こんにちは。ココナラでマーケティンググループのエンジニアをしている吉川です。
ココナラでは日々たくさんの多種多様なサービスが売り買いされています。訪れたユーザーはその中からご自身のニーズにマッチするサービスを探すと思うのですが、膨大で多種多様なサービスからマッチするサービスを探すのはなかなか大変と思う方もいらっしゃるのではないでしょうか。
ココナラでサービスを探す場合は、検索やおすすめ順/新着/ランキング/お気に入り数順から探す方法があります（以下参照）。
これを眺めていると、あるものが見当たらないことに気がつきました。
この商品を買った人はこの商品も買っています的なあれです。
Amazonなどでよくみられるやつです。
ユーザーの行動履歴（閲覧や購入）を元に一人一人の趣味趣向に合わせてパーソナライズ化することで最適なサービスをオススメする方法の一つで、一般的には協調フィルタリングという手法でレコメンドシステムに組み込まれたりします。
レコメンドの種類はいくつかあるのですが、ココナラでは現状以下のようにポピュラリティの範囲のみカバーしています。
これを、こうしたらもっといいと思うんです。
それぞれの特徴をまとめると以下のようになります。
| 手法 | 特徴 |
|---|---|
| ポピュラリティ | ● 多くの人に好まれる人気商品を提示。 ● 販売実績、購入後の満足度をスコアリングしておすすめ順として提示する。 |
| 協調フィルタリング | ● 個人の趣味趣向を捉えて好みの商品を提示。 ● 「自分が過去に消費した情報」と「同じような消費を行ったユーザーが消費した情報で自分が消費していない情報」を提示する。 ● Amazonでいうところのこの商品を買った人はこんな商品も買っていますと同様のレコメンド手法。 ● 複数回消費をある程度短い期間に行うようなサービスに向いている。 |
| 内容ベースフィルタリング | ● 比較候補を提示して購入判断を助ける。 ● 「自分が過去に消費した情報」と「似た情報」を提示する。 ● 情報同士の近さを規定し推薦するレコメンド手法。 ● 比較検討しているユーザーに訴求力がある。 |
以下の記事でも紹介させていただいている通り、弊社ではマネージャー層との距離感が近いこともあり、このような提案をすぐにエスカレーションすることができる上に意思決定のスピードも早いです。
もしかしたらココナラで「このサービスを買った人はこのサービスも買っています」的なものをみる日が近いうちに訪れるかもしれませんね。
最後に、Amazon.com CEO ジェフベゾスはこのように述べています。
If I have 3 million customers on the Web, I should have 3 million stores on the Web. ウェブ に 3 百万人の顧客がいるなら，3 百万の ウェブストアを用意すべきだ - Jeff Bezos
究極の1to1マーケティングを目指しはマーケティンググループは日々活動を続けています。