で特に注目すべき点は、検索におけるパーソナライズへのニーズが想像以上に高まっていることです。

検索におけるパーソナライズとは、検索結果の表示内容を、その人の属性や趣味趣向に合わせて表示する機能です。近年のECサイトには、レコメンド機能が多く採用されていますが、その表示件数は多くても数十件。一方で検索結果の表示件数は、場合によっては1,000件を超えることもあります。そのためどんなに手入れされた検索結果でも「自分に合っていない」と感じるユーザーが出てきてしまうことがあります。そういう背景から、自分に合わせたものを表示するニーズが高いのではないかと予想されます。

またEC以外の分野では、既にパーソナライズがかなり進んでいるサービスもあると思います。例えばニュースサイトや動画サイトなどで、このようなサービスではすでに「自分の趣味嗜好に合ったものが表示される」ことは当たり前になっています。そういう状況を踏まえると、検索パーソナライズのニーズの高まりは、当然とも言えます。

ーーECとパーソナライズを取り巻く現状について教えてください

ECの利用者は、以前から増加傾向にありましたが、新型コロナウイルスの感染拡大をきっかけに、急激に増加しました。またコロナ禍は、利用者の行動にも変化を与えています。これまでECを利用してこなかった人が、新たに利用するケースが増えているのです。そのため、ECへのリテラシーがない人もECを利用するようになり、ユーザーの多様化が進みました。一般に、ユーザーが多様化し商品点数が増えるほど、適切な検索結果の表示は困難になります。そうした背景から、検索パーソナライズの導入を希望する企業がこの1、2年で増加しているのです。

アンケート結果からは、3人に1人以上がパーソナライズを希望していることが明らかになりました。その割合は、世代ごとに異なっています。10代ではパーソナライズに肯定的なユーザーが70％以上と多い一方、年齢が上がるごとに否定的な割合が増加しているのです。

これは、世代ごとのリテラシーや体験の違いによるものではないか、と考えられます。年齢が若いほどサイバー空間で費やす時間も多く、その分「心地の良いパーソナライズ」を多く体験していると予想されます。その心地よさに慣れたユーザーからすると、パーソナライズされていない雑多な検索結果は使いづらいものになってしまうでしょう。これは顧客満足度の低下につながりかねません。より良いユーザー体験を提供するためには、パーソナライズは重要な要素となってくるでしょう。

「個人」と「属性」に合わせた2つのパーソナライズを実装

ーーそうしたなかで、goo Search Solutionでは、2つの「パーソナライズ」機能を提供していると聞きました。機能について教えてください。

これまでgoo Search Solutionでは、ユーザーの「属性」に合わせた検索結果表示を行ってきましたが、より個人に特化したパーソナライズも必要と考え、「個人」に合わせたパーソナライズ機能も提供しています。

「個人パーソナライズ」では、ユーザーそれぞれの閲覧内容、購入履歴、お気に入り情報といったサイト内での行動ログをもとに、AIがその人に合わせて検索結果を最適化します。これは個人ごとに趣味嗜好が異なる場合などに有用です。

「属性パーソナライズ」は、「20代／30代」といった年齢ごと、「北海道／沖縄」といったエリアごと、また「個人／法人」などのユーザー属性ごとに検索結果を出し分けることができます。個人より精度が落ちると思われがちですが、ログの量が多い分精度が上がりますので、属性ごとにユーザーの傾向が違う場合などに有用です。

取り扱う商品やECサイトの傾向などに応じて、実装するパーソナライズ手法を選択できます。どちらがより効果的なのか、弊社からのアドバイスも可能です。

またgoo Search Solutionでは、行動ログによる最適化と合わせて、日本語解析も行っています。入力された情報を品詞分解して、AIが日本語の意味・意図を理解し、最適な情報を提供しています。この2つの最適化機能を実装したことで、よりユーザーに合わせた結果を提供することにつながります。

検索はECサイトにおける「接客」、だからCX向上に欠かせない

ーーなぜいま検索パーソナライズが重要なのでしょうか

ECサイトにおける検索機能は、お客様に対する商品の提案であり、いわば「接客」といえます。実店舗で店員が接客するのと同じように、お客様に気持ちよく買い物してもらい、次の利用につなげファンになってもらうためにも、お客様に合わせた情報を提供することが検索にも求められるのです。そのため、検索施策は「すべてのECサイトで取り組むべき課題」と言えるでしょう。

近年、動画やSNS、ゲームなど様々なサービスが出てきたことで、ユーザーが一つのサービスに集中できる時間は短くなっています。そのため「より短い時間で商品までたどり着いてもらう」ことが購買に至るまでの必須事項となりつつあります。そうしなければ、購入に至る前に離脱してしまうからです。ほしいときにほしい情報が手に入る、というタイミングがより重要になるなかで、パーソナライズは速く確実に情報提供する一つの手段であり、顧客満足度やコンバージョンの向上につながると考えています。

ーーパーソナライズによる顧客満足度の向上が大切なのですね

ECサイトはこれまで、サイバー空間上の商品売場というのが一般的な認識でした。しかし、顧客満足度を高めるという意味では、マーケティングの場とも言えます。顧客満足度を高め、ファンになってもらい、LTV（顧客生涯価値）を高める試みは、まさしくマーケティングの施策です。このような「ものが売れ続ける仕組み」を作ることが、今後EC事業者には求められているのではないでしょうか。

近年、インターネットやスマートフォンの普及で社会の情報化が進み、ユーザーはこれまで以上に多くの情報を得られるようになりました。こうしたなか、ユーザーの情報に対する認識は二極化していると考えられます。一つは、たくさんの情報の中から自分に合った情報だけを選んでもらいたいという、最適化のニーズです。これはパーソナライズへのニーズでもあります。もう一つは、できるだけ多くの情報がほしいというニーズです。こちらの場合は、よりリッチな情報提供が求められます。いずれにしても、こういった「いい情報」の提供が、顧客満足度に影響を与えるようになりつつあるのです。

感情をもとに提案する次世代のパーソナライズ実現を目指す

ーーgoo Search Solutionを導入したECの事例について教えてください

お菓子・パン作りのための日本最大級の総合サイト「cotta」さんでは、導入翌月のCVRで171％アップを実現しています。cottaさんでは、テレビCMの公開により、多くの新規ユーザーがサイトに訪れるようになったことで、ユーザーの多様化が一気に進みました。当然ながら、新規ユーザーと既存ユーザーとの間で、求める商品も大きく違い、いかに喜んでもらえる情報を提供するか、が課題となっていました。また、CM効果でユーザーが急増したことで、検索システムの不具合が頻発していました。

そこで、安定してより最適化された情報を提供すべく、goo Search Solutionの導入に至りました。cottaさんでは、カフェやお菓子屋、パン屋などの法人利用も多かったため、業種に合わせた属性パーソナライズを採用し、セグメントごとに結果を出し分けるようにしました。結果として法人ユーザーのCVRが改善し、171％アップを実現されています。

ーーgoo Search Solutionとしての今後の展望を教えてください

ユーザーのタイミングに合わせ、欲しい情報を確実に提案することによる、ECサイトのコンバージョンアップに貢献したいと考えています。インプットできる情報も多彩になってきているので、それぞれのECサイトごとに適したサービスを提供できれば、と思います。
例えば、ユーザーの感情をもとにした情報提供にも取り組みたいと考えています。

ユーザーの態度や表情から感情を推定し商品提案する試みは、実店舗でスタッフさんが接客する際には日常的に行われてきました。AI技術のレベルとしては、すでに感情を分析し認識できる段階になっています。将来的には、メタバースの登場など、サイバー空間の進化も加速するなかで、それらをECと組み合わせることによる新たな顧客体験の実現に取り組んでいきたいです。