日常の中で、ユーザーの嗜好は非常に大切な情報として蓄積されている。その中でも、モノとヒトやモノとモノ、などの要素を組み合わせて企業独自のリストを保有することはマーケティングにとっても非常に重要であるといえる。

このような背景から、株式会社ブレインパッドが市場No.1 DMP「Rtoaster（アールトースター）」で培ったレコメンデーション技術をもとに「Conomi」を開発した。「商品（モノ）×人（ヒト）」「商品×商品」「人×商品」「人×人」のようにレコメンドロジックを組み合わせて独自のリストを生成することで、顧客の好みにより、合致するマッチングの実施を可能にする。

自社に蓄積された貴重なデータから独自のリスト作成が可能

「Conomi」を活用することで、自社に蓄積されたデータを活用して独自のレコメンドリストを生成し、自社サービスの一機能として組み込むことが可能なため、Webやインターネット広告、メールはもちろん、実店舗やコールセンターなどでも最適な施策を実行でき、オンライン・オフラインを包括して顧客体験を向上させることができるようになった。

「Conomi」の主な特長としては下記の通りである。

  1. 独自のレコメンド、マッチングロジックを基幹システム等に組み込み可能

    独自のレコメンド、マッチングロジックを容易に店舗のPOSデータや基幹システム、DWH等に組み込むことができるので、Web領域以外のさまざまなシーンでも最適なレコメンドやマッチングサービスを展開することが可能になる。
  2. 複数のレコメンドロジックを組み合わせ、独自のレコメンド、マッチングロジックが作成可能

    自社の課題や要望に応じて複数のレコメンドロジックを組み合わせることができるので、自社独自のレコメンド、マッチングロジックの生成が可能。また、直感的なパラメータ設計により、細かなチューニングも実施できる。
  3. 「Rtoaster」の拡張機能として活用可能

    豊富なデータやロジックを、柔軟に組み合わせることで、「Rtoaster」の機能拡張を可能にした。

店頭での活用やMAツール・RPAツールなどとの連携も可能

「Conomi」は、Webサイトでのレコメンドなどの他、店舗などのオフラインでの接客にも活かすことができる。例えば、購買履歴やWebサイト内の行動履歴をもとに、店舗での接客時に利用する端末へのおすすめ商品の表示や、今回購入した商品に関連する商品情報をPOSレジに表示することも可能なので、アクションの幅が広がるだろう。

今後「Conomi」を、Webサイトに限らず実店舗やオンライン・オフラインを通じたデータ活用の強化を考える百貨店・専門店などの流通業界・小売業界、その他さまざまな業種に提供し、データ活用促進の提案・導入支援を通じて、さらなる機能拡張を実施していくとのことだ。

情報とロジックに基づいた的確なレコメンドが可能に

このように人の行動情報が蓄積され、分析された上で購買促進などが行えるため、ユーザーの本当に欲しい情報のみが届く未来も遠くないはずだ。

しかしそれに伴い、個人情報を扱うため、データの管理を徹底して行わなくてはならないことも必須になるだろう。

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