ECサイトにおいて当たり前の存在となっている「レコメンド」だが、何らかの機能を導入していても、「十分な効果測定やチューニングができていない」という事業者は多い。しかしAIを用いたマーケティングサービスを提供するシルバーエッグ・テクノロジー株式会社では「本質的なレコメンドは、むしろECサイトの人間性を高め、ブランド価値を向上させる」としている。同社 執行役員 CMO 倉石英典氏とマーケティング部 シニアマネージャー 園田真悟氏に、レコメンドの現状と可能性について聞いた。

「放置されたレコメンド」が顧客体験を棄損？

──まずはレコメンドの現状について教えてください。

マーケティング部 シニアマネージャー 園田真悟氏　ECの世界において、レコメンドエンジンは当たり前の存在になっています。ただ、効果測定や最適化をしないまま、何となくレコメンドを続けているサイトも少なくありません。ある意味、レコメンドが“放置”されているサイトが増えているのです。

興味のないものをレコメンドしてしまうと離脱につながりますし、ユーザーが「いいな」と思ってクリックした商品が品切れだった場合は、損をした気持ちにさせてしまいます。一部のECサイトでは、放置されたレコメンドが顧客体験を下げる一因になっているのではないでしょうか。

シルバーエッグ・テクノロジー株式会社 執行役員 CMO 倉石英典氏　コロナ禍でECブームが起きましたが、ここにきて勝ち負けがはっきりしつつあります。どのようにレコメンドを活用するかをきちんと設計しないまま、ただ機能として利用しているEC事業者がいる一方、レコメンドエンジンを積極的に活用しているクライアントの要求レベルは、どんどん上がってきています。レコメンド活用に対する姿勢が両極化している印象ですね。

──レコメンドについて、EC事業者から御社に寄せられている悩みや課題を教えてください。

園田　課題は大きく二分されます。ひとつは、レコメンドの質が企業の求めるレベルに追いついていないこと。もうひとつは、予算や人材が限られている状況で、成果を出し続けることが難しくなっていることです。

最近は、「コロナ禍を経て客層やユーザーのトレンドが変わった」とおっしゃるEC事業者様が増えています。従来の低価格のレコメンドエンジンだと、「この商品を見た人にはこの商品をおすすめする」「40代男性にはこの商品をおすすめする」といった具合に、決め打ちのルールに基づいてレコメンドをしているため、今の市場感に合わなくなっているのです。

かといって、市場分析をやり直してルールを再設定するには膨大な工数がかかりますし、その間もユーザーのトレンドはどんどん変化していくので、いつまで経っても追いつきません。

AIレコメンドはむしろECの「人間性」を高める

──レコメンドに求められるものが変わりつつある中、これからのレコメンドの役割はどうなっていくのでしょうか？

園田　いかにユーザーに好きになってもらえるかが重要なポイントだと考えています。「好きになる」というのは「そのブランドの価値を理解している」ということです。たかがレコメンドにそんなことができるのかと思われるかもしれませんが、レコメンドはそれだけの可能性を秘めています。

とある商品を買った人には、その商品への理解が深まるブログ記事をおすすめするといった具合に、商品だけでなくコンテンツをレコメンドすることで、ブランド価値を高められるからです。

ユーザー一人ひとりにパーソナライズされたストーリーに沿った情報提供が、今求められるマーケティングであり、それができるのがレコメンドです。「パーソナライズ」と言うと「ユーザーをペルソナに当てはめて、ペルソナに合ったコンテンツを提供する」というイメージがあるかもしれませんが、ペルソナは属性情報を掛け合わせてつくった固定的なモデルに過ぎません。でも、同じ人でも１日経てば食べたいものは変わるし、１年経てば趣味も変わります。本来のパーソナライズはもっと動的なんです。

──レコメンドに即物的なイメージを持っている人もいるかもしれませんが、正しく活用すれば本質的な顧客体験の向上につながるものなのですね。

倉石　ユーザーの行動に合わせてAIがリアルタイムでレコメンドする仕組みは、人間の「ゆらぎ」のような曖昧な部分をECサイトで表現して、画一性から抜け出すためには欠かせないものだと思います。「AIによる買い物体験の自動化」と言うと無機質な感じがするかもしれませんが、AIの精度を高めることによって、かえって“自然”な感じが演出できます。

園田　レコメンドのアルゴリズムは「人間の鏡」です。サイトの中でのユーザーの行動を学習し、移ろいゆく人間の気持ちを予測することで、その時々で求められる最適な商品やコンテンツを返しています。レコメンドはある意味、提案によって人間性を提供しているのです。

行動情報に基づいた動的なパーソナライズが強み

──御社ではリアルタイム・レコメンドサービス「アイジェント・レコメンダー」とリアルタイム・レコメンドメールサービス「レコガゾウ」を提供されています。両サービスだからできることはありますか？

園田　属性情報ではなく、ユーザーの行動に基づいた学習と提案ができるので、一人ひとりにパーソナライズされたストーリーに沿った動的な情報提供ができます。コンテンツレコメンドをデフォルト機能としてすぐに導入できる柔軟性も強みですね。

「レコガゾウ」はメールコンテンツをパーソナライズするサービスで、ユーザーがメールを開封した瞬間に、その人の過去の行動に基づいて、リアルタイムで生成したレコメンドアイテムの画像をメール内に表示できます。

物販のメルマガは、文章を読ませるためのものではなく、実質的な「ランディングページ」と考えるべきです。欲しいもの、面白いと思えるものがファーストビューで飛び込んでくるインパクトは大きく、個人的にはリターゲティング広告よりもずっと効果があると感じています。

──御社クライアントのレコメンド活用の成功例をお聞かせください。

園田　アパレル業界ではスタッフのコーディネートがキラーコンテンツとして定着していますが、大手アパレル企業のECサイトでは、とあるスタッフコーディネートと関連する別のスタッフコーディネートをレコメンドしています。その企業は多数のブランドを持っているので、ユーザーが見ているブランドとは別のブランドのコーディネートをレコメンドすることで、その人の潜在的な好みに合わせた新しい発見の提供につながっています。

別のアパレル企業では、実店舗での購入履歴とECサイトでの行動履歴を掛け合わせて、実店舗の顧客へのメールマガジンに活用するという取り組みもされています。実店舗で購入した人に、ネットで読んでもらいたいブランドストーリーの記事をレコメンドするなど、レコメンドによる情報の補完はエンゲージメントの向上にもつながります。

人間の「ゆらぎ」をとらえて飽きさせない仕組みを

──広告による力技での新規獲得が難しくなってきている中、長期的な優良顧客を獲得・育成していくためにはどのようなことが必要でしょうか？

倉石　一番は飽きさせないことでしょう。個人の嗜好は変わるので、その時々で選ぶものが変わっていきます。こうした人間の「ゆらぎ」はデモグラ（人口統計学）では表現できません。LTVという観点では、買い物の楽しさを提供できているかどうかが明暗を分けているように思います。

園田　今後成長し続けるためには、コンテンツマーケティグが欠かせないでしょう。と言っても、単に「インスタをやればいい」という話ではなく、多様なコンテンツ、多様なチャネルで、ユーザー一人ひとりにあった情報を伝え、ファンにしていかなければなりません。面白いコンテンツを創るのは人間の仕事ですが、それを誰に伝えるかは、レコメンドエンジンの仕事だと考えています。これからは、AIと組んでユーザーとのコミュニケーションサイクルを最適化する姿勢が必要ではないでしょうか。

――レコメンドを通して実現したいことなど、今後の御社の展望をお聞かせください。

倉石　当社の事業の根底にあるのはパーソナライゼーションです。インターネット上での取引にもっと人間らしさを取り戻したいと考えていて、ユーザー一人ひとりに向き合って、その人の行動をベースにした商品提案を行う仕組みをAIで実現するのが目標です。そのためにも、ユーザーの行動や考え、好みといった人間的な要素を吸収し、今以上にインタラクティブなプラットフォームに進化させていきたいです。

当社はただツールを提供するだけでなく、コンサルタントが付いてクライアントが望む世界観を実現するお手伝いをしています。レコメンドに課題を感じている方は、ぜひ一度当社にご相談いただきたいですね。